JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 206 :

Kernel Change-point detection
ARLOT, Sylvain ; CELISSE, Alain ; Harchaoui, ZaÏd
UMR 8524 CNRS - Lille 1, MODAL

Dans ce travail, nous nous intéressons au problème de la détectino de ruptures pour des données définies dans un ensemble quelconque. Nous proposons une pénalité pour choisir le nombre de ruptures à partir de l'algorithme défini dans [1] à base de noyau. Cette pénalité généralise celle proposée pour un singla unidimensionnel par [2]. Nous avons établi une inégalité oracle (non-asymptotique) pour notre procédure à partir de nouvelles inégalités de concentration valables dans les espaces de Hilbert. % Des expériences ont été réalisées sur données simulées et réelles afin d'évaluer la performance empirique effective de notre procédure. Ces expériences illustrent que note procédure peut détecter des changements dans la distribution des observations au cours du temps, même quand la moyenne et la variance restent inchangées. % Notre algorithme peut également traiter des données de nature complexe telles que les descripteurs GIST qui sont communément untilisés pour la segmentation de signaux vidéos.