UMR CNRS 7253

Gerard Govaert
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Thèmes de recherche

  • Approche probabiliste de la Classification Automatique
    • Modèles de mélanges gaussiens parcimonieux
    • Algorithme de classification CEM (Classification, Estimation, Maximisation)
    • Choix du modèle et du nombre de classes
  • Classification simultanée des lignes et des colonnes
  • Classification de données binaires et qualitatives
  • Classification en temps réel

Collaborations

  • Pôle régional Diva : classification automatique de données temporelles et incertaines
  • Cetim : développement d'un logiciel temps-réel pour le contrôle par émission acoustique des appareils à pression
  • Renault : analyse de données de satisfaction

Etudiants de thèse

  • Anciens : M. Nadif, F. Marchetti, Y. Bencheikh, S. Elie, C. Ambroise, C. Biernacki, M. Dang, N. Teuscher, M. Bzoui, G. Putz, A. Bessadok, A. Samé, H. Hamdan, C. Gouget
  • Actuels : P. Gaillard, F. Chamrouki, J. Caudeville, J.-B. Masson

Logiciels

  • MIXMOD : Il s'agit d'un logiciel d'estimation de modèles de mélange de lois de probabilité (Gaussienne, Bernoulli, multonomiale) qui peut être utilisé dans un objectif de classification automatique ou de discrimination. Ce logiciel, distribué sous la licence GPL et disponible sous plusieurs systèmes (Linux, Unix, Windows), a été développé conjointement par l'INRIA futurs (action SELECT), le laboratoire de mathématiques de Besançon et le laboratoire Heudiasyc de Compiègne.
  • Programme de classification spatiale
  • LOTERE (avec le Cetim) : logiciel temps réel pour le contrôle par émission acoustique des équipements sous pression

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