Tülay Adali:

   MLSP-Lab, University of Maryland
   Baltimore County, USA

Abstract:

 Complex-valued signals arise frequently in applications as diverse as communications, radar, geophysics, optics, and biomedicine, as most practical modulation formats are of complex type and applications such as radar and magnetic resonance imaging lead to data that are inherently complex valued. The complex domain, however, presents unique challenges for signal processing, in particular for adaptive nonlinear processing, and as a result, until recently, most algorithms derived for the complex domain have taken engineering shortcuts limiting their usefulness. The most common one among those has been assuming the circularity of the signal, thus ignoring the information conveyed by the phase. Similarly when taking gradients in the complex domain, a "split" approach that performs optimization separately with respect to the real and imaginary variables has been the dominant practice.

There have been important advances in the area within the last decade that clearly demonstrate that noncircularity is an intrinsic characteristic of many signals of practical interest, and when taken into account, the methods developed for their processing may provide significant performance gains. Similarly, it has been shown that using Wirtinger calculus, all calculations can be carried out in a manner similar to real-valued calculus while keeping all the computations in the complex domain. In this talk, after a brief introduction to optimization using Wirtinger calculus and statistics in the complex domain, I will give examples from some of the recent work conducted at the MLSP-Lab. In particular, I will introduce a class of algorithms for complex-valued independent component analysis (ICA), show how Wirtinger calculus facilitates their derivation and analyses without making the unrealistic assumption of circularity and hence allows us to quantify the effects of noncircularity on performance. I will also discuss when one should take the potential noncircularity of signals into account by considering the problem of model selection, where both the order of signal subspace and the number of noncircular signals in the subspace are to be identified. Finally, I will present examples from an application domain where ICA has proven particularly fruitful, analysis of functional magnetic resonance imaging data in its original complex form.

Vincent Lepetit:

   Computer Vision Laboratory, EPFL
   Lausanne, Switzerland

Abstract:

  I will present different image transformations suitable for higher-level operations. The first transformation is called DAISY, and compute dense local descriptors in an efficient way. It can then be used for large-scale dense reconstruction. The second transformation is called BRIEF, and is a binary descriptor suitable for feature point matching on mobile devices, as binary descriptors are compact and fast to match. The two last transformations are called DOT and LINE, and were developed for learning and detecting untextured objects in real-time.

Benjamin Mauroy:

   Laboratoire J.A. Dieudonné - CNRS/UNSA
   Nice, France

Abstract:

  Lors de cet exposé, je donnerai des pistes, basées sur la modélisation, permettant de mieux comprendre pourquoi la géométrie du poumon est telle qu’elle est. Je présenterai et appliquerai les outils mathématiques, physiques et biologiques que nous utilisons pour modéliser les différentes échelles du poumon. En particulier, nous verrons comment la biomécanique d’un tel organe peut être influencée par l’évolution.

Adrien Marion:

   Laboratoire Creatis
   Lyon, France

Abstract:

  Ce séminaire présentera les travaux de recherches que je mène depuis 5 ans en traitement de signal/image appliqué au domaine biomédical.
Une première partie s'intéressera à l'estimation du mouvement des flux sanguins à partir de signaux ultrasonores. Je présenterai une approche basée sur des bancs de filtres spatiotemporels pour la caractérisation des vitesses de flux.
Une deuxième partie présentera une étude que j'ai initiée autour de l'imagerie photoacoustique. L'effet photoacoustique s'appuyant sur le fait qu'un objet, e.g. biologique, soumis à une onde électromagnétique pulsée émette des ondes acoustiques.
Enfin, une troisième partie présentera le projet ANR VIP dans lequel je suis actuellement impliqué. Son but étant de fournir à la communauté un portail de simulation d'imagerie médicale multi modale et multi organes. Ces différentes parties sont reliées le long du continuum de la chaîne d'imagerie, de l'acquisition au post-traitement en passant par la visualisation.

Adam Liebert:

   Institute of Biocybernetics and Biomedical Engineering
   Polish Academy of Sciences, Varsovie, Pologne

Abstract:

  Near infrared spectroscopy (NIRS) is a non-invasive optical method used for monitoring of tissue oxygenation. The method is based on the specific absorption of near infrared light by blood chromophores at various wavelengths. NIRS can be applied for transcranial monitoring of brain oxygenation. Time-domain NIRS allows for evaluation of changes of oxy- and deoxyhemoglobin concentrations with depth discrimination i.e. selectively for extra- and intracerebral tissues. Imaging of changes of oxygenation in large brain regions is possible when large number of emission and detection points are located on the surface of the head. A time-resolved multichannel system for diffuse optical topography of the adult human brain cortex will be presented. Results of in-vivo experiments on healthy volunteers during stimulation of the motor cortex will be shown. Moreover, a minimally-invasive optical method allowing to assess cerebral blood perfusion will be described. The method is based on combination of multi-channel time-domain diffuse near infrared reflectometry with intravenous administration of an optical contrast agent. Results of validation of the proposed method by Monte Carlo simulations, measurements on healthy subjects as well as on stroke patients will be presented.

Gilles Trombettoni:

   Equipe COPRIN (I3S/INRIA)
   I3S, Université de Nice

Abstract:

  Les méthodes à intervalles sont particulièrement adaptées à la résolution de systèmes de contraintes non convexes (non linéaires) que l'on recontre dans différents domaines comme la robotique ou la chimie. Elles permettent notamment de fournir une approximation fine de toutes les solutions malgré les erreurs d'arrondis sur les nombres flottants et les erreurs de mesure bornées. Après une brève description de problèmes traitables par les méthodes à intervalles, je décrirai les principales briques algorithmiques utilisées dans les outils de résolution et d'optimisation globale sous contraintes. J'essaierai de souligner les vertus du caractère ensembliste des intervalles dans l'exploration exhaustive de l'espace de recherche.

Alessio Del Bue:

   Computer Imaging Group
  Italian Institute of Technology

Abstract:

  Image registration and 3D reconstruction are fundamental computer vision and medical imaging problems and they are particularly challenging when the input data are images of a deforming body obtained by a single moving camera/sensor. This talk proposes a new computational framework, the Multiview 3D Warps (M3DW), that has the aim unify the image registration and the 3D reconstruction problems in a single modelling framework. M3DW is a first step toward such goal. The advantages over the classical solutions are numerous: thanks to the feature-based estimation method for the M3DW, one can not only augment the original images in 3D but also retarget or clone the observed shape’s 3D dense deformations. Several experimental results will show the approach performance and its possible application to different imaging scenarios. This work is in collaboration with Prof. Adrien Bartoli, ALCoV research group, Université d’Auvergne.

Bio:

  Alessio Del Bue is a Senior PostDoc researcher at the facility of Computer Imaging of the Italian Institute of Technology (www.iit.it). Previously, he was a researcher in the Institute for Systems and Robotics at the Instituto Superior Técnico (IST) in Lisbon, Portugal. Before that, he obtained his Ph.D. under the supervision of Dr. Lourdes Agapito in the Department of Computer Science at Queen Mary University of London. His reaserch interest are on the problems of image 3D reconstruction and registration of deformable shapes and their application to the video-surveillance, neuroscience and live cell imaging scenario.

Rachdi Nabil:

   Applied Mathematics Team
  Institut de Mathématiques de Toulouse

Abstract:

  This work consists in gathering Statistical Learning theory with Complex Systems, seen as black-box functions. As the considered complex input/output models are only known through simulations, we proposed an original statistical framework different from the classical ones which takes into account the simulation aspect. Roughly speaking, instead of having at disposal only observation data, we have in addition simulation data provided from the input/output models that have to be learned. We investigate learning algorithms for parameter estimation in black-box models and we treat this problem as a M-estimation problem. We also study the duality between the parameter estimation procedure and the wanted feature prediction.

Dino M. Lopez Pacheco :

   I3S, équipe SigNet
   Sophia Antipolis

Abstract:

 In networks with best-effort trafic, congestion control mechanisms provide fair share of the network resources and congestion avoidance. Such congestion control mechanisms can be divided in 3 main groups:

1. End-to-End (E2E) protocols, which only need the participation of the end-hosts,

2. Active Queue Management (AQM) protocols, which implement congestion detection mechanisms in the routers.

3. Explicit Rate Notification protocols, which need the participation of every node in the network. This group of protocols use the assistance from the forwarding devices to inform the senders about the best sending rate.

In this seminar, first we will see why E2E protocols (e.g. TCP New Reno) are preferred over AQM and ERN protocols, even though E2E protocols perform poorly in large Bandwidth-Delay Product (BDP) networks. Then, we will see the strength and weakness of AQM protocols, and why ERN protocols cannot be used in current heterogeneous networks, even though they seem to overcome the problems of both E2E and AQM protocols. Finally, I will present solutions to enable the inter-operability between ERN protocols and heterogeneous large BDP networks.

Key-words: TCP, End-to-end transport protocols, router-assisted protocols, long-life flows, high-speed networks.

Aline Cabasson :

   Post-doctorante,

   Applied Signal Processing Group, Signal Processing Lab (SPLab),
   Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne

Abstract:

 Mes travaux post-doctoraux s’inscrivent dans une collaboration entre la société Schiller AG et le Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (projet CTI). L’objectif de ce projet est le développement d’une toolbox pour l’interprétation des signaux électrocardiographiques (ECG) enregistrés lors d'épisodes de fibrillation auriculaire.

Une partie intégrante des dispositifs modernes ECG est un programme de mesure et d’interprétation automatiques. Ce dernier aide l’utilisateur à diagnostiquer plus précisément et systématiquement l’état du patient ou le type de maladie. Une question particulièrement difficile dans la mesure et l’interprétation automatiques de l’ECG est la détermination de l’activité auriculaire. En effet, les signaux relatifs à l’activité auriculaire sont souvent de très faible amplitude et noyés dans le bruit. Cependant, la détection précoce d’un dysfonctionnement de l’activité électrique auriculaire, en particulier des différentes formes de fibrillation auriculaire, est d’une importance primordiale, étant donné que ce dysfonctionnement cause beaucoup de mortalité et de pathologie annexes (accident vasculaire cérébral par exemple). La détection d’une telle maladie avec des moyens peu coûteux (comme l’ECG et le Holter) est de plus en plus importante, étant donnée la question du coût des soins médicaux. Il est donc important que Schiller AG, un leader en électrocardiographie, puisse offrir un tel outil de diagnostic. Cet outil sera basé sur les méthodes d’analyse pour la fibrillation auriculaire déjà développées ou actuellement à l'étude dans notre équipe.

Parallèlement au développement de cette toolbox, je me penche sur plusieurs études qui pourraient à court ou moyen terme encore l’améliorer : - l’influence de la fibrose sur la conduction auriculaire ;

- la variabilité temporelle de l’onde P, qui correspond à l’activité électrique du coeur durant la dépolarisation des oreillettes, précédant des épisodes de fibrillation auriculaire et chez les sujets sains ;

- la prédiction/classification de la fibrillation auriculaire à partir de l’étude sur l’onde P ;

- l’estimation du nombre de sources de fibrillation auriculaire ;

- la prédiction du succès d’une opération clinique d’ablation de la fibrillation auriculaire à partir de l’ECG.

 

Olivier Strauss :

   Maître de Conférences HDR,

   Département Robotique, LIRMM,
   Université de Montpellier II

Abstract:

 Lorsqu’on pense erreur de mesure, risque, variation aléatoire, décision dans l’incertain, imprécision, bruit, etc., le mot probabilité vient tout de suite à l’esprit. Et pour cause. Parmi l’ensemble des mesures de confiance, la théorie des probabilités est certainement la plus ancienne et celle pour laquelle le plus de travaux théoriques et d’applications ont été développés. Ses axiomes sont clairs et, moyennant quelques arrangements, son usage peut être simple. Cependant, le cadre probabiliste montre souvent des limites, et dû à son omniprésence, ces limites sont hélas souvent imputées à un défaut de connaissance ou d’utilisation. Par exemple, les probabilités ne permet pas de représenter en même temps un défaut précision (intrinsèque au système de mesure) et un défaut de certitude (intrinsèque à l’interprétation de la mesure). De même, le cadre probabiliste montre des limites certaines lorsque l’information est pauvre. Enfin, il est impossible de représenter fidèlement un état d'ignorance complet ou partiel.

L’utilisation d’intervalles est une alternative connue à la représentation probabiliste de l’erreur de mesure. Cette approche s’est beaucoup développée au cours de cette dernière décennie aboutissant à une démarche de calcul garanti beaucoup plus compatible avec l’usage des calculateurs que la démarche probabiliste. Ces deux approches sont souvent vues comme duales via les intervalles de confiance. Elles ne le sont pas. Si les probabilités mettent l’accent sur l’aspect incertain de l’erreur de mesure (la variation non maîtrisée de la mesure), le calcul d’intervalle représente plutôt son imprécision. Entre ces deux approches, ces dernières années ont été les témoins d'un intérêt grandissant pour d’autres théories de l'incertain, capable de prendre en compte l'imprécision au sein de l’incertitude, l’ignorance partielle voire l’incomplétude de l’information. Parmi ces théories, trois ressortent comme les candidates les plus crédibles pour compléter l’approche probabiliste classique qui sont les théories des possibilités, des fonctions de croyances et des probabilités imprécises. Dans une première partie, nous présentons de façon simplifiée, les principes de ces théories et quelques bases de leur utilisation. Dans une seconde partie, nous montrons quelques applications que nous avons développé dans un contexte de traitement du signal et des images. Ces applications concernent principalement la quantification de l'imprécision induite par une mauvaise connaissance du modèle des systèmes de mesure et la quantification d'erreur statistiques dans un contexte d'ergodicité"locale".

 

   Maître de Conférences HDR,

   Université de Paris Sud

Abstract:

 Il s'agit de présenter des choix en instrumentation et en traitement du signal pour répondre à des objectifs de 2 applications particulières relevant du GBM : l'analyse des potentiels évoqués auditifs et le suivi de cétacés à partir de leurs émissions sonores.

 

Sidi-Mohammed Senouci :

   Senior Researcher,

   FT R&D (Orange Labs)

Abstract:

 Le développement des technologies sans fil permet actuellement d’étendre la notion de mobilité pour permettre l’accès à l’information et à la communication n’importe où et n’importe quand. En effet, de plus en plus d'appareils mobiles sont communicants et permettent ainsi une informatique omniprésente/ambiante.

Cependant, l'architecture actuelle de l'Internet n'a pas été conçue pour faire face à la grande variété des terminaux mobiles, des applications réseaux, des modèles économiques, des réseaux et des environnements qu'il a maintenant à supporter. Ces limites structurelles en termes d'évolutivité, de mobilité, de flexibilité, de sécurité et de robustesse des réseaux et services sont des verrous que la communauté de recherche se doit de lever. Le défi est de comprendre et de concevoir un Internet du futur capable de dépasser ces différentes limites. Un des principaux objectifs de la recherche actuelle dans ce domaine est de concevoir de nouveaux réseaux sans fil qui soient souples, peu coûteux et nécessitant peu ou pas d’administration centralisée. Les réseaux mobiles ad hoc (MANET), les réseaux maillés (WMN), les réseaux de capteurs (WSN) et les réseaux véhiculaires (VANET) sont des exemples de tels réseaux que nous avons regroupés sous la dénomination réseaux à infrastructure légère (LIN pour Light-Infrastructure Networks). Ces réseaux sont appelés à jouer un rôle important dans la construction de l’Internet du futur, où ils serviront de support à des applications communicantes variées et intégrées à notre vie quotidienne. Toutefois, faire fonctionner correctement ces réseaux reste un défi scientifique majeur pour les prochaines années. Il nécessite le développement de recherches fondamentales et appliquées en conception des architectures et des protocoles, ainsi qu'en dimensionnement, optimisation et planification des réseaux. En effet, les réseaux LIN souffrent de problèmes de mobilité, de sécurité et de sureté, de continuité de services, de passage à l’échelle et de qualité de service. Notre souci était de trouver des solutions à certains de ces nombreux défis.

En ce qui concerne les réseaux mobiles ad hoc et les réseaux maillés, nous nous sommes posé la question suivante : comment garantir une utilisation efficace des ressources rares (radio et énergie) et améliorer la qualité de service pour ce type de réseaux? En effet, ces réseaux sans fil, par leur caractère dynamique et parfois large échelle, a laissé apparaître de nouveaux problèmes pour l'introduction de solutions de QoS comme la qualité imprévisible des liens radios et les limitations de bande passante et ressources énergétiques. A ceci se rajoute l'utilisation de routage multi-sauts dans un milieu partagé qui crée également des difficultés pour la garantie de qualité de service. La réponse à cette question a été le principal moteur de notre travail. Pour ce faire, nous avons proposé quelques solutions : en gérant plus efficacement la mobilité des utilisateurs et/ou en routant efficacement le trafic et/ou en effectuant une utilisation plus intelligente des ressources en adoptant le relayage coopératif. Ces solutions qui se positionnent aux niveaux 2, 3 et 4 ont été validées par simulation et/ou analytiquement et/ou via des expérimentations réelles.

Les réseaux véhiculaires, quand à eux, sont caractérisés par une forte mobilité des nœuds et un partitionnement fréquent du réseau. Ces caractéristiques créent de nouveaux défis tels que le délai/gigue à grande vitesse critiques à la communication inter-véhiculaire pour assurer la sécurité routière, le grand nombre de véhicules, la densité pouvant aller jusqu'à plusieurs milliers dans la même cellule, la couverture totale (typiquement pour garantir un service d'urgence en cas d'accident). Traiter ces défis a également été le principal moteur de notre travail dans ce domaine. Nous avons donc proposé quelques solutions : en gérant plus efficacement la forte mobilité des voitures avec des solutions d’auto-organisation et d’auto-configuration et/ou en routant efficacement le trafic avec une utilisation plus intelligente des ressources radios et/ou développant des services d’émulation d’infrastructure ou d’estimation de trafic routier. Ces solutions qui se positionnent aux niveaux 2 et 3 ont été validées par simulation et/ou analytiquement et/ou via des expérimentations réelles.

Je propose dans ce séminaire de présenter quelques unes de ces contributions.

 

Guillaume Urvoy-Keller

   Associate professor,

   Eurecom, Sophia Antipolis

Résumé:

 Classifier le trafic consiste à associer à un flot observé au niveau IP à une application. Cette fonction est essentielle pour un opérateur réseau, tel un FAI (Fournisseur d'Accès Internet) ou l'administrateur d'un réseau d'entreprise. Elle permet (i) de comprendre les tendances dans le trafic réseau, par exemple d'étudier l'impact d'une nouvelle application sur les le réseau, (ii) de bannir certaines applications ; par exemple, le pair-à-pair dans un réseau d'entreprise, (iv) de fournir un niveau de service spécifique (qualité de service) à certaines applications, par exemple multimédias. Classiquement, les opérateurs réseaux s'appuient sur des outils dits de "deep packet inspection" (DPI) qui recherchent des signatures dans les données du client pour identifier les applications. Ces outils, bien qu'efficaces, demandent de constantes mises à jour pour suivre l'évolution des applications existantes ou l'émergence de nouvelles applications. Ils sont également inefficaces dans le cas où le trafic est chiffré. Enfin, leur coût croît avec le débit du lien surveillé et le nombre de points de déploiement. Récemment, plusieurs approches basées sur des méthodes statistiques de classification supervisée ont été proposées, qui offrent une alternative intéressante aux outils DPI.

Dans le cadre de cette présentation, nous présenterons une évaluation des méthodes statistiques les plus avancées, à l'échelle d'un FAI ayant un déploiement national. Nous discuterons notamment les points suivants : le choix des variables, le choix des algorithmes, les métriques d'évaluation. Nous soulignerons les mérites mais également le manque de maturité de ces approches en général. Dans un second temps, nous présenterons une nouvelle approche statistique qui permet de tirer le meilleur parti des techniques de classification de trafic, par exemple celles basées sur la recherche de signatures et celles tirant parti des caractéristiques statistiques des flots. Cette méthode, appelée HTI (Hybrid Traffic Identification) a été évaluée à l'aide de traces passives d'un FAI. Nous discuterons les résultats obtenus avec une instance de HTI qui est opérationnelle depuis plusieurs mois sur la plaque ADSL d'un FAI à Nice.

 

Abstract:

  Traffic classification consists in associating an IP flow to the application that has generated it. Traffic classification is of major interest for ISPs and network administrators of enterprise networks. Motivations behind this need are manifold: (i) informing trends in traffic and applications, (ii) enforcing local or national rules, e.g., banning p2p traffic, (iii) service differentiation, where some key applications are granted a better grade of service. Traditionally, network operators rely on deep packet inspection (DPI) tools to monitor the traffic. Those tools seek for signatures inside users' payload to recognize the application behind a flow. Despite their effectiveness, those tools require constant updates to keep up with the emergence of new applications or protocol changes in existing ones. In addition, the cost of DPI boxes grows with the number of sites to be monitored and also the speed of the link to which they are attached. Last but not least, they become blind if the traffic is encrypted. Recently, several approaches that rely on statistical classification of flows features have been proposed.

In this talk, we will first present a deep evaluation of state of the art classification techniques for an ISP, using traces collected at several points of presence (PoPs). We demonstrate that despite overall good performance, those techniques suffer from a number of shortcomings that limit their usability in practice. We will also present a new framework, called Hybrid Traffic Identification, that allows us to take advantage of the merits of different traffic classification techniques, e.g., those based on the presence of signatures and those based on the statistical features of flows. We will discuss the results of a live deployment of an HTI in the production network of a large ISP, with already several weeks of continual classification.  

Ghailen Laouini

   PhD student,

   I3S, Biomed

Résumé:

 La variabilité du Rythme cardiaque (HRV) est une mesure de variations de la fréquence cardiaque, HRV est considéré par certains comme un indicateur de l'activité du règlement autonome de la fonction circulatoire. Dans notre étude on s'intéresse à l'analyse du HRV à l'effort et au repos. L'approche proposée est basée sur le modèle IPFM (Integral Pulse Frequency Modulation), où un seuil variant dans le temps est inclus pour tenir compte de la non-stationnarité de la fréquence cardiaque moyenne.
La technique proposée permet d'estimer le signal de modulation du système nerveux autonome (ANS) en utilisant des méthodes basées sur le modèle IPFM avec un seuil constant plus un terme de correction qui va modéliser la fréquence cardiaque moyenne variant en fonction du temps.
Des simulations montrent que cette technique proposée permet l'estimation du signal de modulation du système nerveux autonome avec une erreur moindre que celle estimée avec le modèle IPFM.  

Vincenzo Angelino

   PhD student,

   I3S, Creative

Abstract:

 Recently, patch-based denoising techniques have proved to be very effective. Indeed, they account for the correlations that exist among patches of natural images.
Taking a variational approach, we show that the gradient descent for the chosen entropy-based energy leads to a solution involving the mean-shift on patches. Then, we propose a patch-based denoising process accounting for the quality of denoising of each individual patch, characterized by a confidence. The denoised patches are combined together using each patch denoising confidence to form the denoised image.
Experimental results show the better quality of denoised images w.r.t. NL means and BM3D. The proposed method has also been tested on a professional benchmark photography.  

Mikael Carlavan

   PhD student,

   I3S/INRIA, Ariana

Abstract:

 L'explosion actuelle des communications a pour conséquence de repousser les limites technologiques des canaux de transmission et des supports de stockage de l'information. La vidéo ou les images sont traitées puis transportées avec le minimum possible de perte en qualité. L'étape de compression est donc cruciale : elle permet de réduire le débit tout en contrôlant la perte d'information dans le signal. Cependant, malgré les nombreux progrès réalisés au niveau des algorithmes de compression, de nombreux artefacts subsistent dans l'image traitée et une étape de restauration est souvent nécessaire suivant la décompression de l'image. Hors, ces deux étapes capitales sont souvent optimisées de façon complètement indépendante. Dans cette présentation, je montrerai dans le cadre de l’imagerie satellitaire que la caractérisation et l'optimisation de l’ensemble compression/restauration compte tenu des caractéristiques instrumentales (FTM, bruit, échantillonnage) et des paramètres de compression peut apporter une nette amélioration sur la qualité de l'image restaurée.  

Szymon Krupinski

   PhD student,

   I3S, Condor

Abstract:

  Despite the fact that autonomous underwater vehicles (AUV) carry out their work on regular basis for the oceanographers, oil explorers and others, when it comes to precise, intelligent and safe navigation for AUVs, one is looking at a distant goal. My research will concentrate on navigation around structures and automated inspection which implies an unprecedented precision of control. The deep water, which is our working environment, imposes its limitations and forces to use special underwater sensors. A discussion of the existing sensors will allow to see the real challenge of this task. The other layers of the problem will also be presented, eg. trajectory planning, obstacle avoidance. The presentation will serve as a primer for those who prefer to research in dryer environments…  

Céline Roudet :

   LIRIS, équipe M2DisCo
   Lyon

Abstract:

 L'évolution de l'infographie et des techniques de numérisation a récemment ouvert la voie à une modélisation tridimensionnelle du monde qui nous entoure. Afin de s'adapter à l'hétérogénéité des ressources et médias manipulant ces objets 3D, des techniques basées sur l'analyse multirésolution sont généralement utilisées car elles fournissent une représentation "scalable" de ces modèles géométriques. C'est dans ce cadre de compression et de transmission progressive d'objets 3D (modélisées sous forme de maillages surfaciques) que se situe mon travail de thèse, réalisé dans le cadre du projet "CoSurf" (collaboration entre le laboratoire LIRIS de Lyon et Orange Labs de Rennes).
A l'issue de cette collaboration, nous avons proposé une nouvelle méthode de compression hiérarchique s'appuyant sur une décomposition en ondelettes, outil d'analyse performant et robuste qui a fait ses preuves en termes de compression d'http://www.i3s.unice.fr/I3S/images et de vidéos. Notre méthode se démarque des techniques de l'état de l'art, puisqu'elle s'appuie sur une segmentation préalable de la surface en régions d'amplitudes fréquentielles variables. Pour cela, une étude de la distribution des coefficients d'ondelettes sur les différents niveaux de résolution a été considérée. Les partitions résultantes peuvent ainsi être traitées indépendamment durant les phases d'analyse multirésolution, de quantification et d'allocation binaire, de façon à s'adapter aux caractéristiques surfaciques locales des maillages et ainsi réduire les informations à coder. La contribution visuelle de chacune des partitions à l'ensemble de la surface est également un point important à considérer dans la phase d'optimisation des bits alloués à celles-ci, notamment pour des applications comme la transmission et la visualisation sélectives.
L'étude de la distribution de l'angle polaire des coefficients d'ondelettes nous a également servi à détecter les régions concaves et convexes dans les maillages surfaciques triangulaires. Nous prévoyons d'intégrer la mesure considérée à notre processus de segmentation, de façon à mieux identifier les variations de courbures sur la surface. Cette notion pourrait de même être prise en compte pour mesurer la similarité visuelle entre maillages, de façon à mieux s'adapter à la sensibilité de l'œil humain. D'autres applications telles que le tatouage, le filtrage, le débruitage, l'indexation ou enfin la correction d'erreurs après transmission sur un canal bruité, pourraient bénéficier de notre concept générique d'analyse multirésolution adaptative.

Mots clés : Maillages surfaciques, ondelettes géometriques, analyse multirésolution, schéma lifting, compression progressive, segmentation, transmission et visualisation sélectives.

Achim Lilienthal :

   AAAS Research Center
   Orebro University
   Suede

Abstract:

In this talk, I will present research work at the AASS Learning Systems lab. The scientific directions we pursue can be described as (1) scan registration, localization and map learning/SLAM, (2) robot vision, (3) mobile robot olfaction and (4) tactile description and programming-by-demonstration. I will first give a brief overview on (1) and (2), highlighting prominent results obtained in the last five years. In the second part of the presentation, I will turn towards (3), our work on mobile robot olfaction, and again present, though in more detail, some of our major results. I won't include (4), tactile description and programming-by-demonstration, since this is a developing direction - and also for the sake of time.

Frank Nielsen :

   LIX
   Ecole Polytechnique
   Paris

Abstract:

High-dimensional noisy datasets encoding heterogeneous feature vectors abound in many real-world applications. On one hand, practitioners face the crucial problem of choosing the best-suited distance allowing them to use their algorithmic toolboxes. On the other hand, theoreticians are focusing on recovering the intrinsic dimensionality and underlying topology of datasets, and focus on learning the most appropriate distances. In the first part of the lecture, we start by presenting recent advances of the celebrated k-means clustering algorithm (namely, G-means++ that automatically learns the proper number of clusters using a careful seeding). We then present broad generalizations of k-means: convex k-means and Bregman k-means (that preserves the centroid relocation scheme). We introduce the notion of Bregman divergences and Bregman information, and explain the fundamental convex duality arising from the Legendre Fenchel transform. We describe the 1-to-1 map from Bregman divergences to statistical exponential families that allows one to design easy soft-clustering algorithms (expectation-maximization). In the second part of the lecture, we present the underlying geometry induced by a convex contrast function: Dually flat spaces generalizing the traditional Euclidean geometry (self-dual). We explain how the standard Euclidean notions of bisectors/projection/orthogonality and geodesics extend to these spaces, and present generalizations of common algorithms and data-structures in computational geometry: smallest enclosing ball, Voronoi and Delaunay/regular triangulations, etc. We then restate these results under the framework of information geometry. Finally, we conclude with other broad classes of distances (eg., Csiszár’s f divergences, f-Jensen semi-distances, alpha-divergences) with their corresponding non-flat geometries.

Marco Cagnazzo :

   Telecom ParisTech
   Paris

Abstract:

The first part of the seminar will be devoted to the introduction of Distributed Video Coding (DVC) main concepts, along with application and limits of current state of the art, with particular interest to multi-view problems. DVC is a new promising paradigm in video communication, which refers to the compression of multiple outputs of correlated sources which do not communicate with each other. The targeted applications are numerous, such as video compression on mobile devices, multi-sensor surveillance systems, and so on. In opposition to the classical centralized coding paradigm, in the DVC case the sensors send their compressed outputs to a central point for joint decoding. One of the most challenging problems of this new paradigm is to achieve the same compression efficiency as traditional coding.
Then we consider one of the most successful framework for DVC, and we try to improve one of the most critical stages of it, that is the estimation (at the decoder side) of an unknown frame from two coded/decoded http://www.i3s.unice.fr/I3S/images, called key frames (KFs). This estimation, called side information (SI), is corrected by information coming from the parity bits of the original frame, computed by the encoder.
Though several SI generation methods have been proposed in literature, the most popular ones use block matching (BM) motion estimation (ME) and compensation. Though successful in classical video coding, BM algorithms are not the only approach to ME: gradient techniques, along with the derived class of pel-recursive (PR) techniques, have been developed for video analysis and solve the optical flow problem using a differential approach. Gradient and PR methods produce a dense motion vector field (MVF), which is unsuited for the classical video coding paradigm, since it requires huge resources to be encoded. On the contrary, it could well fit the DVC paradigm if the dense MVF is estimated only at the decoder side from the KFs, so that there is no need to send it. In this way the SI interpolation benefits from the increased accuracy of a dense MVF without having to pay the cost of an exceedingly high coding rate. In particular, in this seminar we show the fitness of a method derived from the Cafforio-Rocca one, which is among the most popular PR ME techniques and can be adapted to the DVC context.
Our experiments show remarkable gains in the quality of the SI and in the global RD performance, suggesting that differential ME techniques can be effectively employed in DVC. We conclude with possible future developments and with a summary about the benefits of DVC approaches.

Andrew Comport :

   I3S

Abstract:

This talk will address 6 degrees of freedom (d.o.f.) real-time pose estimation and localization for robot control in two parts. In the first part, a real-time monocular 3D model-based approach is presented where it is assumed that an a priori wire-frame model of the environment is available. A non-linear estimation approach is derived using classical visual servoing techniques within a virtual framework and robust M-estimation is used iteratively to reject outliers. In a second part, a stereo pair of cameras is introduced to avoid requiring an a-priori 3D CAD model. This allows 6 d.o.f visual odometry to be performed in unknown large scale environments. In this case a direct appearance based approach is presented which is based on stereo novel view synthesis. This allows formulation of a non-linear minimization approach based on a geometric quadrifocal relationship between adjacent image pairs in a video stream.

Liva Ralaivola :

   LIF
   Université de Provence
   Marseille

Abstract:

Une hypothèse communément faite en apprentissage statistique est que les données considérées sont indépendamment et identiquement distribuées (IID) suivant une distribution de probabilité (fixe et inconnue). Néanmoins, plusieurs tâches d'apprentissage suscitées par des applications réelles conduisent au constat que cette hypothèse IID n'est pas vérifiée : c'est par exemple le cas pour l'ordonnancement biparti, l'apprentissage actif, le 'covariate shift', la prédiction dans des graphes.
Après avoir rappelé le cadre standard de l'apprentissage statistique, cet exposé s'intéressera précisément à présenter quelques problèmes où l'hypothèse IID n'est pas vérifiée ainsi que des résultats théoriques permettant d'assurer que des procédures d'apprentissage retenues dans ces situations sont valides. Nous présenterons de nouvelles bornes Pac-Bayésiennes et illustrerons sur le ranking biparti la pertinence de ces résultats théoriques.

Farzad Kamalabadi :

   Department of Electrical and Computer Engineering
   University of Illinois at Urbana-Champaign
   USA

Abstract:

Determination of optimal sensor array configuration is an important factor affecting the information content of the data acquired in remote image formation modalities such as tomographic and interferometric imaging. Consequently, the quality of the reconstructed http://www.i3s.unice.fr/I3S/images are influenced by the choice of the placement of array elements. The problem of optimizing the array configuration has most commonly been approached from a transform-domain analysis by investigating the impact of the sensor placement on the sampling of multi-dimensional Fourier space, or alternatively by considering the distribution of the singular values of the imaging operator.
In this work, a combinatoric optimization of possible configurations based on minimizing a statistical error measure is proposed. In particular, a statistical framework is developed which allows for inclusion of several widely used image model constraints, and a search is performed over the space of candidate sensor locations to determine the con?guration that optimizes the desired statistical optimality criterion over all candidates. In order to make the search process computationally feasible, a suboptimal backward greedy algorithm is proposed. Computational complexity of the proposed algorithm is analyzed and a fast implementation is described. Furthermore, upper bounds on the performance of the proposed algorithm are derived. Connections of the method to the deterministic backward greedy algorithm for the subset selection problem are discussed. Finally, the performance of the proposed framework is investigated through numerical experiments for a tomographic imaging scenario.

Charles C. Cavalcante :

   Wireless Research Telecommunications Group (GTEL)
   Universidade Federal do Ceará (UFC)
   Brazil

Abstract:

Signal processing is a key issue in the optimization and design of wireless communication system as well as a powerful tool for problems in several areas. This talk describes the research lines and some results developed in the Wireless Telecommunication Research Group (GTEL) at Federal University of Ceará (UFC) in Brazil. We will show some actual problems we are interested in, namely, precoding strategies, limited feedback systems, game-theoretic algorithms, convex optimization and majorization theory, and them discuss some results and status. Further, some problems and research in blind source separation and equalization are also covered in the lecture.

Biography:

Charles Casimiro Cavalcante received a D.Sc. degree from the University of Campinas (UNICAMP) in São Paulo, Brazil in 2004. Dr. Cavalcante has been working on signal processing strategies for communications where he has several papers published and he has worked on funded research projects on the area. He has held a grant for Scientific and Technological Development from 2004 to 2007 and since March 2009 he has a grant of Scientific Research Productivity both from the Brazilian Research Council (CNPq). From March 2007 to November 2008 he was a visiting professor at Teleinformatics Engineering Department of UFC and since November he is an Assistent Professor at the same department and university. Dr. Cavalcante is a researcher of the Wireless Telecommunications Research Group (GTEL) where he leads research on signal processing and wireless communications. His main research interests are in signal processing for communications, blind source separation, wireless communications, and statistical signal processing.

Werner Mueller :

  Institut fur Angewandte Statistik (IFAS)
  Johannes Kepler Universitaet
  Linz, Autriche

Abstract:

In the talk I would like to present two typical cases for the need of spatial sampling designs. Several important statistical issues, such as counterintuitive design effects, possible relations to Kiefer-Wolfowitz equivalence, etc. will be discussed.

Adrien Richard :

   Equipe BioInfo
   I3S, pôle MDSC
   Sophia-Antipolis - France.

Résumé :

  Dans cet exposé, on donne une définition formelle des réseaux de régulation biologique de René Thomas (au sens des méthodes formelles en informatique) et on l'exploite avec logique temporelle et model checking pour proposer une démarche méthodologique de modélisation avec « retour paillasse ».

Giovanni Poggi :

   DIET (département d'ingénieurie électronique et télécommunications)
   Université Federico II de Naples
   Naples, Italie

Résumé :

  The design of Vector Quantization codebooks is a well-understood problem, and several algorithms are available for this task. For most algorithms, the result is an unordered set of code-vectors, and their indexes have no special significance. However, there are several applications of VQ in which a suitable codeword indexing can be helpful, such as the compression of VQ indexes, zero-redundancy error protection, and multiple description coding. In all these cases, a suitably ordered VQ codebook can be designed easily by using the Self-organizing Maps algorithm with an appropriate measure of distance between indexes, thus avoiding complex (and typically sub-optimal) index reordering procedures.

Rémi Gribonval :

   Projet METISS
   IRISA, INRIA
   Rennes - France.

Résumé :

  Cet exposé dressera un panorama des principales avancées théoriques, algorithmiques et applicatives récentes en modélisation parcimonieuse de signaux. L'exemple de la séparation aveugle de N sources à partir de M < N capteurs illustrera dans un premier temps l'apport des modèles parcimonieux pour la résolution de problèmes inverses. Je brosserai ensuite un tableau des avancées mathématiques qui ont progressivement démontré l'identifiabilité de ces modèles et expliqué les performances des algorithmes utilisés, au départ heuristiques. Pour conclure, je décrirai les promesses et les défis portés par l'échantillonnage compressé, cette application émergente des modèles parcimonieux qui vise à remplacer l'échantillonnage classique de Shannon.

Résumé :

  Le concept d'ESS (Evolutionarily Stable Strategy) a été inventé par John Maynard-Smith and G.R. Price (1973) en biologie théorique pour étudier l'équilibre de populations d'agents égoïstes, et, si le gène est bien égoïste, la théorie de l'évolution. Mais au passage, ils ont re-découvert un concept né en théorie du routage, et remis au gout du jour par les réseaux de communication : l'équilibre de Wardrop (1952).
On espère avoir le temps de présenter le concept d'ESS, sa relation avec la théorie des jeux (le livre de Maynard-Smith, 1982, s'intitule "Evolution and the theory of games"), l'aspect évolution dynamique vers l'ESS (la dynamique de réplication) et une application en écologie du comportement. Si le temps le permet, on finira par une application de routage dans un réseau de télécommunication dense. (Travail en cours avec Eitan Altman et Alonso Silva.)

Giansalvo Cirrincione :

   Université de Picardie Jules Verne
   Amiens - France.

Résumé :

  On présente les problèmes de régression linéaire dont la solution est donnée par la méthode de Moindres Carrés Totaux (TLS=Total Least Squares). Cette méthode, connue aussi dans la littérature sous le nom de régression orthogonale, donne le seul estimateur non biaisé des paramètres du problème de régression quand toutes les variables sont entachées de bruit. On montre une interprétation théorique globale de tous les algorithmes TLS qui explique leurs caractéristiques en utilisant de nouvelles techniques d’analyse, surtout sur la convergence et la stabilité. En particulier on décrira un phénomène particulier : la divergence soudaine (presque toutes les lois d'apprentissage actuelles divergent en un temps fini et ne permettent donc pas le choix d'un critère d'arrêt fiable). On introduit les algorithmes MCA EXIN, NMCA EXIN (version robuste de MCA EXIN) et surtout TLS EXIN, qui dérive de MCA EXIN. En particulier, on en donnera une théorie géométrique et matricielle et une analyse complète de la stabilité et du domaine de convergence, où on est mis en évidence l'existence de conditions initiales universelles, c'est à dire des conditions initiales qui garantissent toujours la convergence indépendamment du problème en question.
Une importante variante de TLS EXIN s’appelle CTLS EXIN. Elle a une fonction à minimiser qui tient en compte de la particulière structure des données dans l’estimation en vision par ordinateur des matrices essentielles et fondamentales pour le problème « structure from motion ». Cependant, la partie plus intéressante de la théorie est sa généralisation (GeTLS) à tous les cas possibles de régression qui font différentes hypothèses sur la présence du bruit dans les données (OLS, DLS). GeTLS généralise TLS, en utilisant dans la fonction de coût un seul paramètre, qui est fini dans tous les cas possibles de régression (contrairement à autres techniques existantes). A partir de GeTLS on a crée l’algorithme GeTLS EXIN qui a une forte base théorique et MCA EXIN+ avec les meilleures performances de stabilité et vitesse pour TLS.
On terminera avec une nouvelle théorie (GeMCA) qui étudie en profondeur le problème GeTLS (en le transformant dans un problème de valeurs propres généralisées) et le généralise à MCA (GeMCA EXIN).

Mamadou Mboup:

  UFR Math-Info
  Univ. Rene Descartes - Paris V
  Paris - France

Résumé :

  Pour un signal à temps discret, on définit la translation en échelle via l'action du groupe des automorphismes du disque. La stationnarité en échelle pour un signal discret et l'invariance en échelle pour un système linéaire, discret, à temps-invariant sont introduites de façon naturelle. Enfin, nous abordons la propriété d'auto-similarité dans le cadre discret. Notre démarche repose sur la théorie des fonctions automorphes.

Laurent Wendling :

   LORIA
   Vandoeuvre-les-Nancy, France

Résumé :

  Dans un premier temps, nous donnerons rapidement un aperçu de méthodes que nous avons développées pour la segmentation de documents techniques (binarisation multi-échelles, approximation polygonale avec analyse multi-ordres et extraction de primitives arc et segment à partir de l’analyse d’un profil de courbures).
Puis nous présenterons un travail conséquent sur le calcul des relations spatiales directionnelles à partir de la notion d’histogrammes de forces. Ce dernier permet d’évaluer l’attraction d’un objet par rapport à un autre suivant un ensemble de directions. Son interprétation permet une description robuste, rapide et précise de la localisation spatiale d’un argument par rapport à un référent. Nous montrerons aussi comment cette notion peut être étendue pour définir des descripteurs de formes. Enfin nous nous intéresserons à la combinaison (et la sélection) de descripteurs par le biais de l’intégrale de Choquet et à son application à différents problèmes de reconnaissance des formes.

Anatoly Zhigljavsky :

   School of Mathematics
   Cardiff University
   Cardiff, UK

Résumé :

  In statistics, total least squares is often considered as an alternative to the standard least squares for the errors-in-variables model. The main idea behind the total least squares is approximation of the data from a high-dimensional space by a low-dimensional subspace.
Unsurprisingly, singular value decomposition is the main techniques in the total least squares. In this talk, I will describe the main ideas of the total least squares and structural total least squares; then relate these to the singular-spectrum analysis (SSA), the technique of time series analysis I have been involved with for many years. During the talk I will analyse some real data and will try to answer the question whether the world will end in December 2012.

Adrien Wohrer:

   Projet Odyssée - INRIA
   I3S
   Sophia-Antipolis

Résumé :

  La rétine est une structure neuronale complexe, qui non seulement capte la lumière incidente au fond de l'oeil, mais procède également à des transformations importantes du signal lumineux. Dans une première partie, je résumerai les caractéristiques fonctionnelles de la rétine des vertébrés: Il s'agit d'une structure très ordonnée, qui réalise un filtrage passe-bande du stimulus visuel, selon différents canaux parallèles d'information aux propriétés spatio-temporelles distinctes. Les trains de potentiels d'action émis par la rétine ont également une structure statistique complexe, susceptible de véhiculer une information importante. De nombreux mécanismes de contrôle de gain permettent une adaptation constante à la luminosité et au contraste.
Dans une seconde partie, je présenterai le modèle de rétine défini et implémenté lors de ma thèse. Il reproduit le comportement passe-bande, à l'aide de filtres linéaires spatio-temporels appropriés. Des mécanismes non-linéaires d'adaptation au contraste et de génération de potentiels d'action sont également inclus. Le mécanisme de contrôle du gain au contraste proposé permet une bonne reproduction des données expérimentales, et peut également véhiculer d'importants effets d'égalisation spatiale des contrastes en sortie de rétine. De plus, une analyse mathématique confirme que notre mécanisme a le comportement escompté en réponse à une stimulation sinusoïdale. Enfin, le simulateur /Virtual Retina/ implémente le modèle à grande échelle, permettant la simulation d'environ 100 000 cellules en un temps raisonnable (100 fois le temps réel).
Je conclurai par des résultats préliminaires sur les liens possibles entre le codage rétinien et les thématiques de reconstruction et de compression en vision par ordinateur.

Abstract :

  The retina is a complex neural structure. I will first review the characteristics of retinal processing: It is a very ordered structure, which proceeds to band-pass spatio-temporal enhancements of the incoming light, along different parallel output pathways with distinct spatio-temporal properties. The spike trains emitted by the retina have a complex statistical structure, such that precise spike timings may play a role in the code conveyed by the retina. Several mechanisms of gain control provide a constant adaptation of the retina to luminosity and contrast.
I will then present the retina model implemented during my PhD. It can model spatio-temporal band-pass behavior with adjustable filtering scales, with the inclusion of plausible mechanisms of contrast gain control and spike generation. The gain control mechanism proposed in the model provides a good fit to experimental data, and it can induce interesting effects of local renormalization in the output retinal image. Furthermore, a mathematical analysis confirms that the gain control behaves well under simple sinusoidal stimulation. Finally, the simulator /Virtual Retina/ implements the model on a large-scale, so that it can emulate up to around 100,000 cells with a processing speed of about 1/100 real time. It is ready for use in various applications, while including a number of advanced retinal functionalities which are too often overlooked.
I will conclude with preliminary insights on how retinal coding could be linked to issues of reconstruction and compression in computer vison.

Alwin Stegeman :

   Heymans Institute of Psychological Research, Psychometrics and Statistics Group
   University of Groningen
   Groningen - The Netherlands

Résumé :

  Candecomp/Parafac (CP) is the most well-known decomposition of multi-way arrays or tensors. For a given array, CP yields a best rank-R approximation in terms of R rank-1 components, where the number of components R is prespecified. As such, CP can be seen as a multi-way generalization of Principal Component Analysis (PCA) or the (truncated) Singular Value Decomposition (SVD) for matrices. An attractive feature of CP is that it yields rotationally unique components under mild conditions. This is not the case for PCA. Another difference is that an iterative algorithm is needed to compute a CP solution. A disadvantage of CP is that the CP solution may not exist. That is, unlike a matrix, a multi-way array may not have a best rank-R approximation. If this is the case, then a CP algorithm will terminate with diverging components. In this talk, the mathematical background of diverging CP components will be discussed. Also, for 3-way arrays with two slices, i.e. pxqx2 arrays, a method will be presented that avoids the problems of diverging CP components and yields a possibly interpretable solution.

Résumé :

  L'égalisation du canal de communication numérique a pour objectif de récupérer les données distordues par le milieu de transmission. N'ayant pas besoin de séquences pilote, les techniques aveugles améliorent l'utilisation de la largeur de bande disponible par rapport aux techniques supervisées, mais présentent une convergence lente, souvent piégée par des minima locaux et très dépendante de la valeur initiale de l'égaliseur. Cet exposé porte sur deux stratégies visant à pallier les inconvénients des techniques aveugles et supervisées tout en gardant leurs atouts respectifs : les critères semi-aveugles et l'optimisation à pas optimal. Après les avoir présentées brièvement, leurs performances seront illustrées par quelques exemples de simulation.

Résumé :

  Les problèmes posés par la construction séquentielle d'un plan d'expériences pour un modèle paramétrique sont bien connus : la perte d'indépendance induit des difficultés pour obtenir la convergence de l'estimateur des paramètres. Des difficultés d'une autre nature apparaissent quand le modèle est du type "approximateur universel" et est utilisé pour décrire le comportement d'un système déterministe : un plan d'expériences optimal conduit à répéter des observations aux mêmes sites, ce qui n'apporte pas d'information supplémentaire, alors qu'il faudrait explorer tout le domaine expérimental. L'utilisation d'une approche de type krigeage permet d'éviter ces répétitions d'observations en un même site, mais si les paramètres de la fonction de covariance définissant le noyau utilisé sont estimés, le plan expérimental affecte la précision de cette estimation. La répercution de cette précision sur la qualité de la prédiction devrait alors être prise en compte lors de la construction du plan. L'exposé donnera un aperçu de ces différents problèmes.

Giulio Iannello:

   Facolta' di Ingegneria.
   Universita' Campus Bio-Medico di Roma.
   Rome, Italie.

Abstract :

  Polychotomies are recognition tasks with a number of categories greater than two, consisting in assigning patterns to a finite set of classes. Although many of the learning algorithms developed so far are capable of handling polychotomies, most of them were designed by nature for dichotomies, that is, for binary learning. Therefore, various methods that decompose the multiclass recognition task in a set of binary learning problems have been proposed in the literature. After addressing the different dichotomies, the final decision is reconstructed according to a given criterion. Among the decomposition approaches, one of them is based on a pool of binary modules, where each one distinguishes the elements of one class from those of the others. For this reason, it is also known as one-per-class method. Under this decomposition scheme, we discuss a reconstruction criterion to set the final decision on the basis of the single binary classifications. It looks at the quality of the current input and, more specifically, it is a function of the reliability of each classification act provided by the binary modules. The approach has been tested on several public datasets confirming that the method improves the accuracies achieved so far. In the second part of the seminar, the approach is further extended to deal with the performance needs of real applications. In this respect, the measure of classification reliability of final output is useful to take into account the many issues influencing the achievement of satisfactory results. We therefore discuss and compares three different reliability estimators for classification systems belonging to the one-per-class framework. They are based on the reliabilities provided by each dichotomizer and are independent of the binary module design. Again their performance is assessed and ranked on public datasets, showing that one of the estimators outperforms the others.

Robert Mahony :

   Department of Engineering
   Australian National University
   Australie.

Abstract:

  This talk provides an overview of my contributions to the field of image based visual servo (IBVS) control of aerial robotic vehicles over the last 10 years. The talk recaps the early work done to extend classical visual servo techniques to aerial vehicle dynamics, covers the case where optic flow is used as a velocity measure in dynamic IBVS and some of the practical issues encountered, and and ends by describing some recent work on vision based teleoperation of aerial vehicle.

Biography:

  Robert Mahony is currently a reader in the Department of Engineering at the Australian National University. He received a PhD in 1995 (systems engineering) and a BSc in 1989 (applied mathematics and geology) both from the Australian National University. He worked as a marine seismic geophysicist and an industrial research scientist before completing a postdoctoral fellowship in France and a Logan Fellowship at Monash University in Australia. He has held his post at ANU since 2001. His research interests are in non-linear control theory with applications in robotics, geometric optimisation techniques and systems theory.

Robert Mahony :

   Department of Engineering
   Australian National University
   Australie.

Abstract:

  This talk considers the considers the design of non-linear observers for invariant kinematic systems posed on finite-dimensional connected Lie groups. Both the case of full-state measurements and partial-state measurements are considered with the measurement process modelled by a transitive group action acting on a manifold termed the output space. Concepts of synchrony (between observer and the plant) and invariant innovations are used to provide a structure theory for observer design. A gradient like construction is proposed to design the innovation terms, leading to strong (almost) global convergence properties for observation error. Such a construction requires a cost function with certain invariance properties and I give a short discussion of how such functions can be generated. The proposed approach has been successfully applied to the design of attitude filters on aerial robotic vehicles.

Biography:

  Robert Mahony is currently a reader in the Department of Engineering at the Australian National University. He received a PhD in 1995 (systems engineering) and a BSc in 1989 (applied mathematics and geology) both from the Australian National University. He worked as a marine seismic geophysicist and an industrial research scientist before completing a postdoctoral fellowship in France and a Logan Fellowship at Monash University in Australia. He has held his post at ANU since 2001. His research interests are in non-linear control theory with applications in robotics, geometric optimisation techniques and systems theory.

Dimitri Nion :

   K.U.Leuven Campus Kortrijk
   Kortrijk
   Belgium.

Abstract:

 Les décompositions tensorielles sont des outils d'algèbre multilinéaire qui suscitent un intérêt croissant dans de nombreuses disciplines, notamment en traitement du signal. Comparativement aux décompositions matricielles, la puissance de ces outils réside dans un certain nombre de propriétés intéressantes.
Tout d'abord, lorsqu'un signal et intrinsèquement multidimensionnel, sa représentation au format tensoriel, c'est à dire sous forme d'un tableau à plusieurs dimensions, ainsi que son analyse et son traitement via des outils d'algèbre tensorielle, permettent d'exploiter pleinement la structure de ce signal. En ce sens, l'analyse tensorielle est en général plus adéquate que l'analyse matricielle dans les applications faisant intervenir des signaux multivariés.
Outre cette capacité de modélisation, l'unicité des décompositions tensorielles est également une propriété essentielle. Tandis que les décompositions matricielles sont uniques sous certaines contraintes (par exemple orthogonalité des composantes), certaines décompositions tensorielles sont uniques à des indéterminations triviales près.
Du fait de ces propriétés, l'analyse tensorielle connaît une popularité croissante dans des disciplines variées, telles que la séparation de sources, les télécommunications, le traitement d'http://www.i3s.unice.fr/I3S/images, la chimiométrie, etc.

Ce Séminaire sera structuré comme suit. Dans une première partie, le principe et le formalisme de quelques décompositions tensorielles seront présentés, de manière non exhaustive. Dans une seconde partie, la portée pratique de ces décompositions sera illustrée au travers de quelques applications. Cette partie consistera d'abord en une brève description de quelques applications sélectionnées dans la littérature, puis d'une description plus détaillée de deux applications spécifiques: le suivi de cibles pour les radars MIMO et la séparation aveugle de signaux de parole. Dans une troisième partie, l'aspect algorithmique sera abordé. Cette partie consistera en une brève description des algorithmes hors-ligne existants et proposera une étude plus détaillée des algorithmes adaptatifs émergents. Ce Séminaire sera conclu par quelques perspectives de recherche, enrichies par une discussion avec l'auditoire.

Joao-Batista Destro-Filho:

   Université Fédérale d’Uberlandia (UFU)
   Laboratoire de Génie Biomédical
   Uberlandia Brésil

Résumé :

  Les neurosciences ont connu un véritable essor après l'application du "patch-clamp" et du "voltage-clamp", associés aux mesures de l'activité électrique au niveau du neurone. Au niveau neurologique, on peut mettre en évidence les mesures électriques, par le biais de l'électroencéphalogramme (EEG). Il est difficile d'établir des liens conceptuels et expérimentaux entre ces deux niveaux biologiques, ce qui a motivé le développement des outils nanotechnologiques appliqués à des groupes de neurones cultivés in vitro. Dans ce dernier cas, les matrices multielectrodes (MEAs) sont utilisées de nos jours pour l'enregistrement continu et massif des signaux électiques des cultures.
Ce Séminaire a pour objet de discuter le traitement des signaux EEG et ceux résultant de l'utilisation des MEAs, avec le besoin de découper les données en morceaux stationnaires. Ce procédé est nécessité par la plupart des méthodes d'analyse, permettant aussi de caractériser le type de stationnarité présent dans le signal, ce qui conduit au concept de "Temps de stationnarité". On présentera des techniques de détection de rupture de modèles paramétriques, qui seront comparées à l'analyse de fluctuation aléatoire (DFA). L'application de ces deux techniques aux signaux EEG des patients epileptiques a pour objet de permettre d'évaluer les bornes pratiques de prévision des crises généralisées. Dans le cas des signaux MEA, nos résultats permettent de caractériser la neurodynamique des cultures in vitro.

Basile Sauvage:

   Laboratoire LSIIT
   Université Louis Pasteur
   Strasbourg - France.

Résumé :

  Les bases d'ondelettes sont un outil d'analyse et de traitement des signaux (sons, http://www.i3s.unice.fr/I3S/images, champs de vecteurs, objets géométriques). Un signal est représenté sous forme multirésolution, c'est à dire que plusieurs résolutions (échelles) temporelles et fréquentielles sont combinées. Nous présenterons le sujet selon deux perspectives : son histoire et sa pratique.
Nous ferons ensuite le lien entre la théorie (analyse fonctionnelle) et les algorithmes (filtrage linéaire). Cet exposé sera illustré de diverses applications (compression, débruitage, analyse, approximation) pour le traitement d'image, la simulation numérique, la visualisation, et la modélisation géométrique.

Résumé :

  La maîtrise du comportement des drones miniatures pour des missions d'observation telles que l'inspection de piles de ponts autoroutiers, de sites contaminés, appontage et bien d’autres applications, nécessite une bonne compréhension de la dynamique du drone et de ses limites, le développement de stratégies de contrôle dédiées fonctions du type des mesures disponibles (mesures absolues ou relatives à l’environnement, complètes ou partielles).
Dans cet exposé, je présenterai brièvement les modèles dynamiques de deux drones ayant un avenir certain (quadrotor and ducted-fan vehicles) en explicitant les avantages et inconvénients de chaque configuration. Ensuite, je passerai en revue les principales stratégies de contrôle développées ces dernières années. Je consacrerai la grande partie de la présentation aux problèmes d’estimation d’état et les tendances actuelles dans le champ du filtrage et de l’estimation (filtrage et correction de centrale inertielle IMU, association IMU vision et association IMU-GPS). Des résultats expérimentaux seront présentés durant mon exposé.

Résumé :

  Dans cet exposé nous (E. Thierry, J. Rendas, G. Menez) présenterons les activités que nous menons dans le cadre général des problèmes d'apprentissage statistique, motivées de près par une application dans le domaine biomédical qui nous a été proposée par MEDIAN Technologies (Sophia Antipolis): la spécification d'un système de classification automatique pour aide au dépistage du cancer du poumon et du foie.
Après une présentation rapide de l'application en vue, nous formaliserons notre approche au problème d'apprentissage supervisée d'un classifieur (binaire: lésion / région saine), tout en apellant d'autres approches alternatives ce même problème qui ont été proposées dans la litérature. En particulier, et en opposition à apprendre directement la sortie binaire du classifieur, nous cherchons à modéliser séparémment la densité de probabilité des données pour chacune des deux classes, avec une méthodologie non-paramétrique (basée sur des estimateurs à noyaux). Cette approche présente quelques avantages importants qui seront détaillés.
La dimension élevée de l'espace d'observations (104 dans le cas du système de MEDIAN Tech.) requiert que le problème d'estimation de densité de probabilité soit formulée en considérant une classe restreinte de densités conjointes. Une hypothèse usuelle concerne la structure de dépendance statistique des différentes composantes du vecteur d'observation. Nous passerons en revue les principaux cadres formels qui ont été proposés pour décrire ces structures de dépendance, en mettant en avance leurs limitations et avantages. Le problème d'identification de la structure de dépendance (dans un cadre formel fixé) sera alors présenté comme un problème de choix de modèles avec des complexités différentes, pour lequel nous pouvons mettre en place des tests statistiques basés sur des estimés de mesures de multi-information entre les différentes composantes de l'espace d'entrée (tests de confiance ou de vraisemblance pénalisée) . Nous mettrons en évidence la complexité numérique de l'estimation de ces statistiques, et nous discuterons de la possibilité de les approximer par une borne inférieure. Quelques problèmes formels liés à la nature discrète continue des données d'entrée seront discutés, ainsi que ceux relatifs au choix du terme de pénalité pour les approches du type MDL, seront discutés. Nous présenterons alors un algorithme glouton, qui identifie un modèle de la dépendance statistique des données d'entrée avec une complexité limitée, et nous illustrerons sa performance sur des données simulées et sur des données réelles qui nous ont été fournies par MEDIAN.

B. Kleijn:

   Sound and and Image Processing Lab
   KTH School of Electrical Engineering (the Royal Institute of Technology)
   Stockholm, Sweden

Résumé :

  Knowledge of a statistical model of the signal can be used to increase coding efficiency. A common approach is to use a fixed model structure with parameters that adapt to the signal. The model parameters and a signal representation that depends on the model are encoded separately. We show that the optimal bit allocation for the model parameters does not vary with the overall rate. We discuss in detail the application to the autoregressive (AR) model. Our results show that the square error criterion in the signal domain is consistent with the commonly used root mean square log spectral error for the model parameters. Without using perceptual knowledge, we obtain a rate allocation for the model that is consistent with what is commonly used in speech/audio coding based on perceptual arguments.

Résumé :

  Bon nombre de problèmes inverses sont formulés comme la minimisation d’un critère composé d’un terme d’attache aux données et d’un terme de régularisation. A travers l’exemple simple et générique de la restauration d’image floue et bruitée, nous rappellerons la difficulté de résoudre ces problèmes inverses mal posés, et ferons un tour d’horizon des méthodes de régularisation. Nous nous intéresserons plus particulièrement à la modélisation déterministe, qui consiste à définir des (semi-) normes adaptées au terme de égularisation, comme la Variation Totale définie sur le gradient de l’image ou des normes définies sur des coefficients de transformées en ondelettes. Les solutions sont alors cherchées dans les espaces de fonctions régularisant, adaptés au traitement d’image, comme l’espace BV des fonctions à variations bornées et les espaces de Besov. La résolution numérique est une question importante et sera décrite par les méthodes d’équations aux dérivées partielles (EDP) ou de projection. Dans un second temps nous nous intéresserons à la norme utilisée pour le terme de données. Il s’agit en règle générale de la norme L2 qui correspond au maximum de vraisemblance dans le cas d’un bruit blanc gaussien indépendant des données. L’utilisation d’autres normes comme la norme L1 permet d’être robuste aux données aberrantes. Plus récemment, Yves Meyer a proposé une nouvelle norme mieux adaptée à la modélisation des oscillations (norme G). La minimisation du critère conduit, lorsque le terme de régularisation est la variation totale, à la décomposition d’une image en une partie géométrie et une partie oscillante (bruit et texture). La difficulté numérique de la résolution sera discutée. Des résultats seront présentés tout au long de l’exposé principalement en imagerie satellitaire.