DESCRIPTIFS DES COURS DU M2 MVA MATH ´EMATIQUES VISION ...

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DESCRIPTIFS DES COURS DU M2 MVA ´ MATHEMATIQUES VISION APPRENTISSAGE 2009-2010

T ABLE DES MATI ` ERES Cours Maths/Vision, Trim13 M ´ ethodesd’optimisationetapplicationentraitementd’images, J EAN -F RANC ¸ OIS A UJOL ET M ILA N IKOLOVA 3 Introduction ` al’imagerienume ´ rique, Y ANN G OUSSEAU ET J ULIE D ELON 4 Imagerie sous pixellique, L IONEL M OISAN 5 Lesfiltresite ´ r ´ esd’imageetleurlienaveclese ´ quationsauxd ´ eriv ´ eespartielles, J EAN -M ICHEL M OREL 7 Repre´sentations parcimonieuses, estimation et compression par ondelettes, S TE ´ PHANE M ALLAT 8 Vision et reconstruction 3D, R ENAUD K ERIVEN 9 Reconstruction d’objets et vision artificielle, J EAN P ONCE 10 Cours Maths/Apprentissage/Signaux Biologiques, Trim 111 Methodes MCMC et Applications, S T ´ EPHANIE A LLASSONI ` ERE , E RIC M OULINES , G ERSENDE F ORT 11 Introduction a` l’apprentissage statistique, J EAN -Y VES A UDIBERT 12 Mode`les graphiques probabilistes (re´seaux bayesiens), F RANCIS B ACH 13 Apprentissage par Renforcement, R E ´ MI M UNOS 14 Mode ` lesmath ´ ematiquespourlesneurosciences, O LIVIER F AUGERAS 15 Acquisitionettraitementnum ´ eriquedesimagesbiome ´ dicales(I), N ICOLAS A YACHE ET G R ´ EGOIRE M AALDNAIN 16 Dynamique,contr ˆ oleetrobotique, K ARINE B EAUCHARD , P IERRE R OUCHON 17 Cours Maths/Vision/Audio, Trim 218 Me´thodes stochastiques pour l’analyse d’images, A GN ` ES D ESOLNEUX ET J ULIE D ELON 18 Compressed sensing, Y VES M EYER 19 Mod ` elesdeformablesenanalysed’imagesetdesurfaces, L AURENT C OHEN ET G ABRIEL P EYR ´ E 20 ´ M ´ ethodesvariationnellesetstatistiquesenanalysevid ´ eo, F RAN ¸ COISE D IBOS ET G EORGES K OEPFLER 22 Advanced Mathematical Methods in Computer Vision, N IKOS P ARAGIOS 23 Traitement du signal sonore, analyse temps-fre´quence, E MMANUEL B ACRY 24 Analyse des signaux audio-fre´quences, G A ¨ EL R ICHARD / Y VES G RENIER 25 Imagerie satellitaire, J EAN -M ARIE N ICOLAS , A NDRES A LMANSA , M ARINE C AMPEDEL , M ICHEL R OUX , F LORENCE T UPIN 26 Cours Maths/Apprentissage/Signaux Biologiques, Trim 227 Apprentissage statistique ´N ICOLAS V AYATIS 27 avance, Prediction, learning, and games, G ABOR L UGOSI 28 Me´thodes a` noyau pour l’apprentissage, J EAN -P HILIPPE V ERT 29 Analysededonn ´ eesettechniquesneuronales, M ARIE C OTTREL 30 Mode´lisation en neurosciences - et ailleurs, J EAN -P IERRE N ADAL 31 Statistical Learning in Computational Biology, D ONALD G EMAN 33 Traitementdel’informationenbiotechnologie:Analysestatistiquedesdonn´eesdemicro-array, B ERNARD C HALMOND 34 G´eome´trieetespacedeformes, J OAN G LAUNES , A LAIN T ROUVE ´ ET L AURENT Y OUNES 35 Analyseetsimulationdesimagesbiom ´ edicales(II), N ICHOLAS A YACHE , H ERVE ´ D ELINGETTE ET X AVIER P ENNEC 36 Date: 3 janvier 2010.

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´ DESCRIPTIFS DES COURS DU M2 MVA MATHEMATIQUES VISION APPRENTISSAGE 2009-2010

Imageriefonctionellec´ere´brale ET B ERTRAND T HIRION

et

interface

cerveau

machine,

T ´ EO H

P OPOULPADOA ,

M AUREEN

C LERC

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Cours Maths/Vision, Trim1 M ´ ethodesd’optimisationetapplicationentraitementd’images, J EAN -F RANC ¸ OIS A UJOL ET M ILA N IKOLOVA M E ´ THODES D ’ OPTIMISATION ET APPLICATION EN TRAITEMENT D ’ ESIMAG J EAN -F RANC ¸ OIS A UJOL ET M ILA N IKOLOVA O BJECTIF DU COURS amoresadgoalthridtseffo’urirnapn’objectifducoursL:clesquri ´ eumsnmetnemeuqissa utilis´esdanslesproble`mesdetraitementd’images. D ESCRIPTIF DU COURS enceparltudecommtaoidnfemanimisi:e´’Lassnceuonnoitcnoidsellenntre´effavesblia contraintes.Oncontinueensuiteenpre ´ sentantlesm ´ ethodesnum ´ eriquespourtraiterlaminimisationdefonction- nellesnondiff´erentiables. L’ensembleducoursseraillustre ´ pardesTravauxPratiquespermettanta ` l’e ´ tudiantdeseconfronter ` aunevaste gammedeproble´matiquesdutraitementd’image(restaurationd’images,zoom,d´equantification,d´ecomposition d’images,inpainting...).Cestravauxpratiquesserontre ´ alis ´ esavecMatlab. M ODE DE VALIDATION : Examen e´crit + comptes rendus de TP R ´ ´ RENCES : EFE ´ P REREQUIS : L IEN WEB :