{"id":333,"date":"2019-06-25T10:35:44","date_gmt":"2019-06-25T08:35:44","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost\/wordpress\/?page_id=333"},"modified":"2024-02-15T16:19:58","modified_gmt":"2024-02-15T15:19:58","slug":"themes-de-recherche","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www-l2ti.univ-paris13.fr\/~mokraoui\/recherche\/themes-de-recherche\/","title":{"rendered":"Th\u00e8mes de recherche"},"content":{"rendered":"

Analyse, traitement et repr\u00e9sentation de donn\u00e9es<\/span><\/h2>\n

<\/p>\n\n\n

Vision par ordinateur<\/h3>\n\n\n\n
    \n
  • Apprentissage profond ;<\/li>\n\n\n\n
  • Apprentissage pragmatique bas\u00e9 sur peu de donn\u00e9es annot\u00e9es pour la d\u00e9tection d\u2019objets dans des images a\u00e9riennes;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Codage source d'information visuelle (image, vid\u00e9o, image st\u00e9r\u00e9oscopique, multivues)<\/h3>\n\n\n\n
      \n
    • Estimation des vecteurs de mouvement, dans une vid\u00e9o, bas\u00e9e sur des approches de r\u00e9seaux de neurones ;<\/li>\n\n\n\n
    • Optimisation d\u00e9bit-distorsion-perception (estimation de cartes de disparit\u00e9 ...) ;<\/li>\n\n\n\n
    • D\u00e9formation de maillage bidimensionnel pour l'estimation des vecteurs de mouvement dans une vid\u00e9o ;<\/li>\n\n\n\n
    • Analyse multir\u00e9solution d\u00e9di\u00e9e aux donn\u00e9es non-uniform\u00e9ment r\u00e9parties (Construction de fonctions d'ondelettes et d'\u00e9chelles) ;<\/li>\n\n\n\n
    • \u00c9chantillonnage non-uniforme (B-splines...) .<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Transmission robuste (environnement radio-mobile)<\/h3>\n\n\n\n
        \n
      • Annulation d'interf\u00e9rences dans les syst\u00e8mes de communications MIMO massifs (estimation semi-aveugle des canaux de transmission) ; <\/li>\n\n\n\n
      • D\u00e9codage conjoint source-canal-protocole (pour le t\u00e9l\u00e9chargement, la diffusion, la synchronisation de stations mobiles).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Am\u00e9lioration de qualit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n
          \n
        • D\u00e9veloppement de m\u00e9canismes d\u2019adaptation vid\u00e9o bas\u00e9s sur des m\u00e9triques objectives  pour une meilleure QoE selon le contexte du r\u00e9seau ; <\/li>\n\n\n\n
        • Mise en correspondance tonale d'images \u00e0 grande gamme dynamique (Image HDR (High Dynamic Range)) ;<\/li>\n\n\n\n
        • D\u00e9veloppement de m\u00e9trique de qualit\u00e9 objective pour les images HDR converties en images LDR (Low Dynamic Range).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Ad\u00e9quation algorithme architecture<\/h3>\n\n\n\n
            \n
          • Vision par ordinateur : reconnaissance de formes ;<\/li>\n\n\n\n
          • Algorithmes de filtrage FIR rapides adapt\u00e9s \u00e0 une impl\u00e9mentation sur DSP (Digital Signal Processor) ;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

            Autres<\/h3>\n\n\n\n
              \n
            • Repr\u00e9sentation d'\u00e9tat des filtres fractionnaires ;<\/li>\n\n\n\n
            • Reconnaissance de voix camoufl\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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