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Projet Claspec

Classification spectrale pour la segmentation d’images couleur et de signaux audio

Durée du projet : 2 ans, 1er janvier 2007 - fin décembre 2008.

Porteur du projet : Denis Hamad

Financement GRAISyHM : 12K€ fonctionnement

Partenaires : LASL (LISIC), LAGIS, HEI, EMD, EIPC, INRETS-LEOST

Résumé : Le projet vise à rapprocher les équipes de recherche, dans les différentes universités et écoles d’ingénieurs dans la région du Nord - Pas de Calais, travaillant sur la classification automatique, le traitement et l’analyse du signal et de l’image. Sur le plan scientifique, dans ce projet, nous proposons d’étudier les techniques récentes en classification spectrale qui ont recours à la théorie des graphes et à la théorie des matrices. Ces techniques ont eu un grand développement ces dernières années et semblent apporter des solutions prometteuses en segmentation du signal et de l’image.

Les méthodes spectrales sont attractives du fait qu’elles sont faciles à implémenter, sont peu coûteuses en temps calcul pour traiter une base de données de grande taille. Par ailleurs, elles ne souffrent pas du problème du minimum local inhérent aux méthodes d’optimisation.