Conférenciers invités
Maître de Conférences HDR à l'Université de Lorrainne et au LORIA, Nancy
| Outils d'analyse des courbes discrètes bruitées et leurs applications
Résumé :
Dans ce travail, nous nous intéressons à des outils géométriques efficaces permettant d'analyser et d'étudier des courbes discrètes bruitées. Ces courbes sont définies comme une suite de points discrets. Elles peuvent correspondre aux contours d'objets présents dans une image ou à des points obtenus par un processus d'acquisition comme le LiDAR. Durant l'acquisition, les données peuvent subir des dégradations qui engendrent ensuite du bruit. Dans de nombreuses applications, la présence de bruit peut rendre difficile la tâche d'analyse des courbes, et affecter considérablement les résultats finaux.
Dans ce contexte, nous présenterons la notion de couverture tangentielle adaptative pour l'étude des courbes bruitées. Elle repose sur deux notions : (1) les segments flous et (2) l'épaisseur significative. La particularité de cette structure est qu'elle est composée de segments flous d'épaisseurs variées qui s'adaptent automatiquement et localement au bruit présent sur la courbe. Cette structure conduit à de nombreuses applications dans le domaine de l'analyse d'images et de la reconnaissance de formes (telle que la représentation de formes, la vectorisation d'images, la décomposition de courbes) et la détection de structures linéaires sur des données LiDAR.
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Chargé de recherche HDR, Centre de Morphologie Mathématique, MINES ParisTech, PSL Université Paris
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Interactions entre l'apprentissage profond et la morphologie mathématique
Résumé :
Depuis leur création dans les années 1960, les opérateurs développés par la communauté de la morphologie mathématique ont été utilisés dans une grande variété de problèmes, en particulier pour le traitement des images, des vidéos et des graphes. Leur principale force réside dans le fait qu'ils peuvent être conçus et interprétés à partir de la relation entre la taille et la forme des objets d'intérêt. D'autre part, au cours de la dernière décennie, les méthodes basées sur l'apprentissage numérique ont changé le paradigme de l'analyse de l'information dans de nombreux domaines, principalement en raison de leurs performances élevées dans les tâches où l'on accède à une grande masse de données.
Cette présentation étudie certaines interactions entre l'apprentissage profond et la morphologie mathématique, notamment l'apprentissage d'opérateurs dans l'algèbre max-plus, la certification et la régularisation des modèles profonds par des critères morphologiques.
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Maître de conférences HDR à l'Université Paris Cité et au LIPADE, Paris
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La représentation des images, de la description à l’interprétation
Résumé :
Cet exposé s'inscrit dans le domaine de l'IA, plus précisément de la vision par ordinateur. Le fil conducteur repose sur la définition de représentations d'images de plus haut niveau, plus proches de la sémantique et du raisonnement humain. Les représentations d'images sont une des clés essentielles de la vision artificielle car elles permettent, à travers de nouveaux espaces de représentation des données visuelles, d'améliorer la capacité des algorithmes à raisonner pour différentes tâches de traitement et d'analyse (e.g. segmentation, reconnaissance, classification), avec comme objectif ultime de réduire le fossé sémantique entre les caractéristiques de bas niveau extraites des pixels et la perception humaine du contenu imagé. J'aborderai dans cette présentation quelques contributions théoriques et méthodologiques couvrant différents aspects de l'analyse d'images, allant de la définition de primitives, potentiellement structurées sous la forme d'arborescences, à l'élaboration de descripteurs de relations spatiales pour la reconnaissance d'objets et de scènes en passant par l'intégration de sémantique dans la chaîne d'analyse et d'apprentissage. Les principales applications concernent l’analyse d'images naturelles, de vidéos, de documents, de télédétection et l'imagerie (bio-)médicale, ces dernières thématiques pouvant impliquer des problématiques de multimodalité.
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