Les Thèmes de recherche

Associé à l’INRIA Saclay, le centre de la vision numérique, crée en 2011, se situe à l’intersection entre les mathématiques et l’informatique, en quête de modèles mathématiques et de leurs solutions informatiques pour la structuration automatique, l'interprétation et la compréhension de données (visuelles) massives en mettant l'accent sur ​​l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et les modèles discrets en analyse d'images biomédicales.
 

Vision par ordinateur

Reconstruction d’images, détection de frontières, segmentation avec ou sans modèle, estimation et suivi du flot, analyse d’images, reconnaissance d’objets et modélisation 3D à large échelle basée sur une grammaire...

Machine Learning et Optimisation

Auto-apprentissage, modèles graphiques probabilistes, apprentissage à instances multiples, régression à sortie structurée, méthodes à noyaux, apprentissage multitâches, en ligne, ou de transfert...

Analyse d’images biomédicales (équipe galen-inria)

Détection et reconstruction comprimée, détection de tumeurs, segmentation d’organes, recalage et fusion déformables d’images, modélisation longitudinale d’organes, anatomie virtuelle, études de population et la compréhension du cerveau...

Domaines d’application

 

  • Systèmes industriels complexes (automatisation, tri optique, robotique, systèmes de contrôle, contrôle non-destructif) ;
  • Industrie automobile (aide à la conduite, détection de piétons, régulateur automatique de vitesse, aide au stationnement) ;
  • Santé (diagnostique assisté par ordinateur, capteurs multimodaux, exploration de données, imagerie par bio-marqueurs, chirurgie assistée par ordinateur)

     

Chiffres clés
 

  • Enseignants-chercheurs et chercheurs: 5
  • Doctorants : 22
  • Personnels techniques et administratifs : 4
  • Stagiaires : 8
  • Brevets: 1
  • Publications : 22

     

Partenaires académiques

  • INRIA (FR),
  • École des Ponts-ParisTech (FR),
  • Henri Mondor University Hospital (FR),
  • European Hospital Georges Pompidou (FR),
  • Pitié-Salpêtrière Hospital (FR),
  • Montpelier University Hospital (FR),
  • Stanford University (USA),
  • StonyBrook University (USA),
  • Computer Science Department (USA),
  • University of Pennsylvania (USA),
  • University of California at Los Angeles (USA),
  • Technical University of Munich (DE),
  • University of Lugano (CH),
  • University of Oxford (UK),
  • University College London (UK),
  • University of Oulu (Finland),
  • Ecole Polytechnique de Montreal (CA),
  • International Institute of Information Technology, Hyderabad (IN).

 

Pôles de compétitivité

Digiteo, Medicen, Cap Digital

 

Partenaires industriels

General Electric Health Care, Siemens Medical Solutions, Intrasense, LLTECH

 

Contact

Site web

Directeur : Jean-Christophe Pesquet

Email : Jean-Christophe.pesquet@centralesupelec.fr

Les dernières publications

Communication dans un congrès
17/09/2023
Communication dans un congrès
04/09/2023
Stability of Unfolded Forward-Backward to Perturbations in Observed Data
Cécile de Valle, Ezequiel Centofanti, Emilie Chouzenoux, Jean-Christophe Pesquet
Article dans une revue
01/09/2023
Gradient-based adaptive importance samplers
Víctor Elvira, Emilie Chouzenoux, Ömer Deniz Akyildiz, Luca Martino
Article dans une revue
01/09/2023
Efficient Bayes Inference in Neural Networks through Adaptive Importance Sampling
Yunshi Huang, Emilie Chouzenoux, Víctor Elvira, Jean-Christophe Pesquet
Article dans une revue
01/09/2023
Gradient-based adaptive importance samplers
Víctor Elvira, Emilie Chouzenoux, Ömer Deniz Akyildiz, Luca Martino
Voir toutes les publications du laboratoire sur HAL