Séminaire de Youssef Mourchid
Résumé :
Dans ce séminaire, je présente quelques applications de vision par ordinateur en utilisant les réseaux complexes, l’apprentissage profond et le traitement automatique des langues.
Dans la première partie, je traite les différentes approches relatives aux réseaux complexes appliquées à la segmentation des images et à l’analyse des histoires des films en exploitant les modalités visuelles et textuelles à l’aide des méthodes des réseaux complexes, d’apprentissage profond et du traitement automatique des langues. Je m’intéresse ensuite à l’utilisation des approches d’apprentissage profond de type GAN pour la fusion multimodale SAR et optique. Il s’agit principalement de produire une image SAR colorisée par la teinte issue d’une image optique et de mettre en évidence des régions de vigilance correspondant à des ombres ou des points chauds visibles dans l’image IR.
Dans la deuxième partie, j’explore la problématique de l’extraction automatique d’un plan 2D et 3D d’un bâtiment à partir d’un nuage de points. L’objectif étant de développer et fusionner les différentes méthodes de traitements des nuages de points 3D en s’appuyant sur des approches statistiques et d’apprentissage profond. Un prototype complet est proposé de façon à ce que l’intervention de l’utilisateur soit minimale.
Biographie :
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- Nous avons eu la chance d’accueillir Youssef Mourchid, nouvel enseignant chercheur du CESI, qui nous a présenté ses travaux de recherche « Vers une approche multimodale pour l’analyse du contenu visuel ».
Résumé :
Dans ce séminaire, je présente quelques applications de vision par ordinateur en utilisant les réseaux complexes, l’apprentissage profond et le traitement automatique des langues.
Dans la première partie, je traite les différentes approches relatives aux réseaux complexes appliquées à la segmentation des images et à l’analyse des histoires des films en exploitant les modalités visuelles et textuelles à l’aide des méthodes des réseaux complexes, d’apprentissage profond et du traitement automatique des langues. Je m'intéresse ensuite à l’utilisation des approches d’apprentissage profond de type GAN pour la fusion multimodale SAR et optique. Il s’agit principalement de produire une image SAR colorisée par la teinte issue d’une image optique et de mettre en évidence des régions de vigilance correspondant à des ombres ou des points chauds visibles dans l’image IR.
Dans la deuxième partie, j'explore la problématique de l'extraction automatique d’un plan 2D et 3D d’un bâtiment à partir d’un nuage de points. L'objectif étant de développer et fusionner les différentes méthodes de traitements des nuages de points 3D en s’appuyant sur des approches statistiques et d’apprentissage profond. Un prototype complet est proposé de façon à ce que l’intervention de l’utilisateur soit minimale.
Biographie :
Youssef Mourchid est enseignant-chercheur au sein du CESI Dijon. Ses domaines de recherche s'articulent autour du traitement des images/vidéos et du BIM en exploitant les approches d’apprentissage automatiqueprofond, les réseaux complexes et le traitement automatique des langues pour les données multimodales. Il a été enseignant-chercheur à l’ISEN de Brest et chercheur post-doctorant à IMS, Bordeaux INP & Thales entre 2019 et 2020. Ses travaux de thèse ont porté sur le domaine des réseaux complexes pour l’analyse du contenu visuel et ont été menés au sein du LRIT, Université Mohammed V en collaboration avec le LIB, Université de bourgogne. - extrait:
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