Bonjour,
nous avons le plaisir de vous inviter au séminaire des étudiants-chercheurs du
LRDE. Il aura lieu le mercredi 22 janvier 2014 à partir de 10 heures en
Amphi 1 (KB).
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Au programme :
* 10h00 : Introduction
OLENA
* 10h15 : Utilisation d’un descripteur à
base de transformée en ondelettes pour
extraire des informations sur la forme
des objets – Raphaël Boissel
* 10h45 : Revue comparative des algorithmes
de calcul de l’arbre des formes – Sébastien Crozet
CLIMB
* 11h30 : Coercition et programmation
orientée contexte – François Ripault
VERIFICATION DU LOCUTEUR
* 12h00 : Prise de décision à l’aide de SVM
dans le contexte des systèmes de vérification
du locuteur à base d’I-Vector – Benjamin Roux
Les Résumés des exposés :
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OLENA
* 10h15 : Utilisation d’un descripteur à
base de transformée en ondelettes pour
extraire des informations sur la forme
des objets – Raphaël Boissel
Le système de localisation de texte développé par le laboratoire
est actuellement en mesure de séparer le texte du fond
dans les images naturelles au moyen d’un descripteur basé sur
la transformée en ondelettes. De plus, les tests montrent que ce
système est rapide et précis pour accomplir cette tâche. Notre
objectif principal est d’extraire de nouvelles informations sur la
forme des objets lors de la phase de classification en utilisant
le même descripteur que celui utilisé pour séparer le texte du
fond. De telles informations peuvent être utilisées pour améliorer
la précision d’autres étapes du système de localisation de
texte. De plus, puisque le descripteur utilisé pour extraire ces
informations a déjà été calculé, cette approche est peu consommatrice
en temps CPU. Par ailleurs, plus que des informations
sur la forme des objets, ce descripteur peut également être utilisé
tel quel pour créer un O.C.R. (Reconnaissance optique de
caractère) simple. Cependant, afin de mettre en place ces changements,
il est nécessaire de retravailler le système de classification
et le système d’apprentissage mis en place précédemment.
Différentes méthodes pour atteindre ces objectifs sont
présentées ici et comparées afin de savoir quelle sorte d’information
il est possible d’extraire à partir du descripteur à base
de transformée en ondelettes.
* 10h45 : Revue comparative des algorithmes
de calcul de l’arbre des formes – Sébastien Crozet
L’arbre des formes est une transformée d’image utile pour les
traitements d’images discrètes de façon auto-duale. Bien qu’il
puisse être calculé grâce à plusieurs approches existantes dans
la littérature, aucune comparaison de ces algorithmes n’a été
réalisée jusqu’à présent. Nous réalisons une comparaison de
tous ces algorithmes du point de vue de leur rapidité de calcul
et de leur occupation mémoire. Nous étudions aussi la parallélisation
de l’algorithme quasi-linéaire et modifions les données
qu’il manipule afin d’améliorer ses temps de calculs et son occupation
mémoire.
CLIMB
* 11h30 : Coercition et programmation
orientée contexte – François Ripault
La programmation orientée contexte est un paradigme prometteur
pour prendre en compte les problématiques transverses
dans le logiciel. Ce paradigme permet de spécialiser les
classes et les méthodes en fonction du contexte. Cependant, il
ne traite pas la coercition, c’est-à-dire la conversion d’un objet
existant dans un certain contexte vers une nouvelle représentation
dans un autre contexte. Nous montrons en quoi ce manque
est critique, en fournissant des exemples extraits de Climb, une
bibliothèque de traitement d’images écrite en Common Lisp.
Nous proposons des solutions pour la coercition automatique
d’objets, et nous les analysons en termes de simplicité et de
généricité.
VERIFICATION DU LOCUTEUR
* 12h00 : Prise de décision à l’aide de SVM
dans le contexte des systèmes de vérification
du locuteur à base d’I-Vector – Benjamin Roux
La prise de décision dans l’état de l’art des systèmes de vérification
du locuteur est basée sur la distance en cosinus. Une
approche différente est de considérer une prise de décision
basée sur les Séparateurs à Vaste Marge (SVM). La technique
des SVM a été largement exploitée dans la reconnaissance de
formes et la prise de décision mais également en association
avec les GMM super-vecteurs (GSV) en reconnaissance du locuteur.
Cependant, l’idée d’utiliser les SVM dans l’espace des
i-vectors pour la reconnaissance du locuteur n’a pas été le sujet
d’une étude approfondie. Nous étudierons les différentes
fonctions kernels et comment cela peut être utilisé dans la vérification
du locuteur. Nous explorerons comment prendre en
compte les variabilités de canal et de locuteur et dans l’espace
des caractéristiques. Nous expérimenterons avec les données
de la base NIST-SRE 2010.
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Daniela Becker
Responsable administrative - LRDE
