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Thèmes de recherche

 

 

Présentation des thèmes

 
L'équipe Image est composée de chercheurs d'origines variées (informatique, traitement du signal, mathématiques appliquées, intelligence articielle) couvrant ainsi plusieurs sections du CNU. Cette variété de compétences constitue l'un des atouts de l'équipe et lui permet d'aborder l'analyse du contenu des images selon plusieurs points de vue ou paradigmes de modélisation. Parallèlement à cette activité de modélisation des données, l'équipe poursuit des activités centrées autour de la notion de connaissance. Il s'agit soit d'inférer des connaissances à partir des données, soit de capitaliser les connaissances des experts en traitement d'images.
 
Les activités de l'équipe se décomposent donc en deux thèmes :
 

Modélisations Géométriques, Statistiques et Variationelles

 
Ce thème, centré autour de la modélisation, peut se décomposer en différents sous-thèmes en fonction des paradigmes de modélisation utilisés. L'équipe développe tout d'abord une activité importante en modélisation géométrique et topologique. Les compétences impliquées par ce sous thème sont les géométries discrètes et algorithmiques ainsi que la topologie algébrique. L'équipe possède également des compétences fortes sur les modèles variationnels, les EDP et l'optimisation. Ces modèles sont utilisés pour résoudre des problèmes variés allant de la restauration d'image à la segmentation. Dans le cadre des EDP, l'équipe travaille à la fois sur des EDP de diffusion (pour la restauration) et des EDP géométriques (pour la segmentation). Notons que l'équipe travaille également sur des Équations aux différences partielles (EdP) définies en discret et sur graphe. L'équipe est enfin très impliquée au niveau national et international dans les thématiques liées à l'analyse harmonique et les représentations parcimonieuses. Ce dernier mode de représentation fait d'ailleurs partie des compétences fortes du laboratoire relevées dans l'axe "Modèles de l'information, algorithmes et aide à la décision". [En savoir plus]
 

Extraction et gestion des connaissances

 
Cet axe, centré autour de la connaisance, se décompose en deux sous-thèmes. Un premier thème lié à la notion d'extraction de connaissance à partir des données, regroupe l'ensemble des activités de l'équipe en classification et apprentissage. Les méthodes utilisées dans ce cadre sont nombreuses et incluent la réduction de dimension, les SVM, les réseaux de neurones et l'optimisation/combinaison de classifieurs. Cette activité très forte au sein de l'équipe image est également présente dans d'autres équipes du GREYC et constitue un point fort de l'axe " Langage, Image, Document " où elle sert de support à de nombreux travaux.
Une autre activité importante de ce thème concerne la capitalisation des connaissances et le développement d'une méthodologie spécique aux applications de traitement et d'analyse d'images. Cette activité constitue une des originalités de l'équipe image. [En savoir plus]
 
L'équipe bénécie de la proximité de centres de recherche en imagerie biomédicale (CYCERON, CHU de Caen, Centre F. Baclesse, Centre Hospitalier Public du Cotentin) et, de ce fait, elle dispose de bases d'images conséquentes. Elle est confrontée au travers de ces collaborations à des problèmes diffciles à résoudre pour lesquels il est nécessaire de disposer d'une vaste expertise mettant à profit la variété de ses compétences. L'équipe est également impliquée dans les activités du laboratoire liées au document numérique. Son implication concerne notamment l'analyse, l'indexation et la classification d'images par leurs contenus. L'équipe s'est enfin ouverte à différentes thématiques applicatives issues du monde industriel, telles que la biométrie, la sécurisation de contenu, l'analyse de vidéo pour la TV et les lecteurs DVD, le contrôle non destructif et le suivi de cibles.

 

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