SCD-Universite de Rennes 1 Large scale support vector machines algorithms for visual classification Algorithmes de SVM pour la classification d'images à grande échelle Séparateurs à Vaste Margeapprentissage incrémental et parallèledescente de gradient stochastiquealgorithme de bagging équilibréclassification d’images à grande échelle Support vector machinesIncremental learning methodStochastic gradient descentBal­anced baggingLarge scale classification Indexation automatique Thèses et écrits académiques Machines à vecteurs de support Thèses et écrits académiques Algorithmes parallèles Thèses et écrits académiques Nous présentons deux contributions majeures : 1) une combinaison de plusieurs descripteurs d’images pour la classification à grande échelle, 2) des algorithmes parallèles de SVM pour la classification d’images à grande échelle. Nous proposons aussi un algorithme incrémental et parallèle de classification lorsque les données ne peuvent plus tenir en mémoire vive. We have proposed a novel method of combination multiple of different features for image classification. For large scale learning classifiers, we have developed the parallel versions of both state-of-the-art linear and nonlinear SVMs. We have also proposed a novel algorithm to extend stochastic gradient descent SVM for large scale learning. A class of large scale incremental SVM classifiers has been developed in order to perform classification tasks on large datasets with very large number of classes and training data can not fit into memory. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 8115 Kohttps://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/2d3c74df-4322-4627-9e55-026b86181c30 Doan Thanh Nghi 1976-06-04 VN 175338663 dtnghiagudcs@gmail.com 2013REN1S083 http://www.theses.fr/2013REN1S083 2013-11-07 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiPouletFrançoisintervenant_1083511628 Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunicationsecoleDoctorale_1 139007164 ddc:004 PouletFrançoisUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunicationsÉcole doctorale Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunications (Rennes) ASCII PDF 8309748