Organisation : Marianne Clausel

Analyse de l'hétérogénéité de textures browniennes (en collaboration avec Huong Vu) (pdf)

Orateur : Frédéric RICHARD, I2M, Université d'Aix Marseille

Dans cet exposé, nous parlerons d'analyse de textures spatialement hétérogènes. Nous présentons un cadre d'analyse reposant sur des modèles de champs Browniens multi-fractionnaires qui rendent compte des variations spatiales de la régularité et de la directionnalité des textures. Nous décrirons ensuite une méthode d'analyse basée sur les incréments du champ observé et leurs variations quadratiques locales et orientées. Nous donnerons un résultat de normalité asymptotique mettant en évidence des relations linéaires entre les variations quadratiques utilisées et des paramètres d'intérêt du modèle. En nous appuyant sur ce résultat, nous proposerons des tests statistiques pour vérifier l'homogénéité spatiale de la texture. Nous montrerons quelques exemples d'application dans le domaine de l'imagerie satellitaire.

Une approche générique pour l'analyse et le filtrage des signaux bivariés (pdf)

Orateur : Julien FLAMANT, Cristal, Ecole Centrale Lille

Les signaux bivariés apparaissent dans de nombreuses applications : ondes polarisées en sismologie et optique, courants de surfaces en océanographie, paires d'électrodes en EEG, etc. Nous proposons une nouvelle approche pour la caractérisation et le filtrage de ces signaux qui permet, à la différence des approches existantes, une description directe et naturelle en termes de propriétés physiques de polarisation. L'approche s'articule autour de (i) la description des signaux bivariés comme signaux à valeurs complexes et (ii) la définition d'une représentation spectrale quaternionique associée. Pour les signaux bivariés stationnaires et Gaussien, la contribution d'une fréquence donnée prend la forme d'une ellipse aléatoire dont les propriétés moyennes sont directement données par la densité spectrale de puissance quaternionique du signal. Une théorie du filtrage linéaire est formulée dans ce cadre démontrant une paramétrisation directe en termes des valeurs et vecteurs propres des filtres associés. Chacun des paramètres est associéà une interprétation physique précise rendant la conception des filtres simple et efficace. Nous l'illustrons autour de tâches standard de traitement du signal (synthèse spectrale, filtrage de Wiener) ainsi que par des décompositions originales de signaux bivariés (polarisé/non-polarisé, parties décorrélées).

Signal monogène couleur : détection de points d'intérêt et segmentation (pdf)

Orateur : Philippe CARRE, Laboratoire XLIM, UNiversité de Poitiers

Il s'agit dans cet exposé de présenter une représentation récentes des images couleur introduisant différents concepts physique comme la notion de phase instantanée ou de points singuliers. Cette traduction de l'information colorée repose sur l'extension du concept du signal monogène aux images multivaluées. Dans cet exposé, nous aborderons la nouveauté d'encapsuler cette représentation dans une description réduite reposant sur la sélection de maxima d'ondelettes. Nous monterons qu'il est possible de définir un algorithme de reconstruction respectant les formes et la couleur à partir de cette représentation très partielle. Nous discuterons de l'utilisation de cette représentation dans des problématiques de classification (pour la segmentation) et de caractérisation de points d'intérêts.

Analyse exploratoire de données textuelles à l'aide de modèles thématiques probabilistes (pdf)

Orateur : Julien VELCIN, Laboratoire ERIC, Université Lyon 2

L'analyse exploratoire de vastes corpus textuels nécessite le recours à des techniques d'apprentissage non ou peu supervisés : techniques de projection en faible dimension, (co-)clustering de documents, modélisation thématique. Dans cet exposé, après un bref panorama des différentes techniques à la disposition du scientifique des données, je détaillerai davantage les modèles thématiques probabilistes en cherchant à illustrer l'étendu des utilisations possibles à l'aide de cas concrets. Ces modèles ont par exemple été utilisés pour améliorer la recherche d'information, pour analyser l'opinion ou pour détecter la nouveauté dans les flux de données. Je terminerai en donnant quelques travaux récents qui cherchent à combiner ces modèles avec des techniques de plongement de mots.