Séminaire R-D du CRIM : «Modélisation statistique des transformées multi-résolution de texture et applications»

Séminaire R-D du CRIM : «Modélisation statistique des transformées multi-résolution de texture et applications»

Publié le 6/09/13

 

Jeudi, le 12 septembre 2013, de 11 h 00 à 12 h 00, salle 11
Au CRIM, 405, avenue Ogilvy, bureau 101, Montréal
Conférence gratuite, inscription auprès de Manon.Labelle@crim.ca

Conférencier : Mohand Saïd Allili, Ph. D., professeur, département d’informatique et d’ingénierie, Université du Québec en Outaouais

Résumé : La modélisation et la représentation de textures ont fait l'objet de plusieurs travaux de recherche au cours des dernières décennies, incluant ​la décomposition multi-échelles. Nous présenterons un nouveau modèle statistique, basé sur les mélanges finis de Gaussiennes généralisées (MoGG) pour caractériser la distribution des coefficients d’ondelettes/contourlettes des images de texture. Après une brève revue de l'état de l'art sur ​​la modélisation statistique des ondelettes/contourlettes, nous présenterons l’algorithme d'estimation des paramètres du modèle MoGG, ainsi que trois applications: la recherche de textures basée sur le contenu, la détection des défauts de textile et la reconnaissance de faces dans le domaine de l’infrarouge. Des résultats expérimentaux viendront appuyer cette approche.

Biographie : Mohand S. Allili a reçu les diplômes de maîtrise et doctorat en informatique à l'Université de Sherbrooke, en 2004 et 2008, respectivement. Depuis 2008, il est professeur en informatique au Département d’informatique et d’ingénierie à l’Université du Québec en Outaouais. Ses principaux intérêts de recherche portent sur la vision par ordinateur, le traitement d'images et de vidéos, la reconnaissance des formes et l'apprentissage machine. Il a été récipiendaire du prix ​​de la meilleure thèse en sciences naturelles et génie de l'Université de Sherbrooke en 2008 et les prix des meilleurs articles dans les conférences CRV 2007 et 2010, respectivement.

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