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Équipe

Architecture-Géométrie, Perception, Images, Gestes
Responsable(s) d'équipe : Isabelle SIVIGNON, Michèle ROMBAUT

L'équipe Architecture, Géométrie, Perception, Images, Gestes (AGPiG) développe des algorithmes pour la modélisation géométrique, l’analyse d’images et de vidéos.

Cette équipe est organisée en 3 axes : Adéquation-Algorithme-Architecture, Géométrie et formes, Perception et analyse d'images.

 

Présentations de l'équipe :
Français (pdf, 260 ko)
English (pdf, 260 ko)

Les principaux thèmes de recherche abordés dans les trois axes de l'équipe :

Traitement des images : développement de méthodes génériques (amélioration, segmentation, reconnaissance, classification, suivi, mesures, etc) et mise en oeuvre dans des applications variées (images hyperspectrales, vidéos de personnes et de visages et données multimédia).

 

Algorithmes et architectures : nouveaux algorithmes en géométrie, topologie et optimisations convexes avec garanties ; bornes sur la complexité ; méthodologies pour faciliter l’implémentation parallèle d’algorithmes pour les images ; architecture parallèle en technologie 3D.

(Re)constructions et problèmes inverses : Plongements isométriques du tore plat en 3D ; reconstruction de signaux impulsionnels ; conditions d’échantillonnage pour des reconstructions topologiquement correctes de formes ; parallélisation de la reconstruction tomographique.

Modélisation des objets et des images : schémas de subdivision pour les surfaces ; graphes avec contraintes pour la segmentation ; descripteurs pour les images et les objets dans les images (visages, personnes, etc).

Perception : mesures objectives de la qualité (pour vidéos, images stéréoscopiques, maillages) ; modèles de saillance prenant en compte les aspects temporels, couleurs, sonores avec implémentation parallèle ; mise au point d’un système de substitution visio-auditive.

 

Logiciels:

modèle de saillance visuelle temps-réel

 




Dernières publications de l'équipe

Embeddability in R^3 is NP-hard

Arnaud De Mesmay, Yoav Rieck, Eric Sedgwick, Martin Tancer. Embeddability in R^3 is NP-hard. ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, Jan 2018, New Orleans, United States. 2018, Proceedings of the Twenty-Ninth ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms. 〈hal-01649774〉

The Bane of Low-Dimensionality Clustering

Vincent Cohen-Addad, Arnaud De Mesmay, Eva Rotenberg, Alan Roytman. The Bane of Low-Dimensionality Clustering. ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, Jan 2018, New Orleans, United States. Proceedings of the Twenty-Ninth ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 2018. 〈hal-01649763〉

A Near-Linear Approximation Scheme for Multicuts of Embedded Graphs with a Fixed Number of Terminals

Vincent Cohen-Addad, Éric Colin de Verdière, Arnaud De Mesmay. A Near-Linear Approximation Scheme for Multicuts of Embedded Graphs with a Fixed Number of Terminals. ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, Jan 2018, New Orleans, United States. Proceedings of the Twenty-Ninth ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 2018. 〈hal-01649756〉


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