Responsable de l’équipe : Anissa MOKRAOUI
L’équipe « Analyse et Traitement d’Information Visuelle » compte actuellement 4 professeurs, 5 maîtres de conférences, 9 doctorants, 1 post-doctorant, 3 stagiaires de master 2 de recherche et plusieurs chercheurs invités par an. L’équipe est structurée en 2 axes de recherche :
Axe 1 : Traitement de données multimédia (TDM)
Cet axe s’intéresse aux divers traitements à savoir les pré/post traitements, le codage et la transmission de données visuelles. Il est issu de l’axe représentation et traitement de contenus multimédia . Nous avons réorganisé les thèmes pour non seulement re éter l’évolution de nos activités mais également pour répondre au contexte technologique.
- Amélioration et évaluation de la qualité de données visuelles
Les compétences acquises durant la période écoulée sur les modèles perceptuels de représentation d’information visuelle nous amènent à traiter de nouvelles problématiques. D’une part, il s’agira d’améliorer et d’évaluer la qualité des images dans le contexte particulier de la couleur en exploitant les fonctions de sensibilité au contraste du SVH. L’objectif sera d’élaborer des métriques perceptuelles dédiées spécifi quement à des données de type vidéo et stéréo en couleur. Ces travaux s’inscrivent dans le cadre du projet Franco-Norvégien (CCSF-quality) qui vient de démarrer. D’autre part, dans le cadre du projet européen HiPerNaV, nous nous intéresserons aux images médicales multimodales. Ces travaux ont pour objectif de concevoir des métriques de qualité qui soient conformes aux attentes des médecins et des chirurgiens. Deux thèses viennent d’être lancées sur cette problématique.
Dans le cadre du projet NPRP, les dégradations induites par la transmission de vidéo dans le contexte d’un réseau de capteurs multimédia sans ls (applications de vidéosurveillance) seront prises en compte dans l’évaluation et l’amélioration de la qualité. Une partie de ces travaux sera menée conjointement avec un des membres de l’équipe réseaux . Un encadrement de thèse vient d’ailleurs d’être lancé.
- Codage de contenus visuels
Tout en élargissant nos travaux aux nouveaux formats vidéo, nous poursuivrons les travaux interdépendants menés sur le codage et traitement de contenus 3D et le codage avec contrôle de qualité . Le codage de contenus stéréoscopiques avec contrôle de qualité verra essentiellement son application dans le domaine de l’imagerie médicale.
Nous envisageons par ailleurs de développer des solutions d’allocation de débit en exploitant des approches d’apprentissage. Une nouvelle problématique portera sur le codage stéréo/vidéo dans un contexte de réseaux de capteurs multimédia sans fi ls (projet NPRP).
- Communications multimédia
Nous poursuivrons nos travaux sur l’amélioration des solutions de transmission dans les réseaux de communications multimédia, domaine sur lequel nous avons acquis des compétences durant la période écoulée. Nous développerons des solutions pour renforcer la robustesse de ux vidéos notamment des systèmes basés sur des réseaux de capteurs de grande dimension (systèmes MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) massifs).
Nous nous intéresserons par ailleurs à la qualité perçue par l’utilisateur en réception. Il s’agira de développer des métriques de Qualité d’Expérience (QoE) pour évaluer la qualité de la vidéo perçue par l’utilisateur à la réception tenant compte des critères allant de la capture du ux vidéo jusqu’à sa visualisation. Ses travaux seront menés conjointement avec un membre de l’équipe réseaux .
Axe 2 : Analyse et fouille de données (AFD)
Cet axe s’intéresse au traitement des données complexes, images, vidéos, textes, transactions, graphes, souvent hétérogènes et de grande taille. Nous développons ici des méthodes et outils utiles pour les différentes données, malgré leur apparente diversité. Nos travaux se fondent sur les solides compétences de l’équipe en traitement du signal et de l’image, statistique, analyse des réseaux sociaux, et technologies big data .
Cet axe est issu de l’axe Apprentissage et Fouille de Données Multimédia du contrat précédent. Nous avons changé l’intitulé pour mieux re éter l’évolution de nos activités, qui ne se cantonnent pas à l’étude de méthodes d’apprentissage pour les images et vidéos, même si le traitement des images reste un centre d’intérêt majeur du groupe.
- Extraction d’information à partir de données complexes
Nous poursuivrons nos travaux sur la fouille de données de grande taille ( big data ) et l’analyse de réseaux sociaux, domaines sur lesquels nous avons été très actifs lors du dernier contrat, portés par plusieurs contrats importants. Nous nous intéresserons notamment à la dynamique des phénomènes sociaux (évolution des graphes, phénomènes de propagation, détection d’évènements rares).
Au delà des applications au marketing et à la recommandation sur lesquelles nous avons beaucoup travaillé ces dernières années, nous étudierons la prévision de crises (anti-terrorisme, sécurité), et les systèmes d’aide à l’enseignement ou à l’apprentissage ( learning analytics ).
- Extraction d’information à partir de données médicales
Nous allons également poursuivre les travaux sur la fouille de données médicales, en incluant de nouveaux protocoles de mesure (anesthésie, marche en ambulatoire, équilibre dynamique…) mais également de nouveaux types de données à analyser (EEG, images, vidéos, questionnaires…). D’autre part, on s’intéressera à la fusion des protocoles et des modalités pour permettre une analyse globale du comportement d’un sujet (son équilibre, sa marche, sa nutrition, sa mobilité, etc…) et permettre une meilleure aide au diagnostic ainsi qu’une compréhension accrue de certaines pathologies (maladie de Parkinson, AVC, sclérose en plaques, vieillissement…).
Dans la continuité de nos travaux précédents sur le débruitage, à la super-résolution et à la segmentation des images médicales, nous développerons des méthodes de classifi cation d’images par apprentissage, notamment par apprentissage de dictionnaire (représentation parcimonieuse) ou par apprentissage profond. Les méthodes développées sont génériques, et les applications concernent surtout l’imagerie médicale, domaine dans lequel nous avons plusieurs collaborations nationales et internationales actives.