Cellular Matrix for Parallel K-means and Local Search to Euclidean Grid Matching

Résumé : Dans cette thèse, nous proposons un modèle de calcul parallèle, appelé « matrice cellulaire », pour apporter des réponses aux problématiques de calcul parallèle appliqué à la résolution de problèmes d’appariement de graphes euclidiens. Ces problèmes d’optimisation NP-difficiles font intervenir des données réparties dans le plan et des structures élastiques représentées par des graphes qui doivent s’apparier aux données. Ils recouvrent des problèmes connus sous des appellations diverses telles que geometric k-means, elastic net, topographic mapping, elastic image matching. Ils permettent de modéliser par exemple le problème du voyageur de commerce euclidien, le problème du cycle médian, ainsi que des problèmes de mise en correspondance d’images. La contribution présentée est divisée en trois parties. Dans la première partie, nous présentons le modèle de matrice cellulaire qui partitionne les données et définit le niveau de granularité du calcul parallèle. Nous présentons une boucle générique de calcul parallèle qui modélise le principe des projections de graphes et de leur appariement. Dans la deuxième partie, nous appliquons le modèle de calcul parallèle aux algorithmes de k-means avec topologie dans le plan. Les algorithmes proposés sont appliqués au voyageur de commerce, à la génération de maillage structuré et à la segmentation d'image suivant le concept de superpixel. L’approche est nommée « superpixel adaptive segmentation map (SPASM) ». Dans la troisième partie, nous proposons un algorithme de recherche locale parallèle, appelé « distributed local search (DLS) ». La solution du problème résulte des opérations locales sur les structures et les données réparties dans le plan, incluant des évaluations, des recherches de voisinage, et des mouvements structurés. L’algorithme est appliqué à des problèmes d’appariement de graphe tels que le stéréo-matching et le problème de flot optique.
Type de document :
Thèse
Computer Science [cs]. Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, 2015. English
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Contributeur : Hongjian Wang <>
Soumis le : lundi 1 février 2016 - 18:09:18
Dernière modification le : mercredi 3 février 2016 - 01:02:27
Document(s) archivé(s) le : samedi 12 novembre 2016 - 01:27:16

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Hongjian Wang. Cellular Matrix for Parallel K-means and Local Search to Euclidean Grid Matching. Computer Science [cs]. Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, 2015. English. 〈tel-01265951〉

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