Behaviour Recognition on Noisy Data-streams Constrained by Complex Prior Knowledge

Résumé : Le traitement d’événements complexes (Complex Event Processing – CEP) consiste en l'analyse de flux de données afin d'en extraire des motifs et comportements particuliers décrits, en général, dans un formalisme logique. Dans l'approche classique, les données d'un flux – ou événements – sont supposées être l'observation complète et parfaite du système produisant ces événements. Cependant, dans de nombreux cas, les moyens permettant la collecte de ces données, tels que des capteurs, ne sont pas pour autant infaillibles et peuvent manquer la détection d'un événement particulier ou au contraire en produire. Dans cette thèse, nous nous sommes employé à étudier les modèles possibles de représentation de l’incertain et, ainsi, offrir au CEP une robustesse vis-à-vis de cette incertitude ainsi que les outils nécessaires pour permettre la reconnaissance de comportement complexe de façon pertinente les flux d'événements en se basant sur le formalisme des chroniques. Dans cette optique, trois approches ont été considérées. La première se base sur les réseaux logiques de Markov pour représenter la structure des chroniques sous un ensemble de formules logiques adjointe dune valeur de confiance. Nous montrons que ce modèle, bien que largement appliqué dans la littérature, est inapplicable pour une application concrète au regard des dimensions d'un tel problème. La seconde approche se basent sur des techniques issues de la communauté SAT pour énumérer l'ensemble des solutions possibles d'un problème donné et ainsi produire une valeur de confiance pour la reconnaissance dune chronique exprimée, encore une fois, sous une requête logique. Finalement, nous proposons une dernière approche basée sur les chaines de Markov pour produire un ensemble d'échantillons expliquant l'évolution du modèle en accord avec les données observées. Ces échantillons sont ensuite analysés par en système de reconnaissance pour compter les occurrences dune chronique particulière.
Type de document :
Thèse
Modeling and Simulation. Université de nantes, 2018. English
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Contributeur : Romain Rincé <>
Soumis le : mercredi 16 janvier 2019 - 12:42:51
Dernière modification le : mardi 12 février 2019 - 15:38:20

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Romain Rincé. Behaviour Recognition on Noisy Data-streams Constrained by Complex Prior Knowledge. Modeling and Simulation. Université de nantes, 2018. English. 〈tel-01983311〉

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