Visualisation dynamique de classification d'images semi-supervisée incrémentale

National audienceDans le contexte de l'analyse de flux réseaux en temps réel, il peut être difficile pour un utilisateur d'interpréter le flux de résultats provenant d'un algorithme de classification incrémentale. Nous proposons dans ce papier une nouvelle méthode de visualisation dynamique de classification permettant de suivre un résumé de l'évolution temporelle des clusters produits par l'algorithme. À chaque instant, l'état de la classification est représenté par un graphe complet dont les noeuds sont modélisés par les clusters calculés par l'algorithme de classification et les arcs valués par la distance inter-clusters. La position de chaque noeud est calculée en utilisant un algorithme basé sur un modèle de force et ressorts prenant en compte l'évolution des paramètres du graphe