DatInG : Data Intelligence Group

Équipe SIGMA

Signal, Models and Applications

Responsable: Patrick Bas

PRÉSENTATION MEMBRES THÈSES PUBLICATIONS

Présentation

Les compétences de l’équipe SIGMA reposant sur des fondements solides en statistiques et en géométrie, ses membres s’intéressent aux objets mathématiques extraits de mesures physiques comme par exemple les images, la lumière polarisée, les sons, les vidéos ou encore les capteurs chimiques ou de turbulence. Ces signaux et leurs propriétés sont traités en utilisant le formalisme Bayésien, la théorie des fonctions de croyance, la géométrie de l’information ou la théorie de l’information.
Avec pour dénominateur commun le traitement et la modélisation statistique des signaux, nos activités de recherche s’inscrivent dans les communautés relevant de l’inférence Bayésienne, de la théorie de la décision évidentielle, de l’imagerie polarimétrique ou de la sécurité de l’information.
L’équipe SIGMA s’appuie également sur des relations fortes avec le master Décision et Analyse de Données de l’École Centrale Lille et l’option de traitement statistique du signal de Telecom-Lille.

Illustrations de nos recherches :

  • Inférence Bayésienne et méthodes de Monte-Carlo : suivi d’objets vidéo, modélisation inverse (remontée aux données sources)
  • Fusion de données : prise de décision à partir d’un réseau de capteurs
  • Sécurité de l’information : détection d’intrusion et de signaux faibles ; authentification automatique de documents imprimés
  • Imagerie polarimétrique : détection d’artefacts sur des matériaux.

Membres

Permanents

  • Professeurs
    • Rémy Boyer
    • Pierre Chainais
    • Olivier Colot
    • Vincent Devlaminck
    • Emmanuel Duflos
    • Philippe Vanheeghe
  • Directeur de recherche
    • Patrick Bas (Responsable)
  • Maîtres de conférences
    • Jérémie Boulanger
    • Victor Elvira
    • Christelle Garnier
    • John Klein
    • Wadih Sawaya
  • Chargé de recherche
    • Rémi Bardenet
  • Ingénieur
    • Jean-Michel Charbois

Non permanents

  • Attaché temporaire d'enseignement et de recherche
    • Amine Brahmi
  • Doctorants
    • Ayoub Belhadji
    • Solène Bernard
    • Kévin Brou boni
    • Arnaud Deleruyelle
    • Guillaume Gautier
    • Marcos Eduardo Gomes Borges
    • Quentin Mayolle
    • Rui Min
    • Alain Rivero
    • Théo Taburet

Ayoub Belhadji

Adaptive subspace discovery using determinantal point processes for signal processing

Solène Bernard

Stéganographie d'images numériques via l'utilisation de réseaux de neurones sous présence d'un adversaire

Kévin Brou boni

Learning to Generate Pseudo-CT images from MR images for Radiotherapy

Arnaud Deleruyelle

Segmentation d'images de microscopie cellulaire par apprentissage profond

Guillaume Gautier

Echantillonnage rapide de processus déterminantaux

Marcos Eduardo Gomes Borges

Détermination et Implémentation Temps-Réel de Stratégies de Gestion de Capteurs

Quentin Mayolle

Développement de nouvelles méthodes pour l'évaluation non-destructive des infrastructures ferroviaires. Utilisation de technologie Laser et de traitement statistique des signaux

Rui Min

Modèles et méthodes de Monte-Carlo séquentielles pour le suivi dan sles espaces de grande dimension

Alain Rivero

Analyse des données pour la surveillance de la voie ferrée

Théo Taburet

Sécurité de l'information - stéganographie et/ou stéganalyse d'images couleurs

Mahmoud Albardan

Combinaison robuste à la dépendance entre classifieurs dans un contexte d’apprentissage décentralisé 2018-10-11

Julien Flamant

Analyse statistique de champs vectoriels : application à la mesure de la phase géométrique en imagerie élastographique 2018-09-27

Clément Elvira

Modèles bayésiens pour l'identification de représentation antiparcimonieuse et l'analyse en composantes principales non paramétrique 2017-11-10

Mehdi Oulad Ameziane

Amélioration de l'exploration de l'espace d'état dans les méthodes de Monte-Carlo séquentielles pour le suivi visuel. 2017-06-23

Hong-Phuong Dang

Approches bayésiennes non paramétriques et apprentissage de dictionnaire pour les problèmes inverses en traitement d'image 2016-12-01

Harizo Rajaona

Inférence Bayésienne adaptative pour la reconstruction de source en dispersion atmosphérique 2016-11-21

Cyrille Désiré Feudjio Kougoum

Segmentation d'images mammographiques pour l'aide au diagnostique 2016-10-05

Maelenn Cabon

Recherche de nouvelles méthodes électrophysiologiques pour la mesure des fonctions visuelles chez le jeune enfant 2016-04-27

Muhammad Owais Mehmood

Detection de personnes pour des systèmes de videosurveillance multi-caméra intelligents 2015-09-28

Quoc Thong Nguyen

Modélisation probabilité d’imprimés à l’échelle micrométrique 2015-05-18

John Klein

Structures algébriques et métriques pour les fonctions de croyance 2017-12-07

François Septier

Sur les algorithmes de type Monte-Carlo pour l’inférence Bayésienne. 2017-12-06

Les autres équipes de ' DatInG : Data Intelligence Group '

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