Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique

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=== Doctorat ===
 
=== Doctorat ===
  
'''Reconstruction tomographique pour la cryo-microscopie électronique d'objets déformables'''
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'''Reconstruction tomographique d'objets déformables pour la cryo-microscopie électronique'''
  
 
'''Financement''':  [http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-14-CE27-0012 ANR RHODES].
 
'''Financement''':  [http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-14-CE27-0012 ANR RHODES].

Version du 11 février 2016 à 15:45

Doctorant

ICube - MIV
300 Bd Sébastien Brant
BP 10413
67412 Illkirch CEDEX - France

Tel : + 33 (0) 6 77 07 12 76
Fax : + 33 (0) 3 68 85 44 52
Bureau : C226

Courriel : yves.michels(at)centrale-marseille(dot)fr

PhotoYvesMichels.jpg

Activités

Doctorat

Reconstruction tomographique d'objets déformables pour la cryo-microscopie électronique

Financement: ANR RHODES.

Directeur: Mohamed TAJINE.

Encadrant: Loic MAZO.

Encadrant: Etienne BAUDRIER.

Cette thèse s'inscrit dans le projet RHODES dont l’objectif est l'amélioration des méthodes de reconstruction tomographiques ab initio d'objets déformables. La thèse porte sur l'estimation des paramètres liée à l'orientation et au niveau de déformation de l'objet étudié. Les méthodes développées reposent sur la réduction de dimension non linéaires.


Schéma de la construction d'un sinogramme déformable.


Mots clés - Réduction de dimension, Isomap, Graph Laplacian, Tomographie, Estimation de paramètres

Projet de fin d'étude

Vidéo-stéganalyse basée sur l'étude des vecteurs de déplacement

Encadrant: Ahmed BOURIDANE.

Étude statistique des vecteurs de déplacement utilisés dans le standard H.264 conduisant au développement d'une méthode novatrice de détection des vidéos stéganographiques basée sur la morphologie des vecteurs de déplacement. Ces travaux seront présentés lors du séminaire MIV du 14 janvier 2016.

Représentation des caractéristiques utilisés pour la détection des vidéos stéganographiques.


Mots clés - H.264, Stéganographie, mathématiques morphologiques, SVM


Projet académique

Reconstruction en microscopie STORM

Développement et implémentation, en C d'un algorithme de reconstruction STORM.

Images issues des données à gauche, Image reconstruite à droite.


Mots clés - Microscopie STORM, Détection de particules, Maximum de vraisemblance, Recalage d'images

Publication

2015