Séminaire du 17/03/2016, 14h00

jeudi 17 mars 2016, 14h00

Utilisation et apprentissage de dictionnaires pour le traitement et l'analyse d'images: deux exemples

Conférencier : Marco Bevilacqua (LaBRI)

Résumé : La modélisation de données comme combinaisons linéaires parcimonieuses d'atomes d'un dictionnaire est devenue un outil très populaire en traitement du signal et dans le domaine de l'apprentissage automatique. Par conséquent, on retrouve dans la littérature une grande variété de façons de construire ou apprendre, et ensuite utiliser, un dictionnaire. Dans cette présentation, deux exemples sont fournis. Le premier exemple est dans le contexte de la super-résolution basée-patch, où un dictionnaire, constitué de paires de patches basse-haute résolution, et créé à partir de plusieurs images externes. Chaque patch de l'image haute-résolution à estimer est synthétisé comme une combinaison parcimonieuse des patches du dictionnaire. Le deuxième exemple concerne l'utilisation d'un dictionnaire dans un algorithme de classification de type SVM (Support Vector Machines) pour l'analyse d'images IRM cardiaques. Ici, le dictionnaire est appris de manière non-supervisée à partir de l'ensemble des données d'entrée lui-même, pour dériver un modèle de donnés et "guider" la classification.