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- Tools > Statistics > Statistical test
- \end_layout
- \begin_layout Standard
- \begin_inset CommandInset label
- LatexCommand label
- name "subsection:statisticalTest"
- \end_inset
- \end_layout
- \begin_layout Standard
- \begin_inset Float figure
- placement !htb
- wide false
- sideways false
- status open
- \begin_layout Plain Layout
- \align center
- \begin_inset Graphics
- filename ../images/Partie3_Fonctions/statisticalTestDlg.png
- width 35text%
- \end_inset
-
- \begin_inset Caption
- \begin_layout Plain Layout
- \begin_inset CommandInset label
- LatexCommand label
- name "fig:statisticalTestDlg"
- \end_inset
- Boite de dialogue pour le test statistique local par rapport à une loi (normale)
- \end_layout
- \end_inset
- \end_layout
- \end_inset
- \end_layout
- \begin_layout Standard
- \begin_inset Index idx
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- champ scalaire
- \end_layout
- \end_inset
-
- \begin_inset Index idx
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- statistiques!test
- \end_layout
- \end_inset
-
- \begin_inset Index idx
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- statistiques!paramètres
- \end_layout
- \end_inset
-
- \begin_inset Index idx
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- Gauss|see
- \begin_inset ERT
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- {
- \end_layout
- \end_inset
- loi normale
- \begin_inset ERT
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- }
- \end_layout
- \end_inset
- \end_layout
- \end_inset
- Cette fonction permet d'appliquer un test du
- \begin_inset Formula $\chi^{2}$
- \end_inset
-
- \shape italic
- local
- \shape default
- sur un nuage de point muni d'un champ scalaire : le test du
- \begin_inset Formula $\chi^{2}$
- \end_inset
- est appliqué à chaque point, en confrontant l'histogramme
- \begin_inset Index idx
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- histogramme
- \end_layout
- \end_inset
- des valeurs scalaires du point et de ses
- \begin_inset Formula $n$
- \end_inset
- voisins (
- \begin_inset Formula $n$
- \end_inset
- étant un des paramètres de l'algorithme) avec la distribution spécifiée
- par l’utilisateur.
-
- \begin_inset Newline newline
- \end_inset
-
- \end_layout
- \begin_layout Standard
- Avant de spécifier les paramètres, l'utilisateur doit choisir le type de
- distribution (il a le choix actuellement entre
- \emph on
- Gauss
- \emph default
- et
- \emph on
- Weibull
- \emph default
- , les deux distributions étant aussi proposées dans l'outil
- \shape italic
- Compute stat.
- params
- \shape default
- - section
- \begin_inset space ~
- \end_inset
- \begin_inset CommandInset ref
- LatexCommand ref
- reference "subsection:computeStatParams"
- \end_inset
- ).
- Le résultat est un nouveau champ scalaire (une valeur pour chaque point
- - la métrique du
- \begin_inset Formula $\chi^{2}$
- \end_inset
- - qui donne une information sur la concordance locale entre la valeur scalaire
- active lors du test et la distribution testée).
- La théorie du test du
- \begin_inset Formula $\chi^{2}$
- \end_inset
- nous fournit un seuil (calculé à partir de la marge d'erreur
- \begin_inset Formula $p(\chi^{2})$
- \end_inset
- , dernier paramètre de l'algorithme) qui permet de classer les points en
- fonction de leur non-appartenance à la loi testée.
- Cette loi représentera typiquement le bruit de mesure, et on obtiendra
- ainsi l'ensemble des points dont la distance (à l'autre nuage/maillage)
- ne fait pas partie du bruit de mesure.
- Autrement dit, on pourra considérer que ces points correspondent effectivement
- à une différence, un changement, et on évitera de prendre en compte les
- autres points qui sont potentiellement des
- \shape italic
- faux positifs
- \shape default
- (immobiles mais dont la distance n'est pas nulle car elle est bruitée).
- Une fois le nuage séparé en deux classes, on peut garder le groupe des
- points
- \emph on
- hors distribution
- \emph default
- (voir figure
- \begin_inset space ~
- \end_inset
- \begin_inset CommandInset ref
- LatexCommand ref
- reference "fig:statisticalTestExample"
- \end_inset
- , en rouge) et les segmenter
- \begin_inset Index idx
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- segmentation
- \end_layout
- \end_inset
- par exemple en fonction de la proximité relative des points (par une extraction
- des composantes connexes - Cf.
- section
- \begin_inset space ~
- \end_inset
- \begin_inset CommandInset ref
- LatexCommand ref
- reference "subsection:labelConnectedComponents"
- \end_inset
- ).
- \begin_inset Index idx
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- composantes connexes
- \end_layout
- \end_inset
- \end_layout
- \begin_layout Standard
- \begin_inset Float figure
- placement !htb
- wide false
- sideways false
- status open
- \begin_layout Plain Layout
- \align center
- \begin_inset Graphics
- filename ../images/Partie3_Fonctions/statisticalTestExample.jpg
- width 90text%
- \end_inset
-
- \begin_inset Caption
- \begin_layout Plain Layout
- \begin_inset CommandInset label
- LatexCommand label
- name "fig:statisticalTestExample"
- \end_inset
- Champ des écarts initial (en haut à gauche), filtrage statistique (en haut
- à droite), puis extraction des points
- \emph on
- hors distribution théorique
- \emph default
- (en bas à gauche) et enfin extraction des composantes connexes (en bas
- à droite).
- \end_layout
- \end_inset
- \end_layout
- \end_inset
- \end_layout
- \begin_layout Standard
- Remarques :
- \end_layout
- \begin_layout Itemize
- Pour appeler cette fonction, il faut sélectionner une seule entité 3D, munie
- d'un champ scalaire actif.
-
- \end_layout
- \begin_layout Itemize
- Pour régler le paramètre
- \begin_inset Formula $p(\chi^{2})$
- \end_inset
- , il est important de comprendre que le test du
- \begin_inset Formula $\chi^{2}$
- \end_inset
- permet uniquement de rejeter l'hypothèse selon laquelle
- \emph on
- \begin_inset Quotes fld
- \end_inset
- les valeurs du champ scalaire prises sur le voisinage de chaque point suivent
- la loi testée
- \emph default
- \begin_inset Quotes frd
- \end_inset
- , mais pas l'inverse.
- Ainsi, plus la marge d'erreur est faible, et plus le seuil du
- \begin_inset Formula $\chi^{2}$
- \end_inset
- sera grand (on rejette moins souvent l'hypothèse citée précédemment, et
- on classe donc moins de points comme
- \emph on
- ne suivant pas la loi testée
- \emph default
- ).
-
- \end_layout
- \begin_layout Itemize
- \begin_inset ERT
- status open
- \begin_layout Plain Layout
- \backslash
- textcolor{red}
- \end_layout
- \end_inset
- \begin_inset ERT
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- {
- \end_layout
- \end_inset
- Inversement, plus
- \begin_inset Formula $p(\chi^{2})$
- \end_inset
- est grand, plus on aura de points "hors la loi" (colorés en rouge dans
- la figure
- \begin_inset space ~
- \end_inset
- \begin_inset CommandInset ref
- LatexCommand ref
- reference "fig:statisticalTestExample"
- \end_inset
- ).
- \begin_inset ERT
- status collapsed
- \begin_layout Plain Layout
- }
- \end_layout
- \end_inset
- Notez que ce paramètre sert uniquement à pré-positionner les potentiomètres
- de réglage des fausses couleurs (seuils de coupure et de saturation des
- valeurs du champ scalaire) pour l'affichage du résultat à l'écran (Cf.
- section
- \begin_inset space ~
- \end_inset
- \begin_inset CommandInset ref
- LatexCommand ref
- reference "Champs-scalaires"
- \end_inset
- ).
- Ces potentiomètres peuvent être ensuite déplacés par l'utilisateur avant
- extraction effective des points (par appel de la fonction
- \emph on
- Scalar Fields > Filter by Value
- \emph default
- , qui va créer un nouveau nuage de points ne comportant que les points présentem
- ent affichés à l'écran, c.à.d.
- les points ne suivant pas la distribution théorique).
- De plus, la distance du
- \begin_inset Formula $\chi^{2}$
- \end_inset
- est extrêmement divergente et ceci donne une grande marge de manœuvre à
- l'algorithme.
- Ainsi, une modification relativement grande du seuil de coupure n'aura
- que peut d'effet sur la classification.
- Au pire, on risque de rater un tout petit nombre de points (au niveau des
- bordures des zones limites).
-
- \end_layout
- \begin_layout Itemize
- Pour obtenir des résultats précis, il faut par contre connaitre ou mesurer
- la distribution du bruit de mesure (une sorte de bruit moyen, en première
- approximation, comprenant les erreurs de mesure due au capteur lui-même
- et aux conditions de mesure - nature de la surface, lumière, température,
- etc.
- - ou aussi les erreurs provenant de la création du maillage dans le cas
- d'une comparaison nuage/maillage par exemple, etc.).
- Les paramètres de la distribution statistique correspondante peuvent donc
- être définis à partir de connaissances a priori mais peuvent aussi être
- déterminés à partir des valeurs scalaires associées à une portion du nuage
- typiquement (voir la fonction
- \shape italic
- Compute stat.
- params
- \shape default
- - section
- \begin_inset space ~
- \end_inset
- \begin_inset CommandInset ref
- LatexCommand ref
- reference "subsection:computeStatParams"
- \end_inset
- ).
-
- \end_layout
- \begin_layout Itemize
- L'algorithme crée un nouveau champ scalaire nomme (
- \emph on
- Chi2 Distances
- \emph default
- ).
- Ce champ est ajouté au nuage de points courant.
- Si celui-ci existe déjà il sera écrasé.
- \end_layout
- \end_body
- \end_document
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