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Classification

Dans le cadre de l’extraction de l’information et apprentissage, nous explorons différents outils de classification automatique à base de graphes. La représentation des données sous forme de graphe conduit à considérer la classification comme étant un problème de coupes de graphes. C’est l’idée de base de la classification spectrale. Cette représentation permet d’introduire des connaissances, acquises a priori ou apprises a posteriori, de types labels et contraintes de comparaisons. Deux axes de recherche sont développés : (a) la réduction de la dimension, notamment pour la classification interactive et (b) la modélisation et la classification dans un contexte d’aide à la décision.

Ces axes de recherche sont appliqués dans les domaines suivants :

- Surveillance de l’écosystème marin. Sur les plans écologique et climatique, le travail vise à préserver l’environnement et la biodiversité des territoires du littoral. Au niveau économique, le projet a un impact sur le tourisme, les ressources exploitables et la santé. Dans ce cadre, la reconnaissance des espèces du phytoplancton est étudiée par analyse et classification de signaux de profil du plancton issus du Cytomètre en flux et des images acquises par caméra FlowCam.
- Analyse de textures couleur. L’analyse de la texture couleur est étudiée par sélection d’espace couleur le plus discriminant. Les attributs employés sont ceux de Haralick. Plus récemment, la texture couleur est étudiée par motifs binaires locaux (Local Binary Patterns) définis dans différents espaces couleur. Il s’agit de sélectionner les histogrammes des LBP les plus discriminants.
- Aide au diagnostic de la prostate. En collaboration avec le laboratoire INSERM U703 au CHRU de Lille, le sujet porte sur l’aide au diagnostic du cancer de la prostate par IRM multiparamétrique. La classification spectrale est employée pour analyser les signaux temps-intensité DCE-MR afin de détecter la présence ou non de zones susceptibles de présenter un cancer.