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Ce thème porte sur l’étude et l’élaboration d’algorithmes « bas-niveau » pour l’analyse et le traitement de données multimodales (signaux, images, vidéos et textes), algorithmes dont le socle scientifique commun repose sur les méthodes variationnelles, les problèmes inverses, les EDPs, le transport optimal, les méthodes non-locales par patchs, les algorithmes définis sur graphes, ou encore la morphologie mathématique multivariée.

Ce thème s’intéresse à l’étude théorique des algorithmes d’optimisation non-convexe pour l’apprentissage statistique. En particulier, on cherche à formaliser mathématiquement la fusion de modèles physiques et de données d’apprentissage pour l’amélioration des performances en apprentissage machine.

Ce thème explore l’utilisation d’algorithmes « haut-niveau » basés sur l’apprentissage machine et les réseaux de neurones pour la reconnaissance de formes et de structures dans des données images / vidéos, des données définies sur des graphes, ou des données textuelles.

Ce thème centralise les méthodes de traitement d’images, qui se concrétisent par des collaborations applicatives avec les acteurs régionaux de la santé : le traitement d’images IRM (avec le centre Cyceron, le CHU de Caen), la microscopie et l’aide à la décision en cancérologie (avec le centre François Baclesse de lutte contre le cancer, le CHPC de Cherbourg), l’hadronthérapie (programme ARCHADE de Caen), l’accessibilité pour les non voyants (LPCN Caen, association CecitiX, entreprise Starnav), ou encore la détection précoce de désordres mentaux (EPSM Caen).

Ce thème rassemble des travaux qui visent à traiter des données brutes issues de campagnes d’acquisition d’images d’œuvres patrimoniales en 2D, 3D et multispectrales. Avec les travaux en image et nuages de points et les collaborations avec des chercheurs en SHS, l’équipe a acquis des compétences dans le domaines de la valorisation du patrimoine pour faciliter l’accessibilité aux historiens, conservateurs, chercheurs et pour les mal ou non voyants. Nous comptons poursuivre ces travaux inter-disciplinaires STIC-SHS, en particulier dans le cadre du programme régional
NUMNIE-2 en lien avec la MRSH ou dans le cadre de programmes nationaux ou internationaux.

Ce thème regroupe l’utilisation de méthodes algorithmiques pour la retouche de photographies et de vidéos numériques, ainsi que l’aide à la création artistique. L’expertise de l’équipe dans le domaine de l’analyse et la synthèse de photographies (notamment avec nos travaux récents sur les réseaux antagonistes génératifs), couplée à la popularité croissante de la plateforme logicielle G’MIC, développée dans l’équipe et utilisée par des photographes et illustrateurs du monde entier, en font un thème applicatif à fort potentiel. Les travaux de ce thèmes construisent un lien théorique naturel entre les thèmes TS1 et TS3.

BOUGLEUX Sébastien – Maître de conférences à l’Université de Caen Normandie

BRUN Luc – Professeur à l’ENSICAEN (HDR)

CHAHIR Youssef – Maître de conférences à l’Université de Caen Normandie (HDR)

CLOUARD Régis – Maître de conférences à l’ENSICAEN (HDR)

DIAS Gaël – Professeur des universités à l’Université de Caen Normandie (HDR)

EL MOATAZ BILLAH Abderrahim – Professeur des universités à l’Université de Caen Normandie (HDR)

FADILI Mohamed-Jalal – Professeur à l’ENSICAEN (HDR)

HÉRAULT Romain – Professeur des universités à l’Université de Caen Normandie (HDR)

JURIE Frédéric – Professeur des universités à l’Université de Caen Normandie (HDR)

KENMOCHI Yukiko – Chargée de recherche au CNRS (HDR)

LECHERVY Alexis – Maître de conférences à l’Université de Caen Normandie

LÉZORAY Olivier – Professeur des universités à l’Université de Caen Normandie (HDR)

MAHBOUBI Amal – Maître de conférences à l’Université de Caen Normandie

MAUREL Fabrice – Maître de conférences à l’Université de Caen Normandie (HDR)

MOKHTARI-BRUN Myriam – Maître de conférences à l’ENSICAEN

QUEAU Yvain – Chargé de recherche au CNRS

RABIN Julien – Maître de conférences à l’Université de Caen Normandie (HDR)

SCHUPP Sophie – Maître de conférences à l’Université de Caen Normandie

SIMON Loïc – Maître de conférences à l’ENSICAEN

TSCHUMPERLÉ David – Chargé de recherche au CNRS (HDR)

VROYLANDT Hadrien – CPJ

Youva Addad – PhD student

Paul Barthe – PhD student

Yassine Belkheiri – PhD student

Mehdy Bennani – PhD student

Sidney Besnard – PhD student

Lilian Bour – PhD student

Jérome Cartier – PhD student

Matéo Ducastel – PhD student

Mathis Dupont – PhD student

Søren Fomsgaard – PhD student

Eric Hu – PhD student

Natacha Lambert – PhD student

Jade Lasserve – PhD student

Alexandre Leclercq – PhD student

François Ledoyen – PhD student

Raphaëlle Lemaire – PhD student

Guillaume Letellier – PhD student

Julien Mendes Forte – PhD student

Alexandre Perier – PhD student

Marjorie Redon – ATER

Soumaya Sabry – PhD student

Stevan Stanovic – PhD student

Benjamin Sykes – PhD student

Nilesh Tete – PhD student

Kaoutar Arbouch – IE CDD

Pierrick Chatillon – Post-doc

François Dallochio – IE CDD

Antoine Favier – Post-doc

Azamat Kaibaldiyev – IE CDD

Hubert Leterme – Post-doc

Dhia Eddine Merzougui – IE CDD

Giorgio Morales – Post-doc

Saqib  Nazir – Post-doc

Jérémie Pantin – MCF CDD

Romain Radiguet – IE CDD

Zakaria Lakdhari – Chercheur associé – PRAG

ANR SEMAPOLIS

ANR GRAPHSIP (Mai 2015 – Octobre 2018)

RIN AGAC (Septembre 2017 – Aout 2019)

RIN Recherche MonoMADS (2017 – 2019)

RIN Recherche Asterics (2017 – 2019)

Projet H2020 NOMADS (2017 – 2020)

CoPI Workpackage ERC Consolidator grant (2017 – 2022)

CPER NUMNIE : Projet de Centre de compréhension de l’Europe médiévale (Tapisserie de Bayeux)

Collaboration GREYC / CHPC de Cherbourg-en-Cotentin

• G’MIC : GREYC’s Magic for Image Computing
• CImg : C++ Template Image Processing Library

• Séminaire Image : « Multi-modal Identity Extraction », Ryan Webster

  24 avril / 14:00 - 15:00

• Séminaire Image : « Decomposable Symbolic Regression Using Transformers and Neural Network-Assisted Genetic Algorithms », Giorgio Morales

  3 avril / 14:00 - 15:00

• Séminaire Image : « PETRA: Parallel End-to-End Training with Reversible Architectures », Edouard Oyallon

  20 mars / 14:00 - 15:00

• Séminaire Image : « Balancing Accuracy and Efficiency in Budget-Aware Early-Exiting Neural Networks », Youva Addad

  13 mars / 14:00 - 15:00

• Séminaire Image : « Mathematical foundations of a level-set-based shape convex hull identification algorithm », Carole Le Guyader

  6 février / 14:15 - 15:15