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  • Schmid, Cordelia (2)
  • Blanc-Féraud, Laure (19..-....) (1)
  • Deriche, Rachid (1954-....) (1)
  • Douze, Matthijs (1)
  • Faugeras, Olivier (1949-.... ; directeur de recherche) (1)
  • Ferrari, Vittorio (1)
  • Gambaudo, Jean-Marc (1957-....) (1)
  • Houdebine, Louis-Marie (1942-....) (1)
  • Houssin, Didier (1949-....) (1)
  • Kwiatkowska, Marta (1957-) (1)
  • Lecoq, Dominique (1945-....) (1)
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Cursus
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  • Bac + 3 (Licence, Licence LMD, licence professionnelle) (4)
  • Bac + 4 (Maîtrise) (4)
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  • Formation continue (4)
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Type de production
  • Conférence (18)
  • Documentaire (1)
Langues
  • français (17)
  • anglais (3)
Chaine
  • Université de tous les savoirs (9)
  • Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (8)
  • Science en cours (1)
  • Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (1)
19
Détection d'objets sur des images
Conférence
00:47:51
Favoris
Détection d'objets sur des images
Douze
Matthijs

Déterminer si une image numérique contient une voiture est très difficile pour un ordinateur. Les méthodes actuelles se basent sur une analyse spatiale et fréquentielle de l'image, suivie d'un

  • Reconnaissance des formes par ordinateur
  • Détection d'objet
  • Algorithme de détection d'objet
20.05.2015
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  • niveau 1 niveau 2 niveau 3
  • audio 1 audio 2 audio 3
Knowledge transfer and human-machine collaboration for training object class detector
Conférence
00:47:24
Favoris
Knowledge transfer and human-machine collaboration for training object class detector
Ferrari
Vittorio

Object class detection is a central area of computer vision. It requires recognizing and localizing all objects of predefined set of classes in an image. Detectors are usually trained under

  • Vision par ordinateur
  • Apprentissage
  • Reconnaissance des formes par ordinateur
  • Classification image
  • Reconnaissance objet
28.06.2018
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  • niveau 1 niveau 2 niveau 3
  • audio 1 audio 2 audio 3
Le traitement des images
Conférence
01:17:54
Favoris
Le traitement des images
Faugeras
Olivier

Mon exposé est centré sur un aspect du traitement d'images, celui du traitement de l'information tridimensionnelle. Je prendrai comme point de départ les idées de David Marr dont l'influence a été

  • Processus intellectuels de la perception
  • Photographie technologique et optique photographique
  • Reconnaissance des formes par ordinateur
  • Image de synthèse
  • Modélisation
09.09.2000
  • document 1 document 2 document 3
  • niveau 1 niveau 2 niveau 3
  • audio 1 audio 2 audio 3
Interprétation de contenus d'images (Visual object recognition)  : 1ère partie
Conférence
01:10:22
Favoris
Interprétation de contenus d'images (Visual object recognition) : 1ère partie
Schmid
Cordelia

Dans la première partie de ce cours nous introduisons des descripteurs d'image robustes et invariants ainsi que leur application à la recherche d’images similaires. Nous expliquons ensuite comment

  • Vision par ordinateur
  • Apprentissage
  • Reconnaissance des formes par ordinateur
  • Indexation multimedia
  • Interprétation scène
13.03.2013
  • document 1 document 2 document 3
  • niveau 1 niveau 2 niveau 3
  • audio 1 audio 2 audio 3
Interprétation de contenus d'images (Visual object recognition)  : 2eme  partie
Conférence
00:55:44
Favoris
Interprétation de contenus d'images (Visual object recognition) : 2eme partie
Schmid
Cordelia

Dans la première partie de ce cours nous introduisons des descripteurs d'image robustes et invariants ainsi que leur application à la recherche d’images similaires. Nous expliquons ensuite comment

  • Vision par ordinateur
  • Apprentissage
  • Reconnaissance des formes par ordinateur
  • Interprétation scène
  • Reconnaissance visuelle
13.03.2013
  • document 1 document 2 document 3
  • niveau 1 niveau 2 niveau 3
  • audio 1 audio 2 audio 3
Comment améliorer la qualité des images ?
Conférence
00:14:46
Favoris
Comment améliorer la qualité des images ?
Blanc-Féraud
Laure

On s'interesse ici à des détails inaccessibles dans l'image, parce que le détecteur est trop loin de la scène que l'on cherche à imager, comme par exemple en imagerie satellitaire pour l'observation

  • Vision par ordinateur
  • Modélisation mathématique
  • Reconnaissance des formes par ordinateur
  • Traitement d'images (techniques numériques)
  • Analyse d'image
18.12.2013
  • document 1 document 2 document 3
  • niveau 1 niveau 2 niveau 3
  • audio 1 audio 2 audio 3
Du traitement numérique des images et de la vision par ordinateur à la neuro-imagerie : un voyage dans la modélisation géométrique
Conférence
00:21:45
Favoris
Du traitement numérique des images et de la vision par ordinateur à la neuro-imagerie : un voyage d…
Deriche
Rachid

Rachid Deriche donne une rapide vue d'ensemble de ses travaux de recherche, depuis ses débuts, en traitement et analyse d'image, sur l'extraction de contours en particulier, puis en théorie et

  • Cerveau
  • Vision par ordinateur
  • Modélisation mathématique
  • Reconnaissance des formes par ordinateur
  • Vision par ordinateur
18.12.2013
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Chimie supramoléculaire
Documentaire
00:28:19
Favoris
Chimie supramoléculaire
Wipff
Georges
Lehn
Jean-Marie
Sauvage
Jean-Pierre

Ce film muet avec intertitres en anglais est constitué uniquement par des images obtenues sur ordinateur: représentation de supermolécules et simulation de leur comportement dynamique. -

  • Chimie organique
  • Chimie supramoléculaire
  • Hélicate
  • Mésophase tubulaire
  • Noeud moléculaire
01.01.2006
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Seismic tomography : A giiant inverse problem
Conférence
00:54:23
Favoris
Seismic tomography : A giiant inverse problem
Nolet
Guust
Gambaudo
Jean-Marc

In this talk I shall give an overview of the development of seismic tomography: constructing images of elastic properties in the Earth's interior from seismic observations at its surface. The use

  • Sismologie
  • Modélisation mathématique
  • Volcans, tremblement de terre, eaux thermales et gaz
  • Reconnaissance des formes par ordinateur
  • Problème inverse
22.11.2012
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Safety Verification of Deep Neural Networks
Conférence
00:58:25
Favoris
Safety Verification of Deep Neural Networks
Kwiatkowska
Marta

Deep neural networks have achieved impressive experimental results in image classification, but can surprisingly be unstable with respect to adversarial perturbations, that is, minimal changes to

  • Vision par ordinateur
  • Intelligence artificielle, réseaux neuronaux, automates cellulaires, vie artificielle
  • Reconnaissance des formes par ordinateur
  • Classification image
  • Verification automatique
19.10.2017
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  • niveau 1 niveau 2 niveau 3
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Rythme et temps du savoir dans la formation
Conférence
01:16:43
Favoris
Rythme et temps du savoir dans la formation
Lecoq
Dominique

La formation se constitue d'un temps que l'on peut qualifier d'exceptionnel, en ce sens qu'il n'est pas régi par les seules règles ordinairement appliquées dans l'entreprise ou l'institution. Si, au

  • Éducation des adultes
  • Formation continue
  • Formation professionnelle
29.08.2000
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  • niveau 1 niveau 2 niveau 3
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Propriété intellectuelle et nouvelle technologie
Conférence
01:24:36
Favoris
Propriété intellectuelle et nouvelle technologie
Vivant
Michel

Avec les " nouvelles technologies " qui sont les technologies de l'information et de la communication, de l'informatique et de l'Internet, le droit de la propriété intellectuelle se voit confronté à

  • Droit
  • Changements social causé par le développement des sciences et des technologies
  • TIC
  • Technologies de l'information
  • Propriété intellectuelle
16.09.2000
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