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Equipe RFAI

Reconnaissance des formes et analyse d'images


Les domaines d'intérêt et de compétences de l'équipe RFAI relèvent de l'apprentissage automatique, de la fouille de données, et de l'analyse d'images. L'équipe effectue ses recherches sur les méthodes permettant de construire et d'exploiter des représentations de haut niveau sémantique à partir des données en entrée. Cela englobe des modèles et des algorithmes intervenant à différents stades : des traitements bas niveaux (filtrage, segmentation, détection de points d'intérêts, ...) aux méthodes de plus haut niveau (appariement, classification, indexation, ...).


Les travaux de l'équipe portent en particulier sur :
  • les méthodes interactives : intégration des entrées utilisateur et de connaissances a priori dans le processus de reconnaissance, fouille de données visuelles en réalité virtuelle, ...
  • les méthodes basées sur les graphes : représentation de données structurées pour l'appariement et la classification, ...
  • l'apprentissage : méthodes incrémentales, algorithmes bio-inspirés, fusion, boosting, réseaux de neurones convolutionnels, ...
  • le traitement d'images : filtrage, segmentation, optimisation discrète et continue, extraction de descripteurs de textures, ...

Les méthodes développées visent à analyser différents types de données :
  • Documents numériques
  • Vidéos et images
  • Données 3D (nuages de points, images médicales)
  • Séries temporelles

Les principaux domaines d'application sont :
  • Les masses de données
  • Les humanités numériques
  • La santé et le handicap

Pour des informations complémentaires, comme les ressources et les évènements liés à l'équipe, rendez-vous sur le wiki RFAI.
 

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