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Cours MI204 (Mineures Info / IAC et Méca / SI)

Reconnaissance d'Images

Programmation 2023-2024

Professeurs :
  • Antoine MANZANERA
  • Marwane HARIAT

Modalités de contrôle des connaissances :

  • 2 Comptes-rendus de TP aux choix sur les 3 proposés

Compléments au Polycopié de Cours :

Ce cours, commun aux mineures Info / IAC et Méca / SI  présente les concepts essentiels à l'analyse de bas niveau en vision par ordinateur: les outils fondamentaux de l'analyse, l'échantillonnage et le codage, la représentation des images et des vidéos, l'extraction de caractéristiques.

Il présente aussi les principales techniques utilisées pour traiter et analyser les images avant leur interprétation en termes de sémantique ou de reconstruction 3d, qui seront utiles pour les cours orientés vers la perception des systèmes autonomes en 3e annéees : parcours ROB (Info) et MID (Méca).

Il fournit également un complément sur les Méthodes de classification / apprentissage dédiées aux données images, dans un cadre supervisé (bayésien, k-ppv, réseaux convolutionnels) et non supervisé (ACP, K-moyennes, auto-encodeurs).

CRÉNEAU
   DESCRIPTION DE LA SÉANCE
 PROFESSEUR RESSOURCES
Vendredi 26/1/24
9:00--12:15
Introduction : Modélisation et représentation des images
  • Échantillonnage et Quantification
  • Outils fondamentaux (Convolutions, Histogrammes, Transformées de Fourier)...
  • TD / TP: Convolution et Filtrage
 Antoine MANZANERA
(Cours+TP)
Vendredi 2/2/24
9:00--12:15
Détection et Représentation de Caractéristiques (partie 1)
  • Cours (9h-11h)
    • Géométrie différentielle pour les images, Dérivées multi-échelles,
    • Contours, Points d'intérêt, Segmentation…
    • Descripteurs et Indexation (1/2)
  • TP (11h15-12h15)
    • Filtrage et Extraction de Caractéristiques (1/2)
Antoine MANZANERA
(Cours+TP)
Marwane HARIAT (TP)
Vendredi 9/2/24
9:00--12:15
Détection et Représentation de Caractéristiques (partie 2)
  • Cours (9h-10h)
    • Descripteurs et Indexation (2/2)
    • Principes de l'indexation d'images et de la recherche par le contenu…
  • TP (10h15-12h15)
    • Filtrage et Extraction de Caractéristiques (2/2)
Antoine MANZANERA
(Cours+TP)
Marwane HARIAT (TP)
Vendredi 16/2/24
9:00--12:15
Classification et Apprentissage de données images - partie 1
  • Cours (9h-10h30)
    • Réduction de dimension et Clustering
    • Apprentissage Bayésien
    • k-NN, SVM, Random Forest
  • TP (10h45-12h15)
    • Classification de pixels supervisée (Modèles bayésiens) et non supervisée (K-Means)
 Antoine MANZANERA
(Cours+TP)
Marwane HARIAT (TP)
Vendredi 1/3/24
8:30--11:45
Classification et Apprentissage de données images - partie 2
  • Cours (8:30-10h)
    • Réseaux de neurones (1/2)
  • TP (10h15-11h45)
    • Réseaux convolutionnels : Classification d'images par CNN (1/2)
 Antoine MANZANERA
(Cours+TP)
Marwane HARIAT (TP)
Vendredi 8/3/24
8:30--11:45
Représentation et Détection d'objets
  • Représentations d’objets visuels, Sacs de mots visuels, Fenêtre glissante.
  • Transformées de Hough pour la reconnaissance de formes paramétrées.
Vidéo : analyse du mouvement :
  • Intérêt du flot optique, Techniques différentielles et fréquentielles,
  • Calcul du Flux optique épars (Lucas et Kanade) et dense (Horn et Schunck).
  • Codage et compression Mpeg de vidéos.
 Antoine MANZANERA
Vendredi 22/3/24
8:30--11:45
Classification et Apprentissage de données images - partie 3
  • Cours (8h30-10h)
    • Réseaux de neurones (2/2)
  • TP (10h15-11h45)
    • Réseaux convolutionnels : Classification d'images par CNN (2/2)
 Antoine MANZANERA
(Cours+TP)
Marwane HARIAT (TP)