New unsupervised Bayesian and energy-based models dedicated to image processing and computer vision applications
New unsupervised Bayesian and energy-based models dedicated to image processing and computer vision applications
批准号:
RGPIN-2022-03654
负责人:
Mignotte, Max
金额:
$1.75万
依托单位:
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
财政年份:
2022
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2022-01-01 至 2023-12-31
中文摘要
“我的研究方案”,即“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”,“我的研究计划”。三个模块分别是:大型应用程序中的应用程序、非固定模块中的数据处理和图像固定模块中的视觉协调模块、主要模块中的数据处理和图像处理系统中的数据处理和图像处理的多模块、分析和分类模块中的数据处理和图像处理的多模块、分析和重建的数据处理和图像处理的多模块。干部采用不同的交换条件,交换不同的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件,交换交换的交换条件。在这个过程中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到,在新的模型中,我们可以看到。Cela fournit一个基地固等联合国干部数学rigoureux倒l 'exploration德新模型贝叶斯或者模型基本d 'energie联合国先验specifique盟contexte等基础一个逼真appropriee(基本一个modelisation par对de像素),et eventuellement苏几个准则知道:[1][参考译文][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][2][2]与初创公司Eiffel Medtech的合作(提出了一种新的方法,即设计了一种基于视觉的人工关节置换技术,设计了一种基于视觉的人工关节置换技术,设计了一种基于视觉的人工关节置换技术,设计了一种基于视觉的人工关节置换技术,设计了一种基于视觉的人工关节置换技术。[3]在“新模式的探索与利用”的基础上,在“无监督的电子交换与问题”的基础上,在“多模式电子交换与电子交换”的基础上,在“电子交换与电子交换与电子交换”的基础上,建立了“电子交换与电子交换与电子交换”的机制。4]盟DIRO,苏马单独监督,des de精选的项目+ theoriques对于探索deroulement号运输阶段或者洛杉矶检测d 'anomalies difficilement明显只是在图像。
英文摘要
Mon programme de recherche étudie l'utilité de nouveaux modèles probabilistes (bayésiens) ou à base d'énergies non supervisées pour comprendre, analyser et manipuler des images fixes, en mouvement et multidimensionnelles ou multimodales (hétérogènes). Ces modèles sont utilisés dans un large éventail d'application, non seulement dans le traitement d'images fixes et la vision par ordinateur, mais aussi dans les systèmes d'images médicales multimodales, l'analyse ou la classification dans des images de télédétection hétérogènes et plus généralement dans tous les systèmes de caméras ou de détection multimodale, de reconnaissance / reconstruction de la prochaine génération. Le cadre adopté, pour ces différents modèles de recherche, repose principalement sur la théorie statistique bayésienne qui permet de prendre en compte certaines connaissances préalables disponibles sur les informations à trouver et de combiner ce modèle a priori avec un modèle (statistique) décrivant les interactions entre et les variables cachées et observées (vraisemblance). Dans ce cadre, nous avons récemment proposé et étudié un nouveau modèle de vraisemblance prometteur pour les données d'image, basé sur l'utilisation d'une modélisation par paires de pixels qui s'est avérée particulièrement efficace pour détecter les changements à partir d'images de télédétection hétérogènes et également étudié l'utilisation de critères multiples ou la théorie de la prise de décision multiobjectifs dans ce contexte bayésien. Cela fournit une base solide et un cadre mathématique rigoureux pour l'exploration de nouveaux modèles bayésiens ou modèles à base d'énergie avec un a priori spécifique au contexte et basé sur une vraisemblance appropriée (basé sur une modélisation par pair de pixels), et éventuellement sous plusieurs critères, à savoir: 1] L'étude de la segmentation Bayésienne du cerveau humain à partir de données IRMf, ce qui est important pour explorer l'organisation fonctionnelle du cerveau et pour comprendre les interactions longues entre les sous-réseaux cérébraux dans le contexte d'une maladie. 2] En collaboration avec la start-up Eiffel Medtech (qui propose des méthodes de vision pour améliorer la chirurgie du genou), nous nous concentrerons sur les méthodes de recalage bayésiennes non supervisées des composants d'implants de genou 3D à partir d'images radiographiques, ce qui est crucial pour aider le chirurgien à analyser ou aligner un implant après une arthroplastie totale du genou. 3] Nous poursuivrons notre collaboration avec le CRIM (Institut de recherche informatique de Montréal) afin d'explorer l'utilisation de nouveaux modèles non supervisés pour le problème de détection de changement multimodal en télédétection. 4] Au DIRO, sous ma seule supervision, des projets de recherche plus théoriques seront explorés tels que le déroulement de phase ou la détection d'anomalies difficilement perceptibles dans les images naturelles.
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科研奖励(0)
会议论文
Bayesian fusion models based on multi-level constraints and multiple criteria in image processing and computer vision
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批准号:RGPIN-2016-04578
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.89万
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财政年份:2020
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian fusion models based on multi-level constraints and multiple criteria in image processing and computer vision
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批准号:RGPIN-2016-04578
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.89万
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财政年份:2019
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian fusion models based on multi-level constraints and multiple criteria in image processing and computer vision
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批准号:RGPIN-2016-04578
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.89万
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财政年份:2018
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian fusion models based on multi-level constraints and multiple criteria in image processing and computer vision
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批准号:RGPIN-2016-04578
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.89万
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财政年份:2017
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian fusion models based on multi-level constraints and multiple criteria in image processing and computer vision
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批准号:RGPIN-2016-04578
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.89万
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财政年份:2016
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian statistical fusion models based on constraints and multiple criteria in image processing and computer vision
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批准号:238737-2011
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.75万
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财政年份:2015
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian statistical fusion models based on constraints and multiple criteria in image processing and computer vision
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批准号:238737-2011
-
项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.75万
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财政年份:2014
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian statistical fusion models based on constraints and multiple criteria in image processing and computer vision
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批准号:238737-2011
-
项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.75万
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财政年份:2013
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian statistical fusion models based on constraints and multiple criteria in image processing and computer vision
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批准号:238737-2011
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.75万
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财政年份:2012
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian statistical fusion models based on constraints and multiple criteria in image processing and computer vision
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批准号:238737-2011
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.75万
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财政年份:2011
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian statistical models based on global constraints in computer vision and image processing
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批准号:238737-2006
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$2.11万
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财政年份:2010
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian statistical models based on global constraints in computer vision and image processing
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批准号:238737-2006
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$2.11万
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财政年份:2009
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian statistical models based on global constraints in computer vision and image processing
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批准号:238737-2006
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$2.11万
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财政年份:2008
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian statistical models based on global constraints in computer vision and image processing
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批准号:238737-2006
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$2.11万
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财政年份:2007
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Bayesian statistical models based on global constraints in computer vision and image processing
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批准号:238737-2006
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$2.11万
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财政年份:2006
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Hybrid Bayesian statistical models for the detection and recognition of deformable shapes
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批准号:238737-2001
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.68万
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财政年份:2005
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Hybrid Bayesian statistical models for the detection and recognition of deformable shapes
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批准号:238737-2001
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项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.68万
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财政年份:2003
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Hybrid Bayesian statistical models for the detection and recognition of deformable shapes
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批准号:238737-2001
-
项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.68万
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财政年份:2002
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Hybrid Bayesian statistical models for the detection and recognition of deformable shapes
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批准号:238737-2001
-
项目类别:Discovery Grants Program - Individual
-
资助金额:$1.68万
-
财政年份:2001
-
负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
Hybrid Bayesian statistical models for the detection and recognition of deformable shapes
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批准号:238737-2001
-
项目类别:Discovery Grants Program - Individual
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资助金额:$1.68万
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财政年份:2000
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负责人:Mignotte, Max
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依托单位:
海外基金