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Documents  68U10 | enregistrements trouvés : 106

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Research schools

This course presents an overview of modern Bayesian strategies for solving imaging inverse problems. We will start by introducing the Bayesian statistical decision theory framework underpinning Bayesian analysis, and then explore efficient numerical methods for performing Bayesian computation in large-scale settings. We will pay special attention to high-dimensional imaging models that are log-concave w.r.t. the unknown image, related to so-called “convex imaging problems”. This will provide an opportunity to establish connections with the convex optimisation and machine learning approaches to imaging, and to discuss some of their relative strengths and drawbacks. Examples of topics covered in the course include: efficient stochastic simulation and optimisation numerical methods that tightly combine proximal convex optimisation with Markov chain Monte Carlo techniques; strategies for estimating unknown model parameters and performing model selection, methods for calculating Bayesian confidence intervals for images and performing uncertainty quantification analyses; and new theory regarding the role of convexity in maximum-a-posteriori and minimum-mean-square-error estimation. The theory, methods, and algorithms are illustrated with a range of mathematical imaging experiments. This course presents an overview of modern Bayesian strategies for solving imaging inverse problems. We will start by introducing the Bayesian statistical decision theory framework underpinning Bayesian analysis, and then explore efficient numerical methods for performing Bayesian computation in large-scale settings. We will pay special attention to high-dimensional imaging models that are log-concave w.r.t. the unknown image, related to ...

49N45 ; 65C40 ; 65C60 ; 65J22 ; 68U10 ; 62C10 ; 62F15 ; 94A08

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Research talks;Computer Science

In this presentation based on on-line demonstrations of algorithms and on the examination of several practical examples, I will reflect on the problem of modeling a detection task in images. I will place myself in the (very frequent) case where the detection task can not be formulated in a Bayesian framework or, rather equivalently that can not be solved by simultaneous learning of the model of the object and that of the background. (In the case where there are plenty of examples of the background and of the object to be detected, the neural networks provide a practical answer, but without explanatory power). Nevertheless for the detection without "learning", I will show that we can not avoid building a background model, or possibly learn it. But this will not require many examples.

Joint works with Axel Davy, Tristan Dagobert, Agnes Desolneux, Thibaud Ehret.
In this presentation based on on-line demonstrations of algorithms and on the examination of several practical examples, I will reflect on the problem of modeling a detection task in images. I will place myself in the (very frequent) case where the detection task can not be formulated in a Bayesian framework or, rather equivalently that can not be solved by simultaneous learning of the model of the object and that of the background. (In the case ...

65D18 ; 68U10 ; 68T05

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Research talks;Analysis and its Applications;Mathematics in Science and Technology

In this talk, we investigate in a unified way the structural properties of a large class of convex regularizers for linear inverse problems. These penalty functionals are crucial to force the regularized solution to conform to some notion of simplicity/low complexity. Classical priors of this kind includes sparsity, piecewise regularity and low-rank. These are natural assumptions for many applications, ranging from medical imaging to machine learning.
imaging - image processing - sparsity - convex optimization - inverse problem - super-resolution
In this talk, we investigate in a unified way the structural properties of a large class of convex regularizers for linear inverse problems. These penalty functionals are crucial to force the regularized solution to conform to some notion of simplicity/low complexity. Classical priors of this kind includes sparsity, piecewise regularity and low-rank. These are natural assumptions for many applications, ranging from medical imaging to machine ...

62H35 ; 65D18 ; 94A08 ; 68U10 ; 90C31 ; 80M50 ; 47N10

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ISBN 978-0-8247-7600-8

Statistics

Localisation : Colloque 1er étage (LURA)

traitement d'images

68Pxx ; 68Q75 ; 68U05 ; 68U10

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ISBN 978-0-444-86550-2

Localisation : Colloque 1er étage (OBER)

geometrie de l'informatique # image informatique # informa tique # informatique graphique # traitemt des images

68U05 ; 68U10

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Collection de la direction des etudes et recherches d'electricite de france ecole d'ete d'informatiq

Localisation : Colloque 1er étage (BREA)

informatique graphique # interaction des logiciels graphique # logiciel # logiciels graphiques interactifs

68U05 ; 68U10

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ISBN 978-0-19-853613-0

The institute of mathematics and its applications conference series , 0012

Localisation : Colloque 1er étage (BATH)

algorithme numerique # graphisme # image informatique # informati que graphique # processus stochastique # signal # theorie distribution invariante signal

60G35 ; 62M20 ; 68U10 ; 94-06 ; 94A12

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ISBN 978-0-89791-166-5

Localisation : Colloque 1er étage (SAN)

fractal # geometrie de l'informatiq ue # grahisme # images informatiques # informatique graphique

68U05 ; 68U10

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ISBN 978-0-521-47278-4

Publications of the Newton Institut , 0004

Localisation : Colloque 1er étage (CAMB)

contrôle de comportement guidé visuellement # guidage de robot visuel à partir de stéréo non-calibrée # traquage et contrôle de voitures jouets # traquage visuel # vision et exploration basées sur un modèle # vision informatique en temps réel

68T05 ; 68T10 ; 68Txx ; 68U10

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- 254 p.
ISBN 978-3-540-63884-1

Lecture notes in computer science , 1347

Localisation : Collection 1er étage

géométrie de l'informatique # géométrie discrète # imagerie informatique # mathématique discrète # modélisation d'objet # traitement des images informatiques

68Rxx ; 68U05 ; 68U10

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ISBN 978-0-444-87831-1

Localisation : Colloque 1er étage (NICE)

algorithme # générateur d'image # géométrie de l'informatique # image de synthèse # infographie # interfaçage # standard graphique # traitement des images informatiques

68U05 ; 68U10 ; 68Uxx

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ISBN 978-0-444-70499-3

Localisation : Colloque 1er étage (NICE)

algorithme # couleur # géométrie de l'informatique # illumination # infographie # interface # modélisation géométrique # modélisation stochastique # windows

68Q20 ; 68Q25 ; 68U05 ; 68U10 ; 68Uxx

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ISBN 978-0-8186-0742-4

Localisation : Colloque 1er étage (PARI)

algorithme # application biomédicale # architecture # automate # bord # classification des données # connaissance de base de reconnaissance de forme # inférence et apprentissage # limite # tomagraphie # traitement des images # traitement du signal # vision

68Q20 ; 68Q25 ; 68T05 ; 68T10 ; 68T30 ; 68Txx ; 68U05 ; 68U10 ; 68U30 ; 68Uxx

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ISBN 978-0-8186-5825-9

Localisation : Colloque 1er étage (SEAT)

analyse des fluides # flux # géométrie de l

68T10 ; 68Txx ; 68U05 ; 68U10 ; 68U30 ; 68Uxx

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ISBN 978-0-8186-3870-1

Localisation : Colloque 1er étage (BERL)

algorithmique # déplacement # estimation de paramètre # estimation de scène # format # infographie # intelligence artificielle # intelligence machine # mouvement # pose # reconnaissance des formes # texture # traitement d

68T10 ; 68Txx ; 68U05 ; 68U10 ; 68U30 ; 68Uxx

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- 555 p.
ISBN 978-2-903677-67-1

Localisation : Colloque 1er étage (PARI)

CAO # architecture # biomathématique # formalisme des connaissances # génétique # infographie # informatique médicale # intelligence artificielle # langage homme-machine # langage naturel # logique # modélisation # prise de décision médicale # programmation # reconnaissance de la parole # reconnaissance des formes # structure des données # système expert # texture de l'image # traitement des images

68N05 ; 68P05 ; 68S05 ; 68T10 ; 68T30 ; 68Txx ; 68U05 ; 68U10 ; 68Uxx

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- pp. 559-1055
ISBN 978-2-903677-67-1

Localisation : Colloque 1er étage (PARI)

CAO # architecture # biomathématique # formalisme des connaissances # génétique # infographie # informatique médicale # intelligence artificielle # langage homme-machine # langage naturel # logique # modélisation # prise de décision médicale # programmation # reconnaissance de la parole # reconnaissance des formes # structure des données # système expert # texture de l'image # traitement des images

68N05 ; 68P05 ; 68S05 ; 68T10 ; 68T30 ; 68Txx ; 68U05 ; 68U10 ; 68Uxx

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- pp. 1059-1758
ISBN 978-2-903677-67-1

Localisation : Colloque 1er étage (PARI)

CAO # architecture # biomathématique # formalisme des connaissances # génétique # infographie # informatique médicale # intelligence artificielle # langage homme-machine # langage naturel # logique # modélisation # prise de décision médicale # programmation # reconnaissance de la parole # reconnaissance des formes # structure des données # système expert # texture de l'image # traitement des images

68N05 ; 68P05 ; 68S05 ; 68T10 ; 68T30 ; 68Txx ; 68U05 ; 68U10 ; 68Uxx

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ISBN 978-0-8186-2148-2

Localisation : Colloque 1er étage (LAHA)

algorithme # algorithme des graphes # analyse du mouvement # architecture # flux optique # format # infographie # informatique théorique # navigation # reconnaissance d'objets informatiques # reconnaissance des formes # stéréo # texture # traitement des images informatiques # vision

61T10 ; 68U05 ; 68U10 ; 68Uxx

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ISBN 978-0-8186-2910-5

Localisation : Colloque 1er étage (HAGU)

application # infographie # intelligence artificielle # mathématique de l

68T10 ; 68Txx ; 68U05 ; 68U10 ; 68Uxx

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