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Équipe

Architecture-Géométrie, Perception, Images, Gestes
Responsable(s) d'équipe : Dominique Attali, 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, 102 ko)
English (pdf, 71 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

Convex Super-Resolution Detection of Lines in Images

Kévin Polisano, Laurent Condat, Marianne Clausel, Valérie Perrier. Convex Super-Resolution Detection of Lines in Images. IEEE EUSIPCO 2016, European Signal Processing Conference, Aug 2016, Budapest, France. <European Signal Processing Conference>. <hal-01281979v2>

Fast Projection onto the Simplex and the l1 Ball

Laurent Condat. Fast Projection onto the Simplex and the l1 Ball. Mathematical Programming, Series A, Springer, 2016, 158 (1), pp.575-585. <http://link.springer.com/article/10.1007/s10107-015-0946-6>. <10.1007/s10107-015-0946-6>. <hal-01056171v2>

An Evidential Filter for Indoor Navigation of a Mobile Robot in Dynamic Environment

Q Labourey, O Aycard, D Pellerin, M Rombaut, C Garbay. An Evidential Filter for Indoor Navigation of a Mobile Robot in Dynamic Environment. International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems (IPMU), Jun 2016, Eindhoven, Netherlands. 2016, <10.1007/978-3-319-40596-4_25>. <hal-01341861>


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