Reconnaissance automatique des diatomées par ordinateur : un défi toujours d’actualité - Université de Lorraine Access content directly
Conference Papers Year : 2021

Reconnaissance automatique des diatomées par ordinateur : un défi toujours d’actualité

Abstract

L’identification des diatomées au microscope est une tâche ardue, chronophage et sujette à de multiples biais (expérience de l'opérateur, qualité de l'image). Les premières tentatives de classification automatique de ces organismes datent des années 90, mais le développement d’une approche robuste constitue toujours un défi d’actualité. Le développement récent d’une nouvelle génération de modèles mathématiques dit d’apprentissage profond ou deep learning semble prometteur pour résoudre les problèmes rencontrés jusqu’à présent Cette présentation aura tout d’abord pour objectif d’introduire les grands principes de cette nouvelle approche pour l’analyse automatique des images par ordinateur. Dans un second temps, son apport potentiel pour l’écologie sera illustré, en particulier dans le cadre de projets en cours portant sur les diatomées, que cela soit dans le cadre du diagnostic écologique des cours d’eau, la biométrie ou encore l’apparition de formes rares (e.g., espèces exotiques, déformations…). Enfin les principaux obstacles rencontrés dans la construction de l’outil et ses limites seront abordés.
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Dates and versions

hal-03341733 , version 1 (12-09-2021)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03341733 , version 1

Cite

Martin Laviale. Reconnaissance automatique des diatomées par ordinateur : un défi toujours d’actualité. 39ème colloque de l’Association des Diatomistes de Langue Française (ADLaF), Sep 2021, Aix-en-Provence, France. ⟨hal-03341733⟩
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