Ethno-archéologie sur l’île de Sumba – Indonésie. La présente étude entre dans le cadre d’un projet de recherche plus général sur les pratiques traditionnelles, dirigé par Anthony Denaire. Ici, l’implantation des maisons traditionnelles (avec une tour sur le toit) reflète les récentes transformations culturelles résultant de la mondialisation. Différents algorithmes sont testés pour détecter automatiquement ces bâtiments à partir d’images satellites. Les méthodes modernes de vision par ordinateur, basées sur du deep learning, sont particulièrement efficaces pour remplir cette tâche presque inenvisageable si elle était effectuée à la main. Une fois près de 15 000 maisons traditionnelles détectées, les Histogramme de Gradients Orientés (HOG) sont calculés et introduits dans plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique afin d’évaluer la superficie des maisons; ce paramètre véhiculant des informations pertinentes sur la position économique et politique du propriétaire. L’analyse spatiale permet alors de tirer des conclusions anthropologiques. Plus généralement, ces techniques n’offrent pas seulement un simple accroissement des capacités d’enregistrement du patrimoine culturel matériel, elles ouvrent de nouvelles perspectives de recherche, et cela à plus grande échelle.
Read more- L’article “Quelques remarques sur les enceintes en pierre sèche des habitats traditionnels actuels de l’île de Sumba (Indonésie)” publié dans le volume “Les enceintes néolithiques du Nord-ouest de l’Europe”, EUD, Dijon.
- L’article “Quaternary lacustrine carbonate deposits of the Great Basin, USA: Impact of climate, tectonics and substrate” par Boussagol et al. publié dans Sedimentology
- L’article “Machine learning and geometric morphometrics to predict obstructive sleep apnea from 3D craniofacial scans” publié dans Sleep Medicine
- L’article “ERA: A new, fast, machine learning-based software to document rock paintings” publié dans Journal of Cultural Heritage
- Reportage photo en Guadeloupe dans le cadre du projet IMMERGE
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