Modèles stochastiques multivariés et méthodes de classification sur l’espace des matrices de covariance : applications en proxidétection et télédétection
Lionel BOMBRUN soutiendra son HDR intitulée « Modèles stochastiques multivariés et méthodes de classification sur l’espace des matrices de covariance : applications en proxidétection et télédétection » le mercredi 4 juin à 9h dans l’amphithéâtre B du bâtiment A29 sur le campus de Talence.
Le jury sera composé de :
- Yannick BERTHOUMIEU, Professeur, Bordeaux INP, Examinateur
- Loïc DENIS, Professeur, Université de Saint-Etienne, Rapporteur
- Pascal DESBARATS, Professeur, Université de Bordeaux, Examinateur
- Guillaume GINOLHAC, Professeur, Polytech Annecy-Chambéry, Rapporteur
- Dino IENCO, Professeur, INRAE, Rapporteur
Résumé :
La nouvelle génération de capteurs à haute résolution permet de caractériser des objets avec une résolution de plus en plus fine. Le traitement de ces images texturées requiert le développement de nouveaux modèles stochastiques multivariés adaptés aux spécificités du signal analysé telles que la dépendance spatiale, temporelle et/ou multi-modale. Si le traitement du signal monodimensionnel fait aujourd’hui l’objet de nombreux développements théoriques parfaitement maîtrisés par la communauté, l’extension à des signaux ou à des systèmes multidimensionnels ou à plusieurs modalités se heurte encore à de nombreux problèmes d’ordre méthodologique. Les approches multivariées apparaissent ainsi comme une perspective pour l’analyse et l’extraction d’informations de ces images. Mes activités de recherche au sein du laboratoire IMS s’articulent autour de deux axes principaux. Le premier concerne le développement de modèles stochastiques multivariés ainsi que de mesures de similarité issues de la géométrie de l’information. Le second est centré sur le traitement du signal et des images sur variétés, en particulier sur l’espace des matrices de covariance. Ces recherches se situent à l’interface entre des méthodes avancées de traitement d’images et des applications agro-environnementales comme la détection d’adventices ou la reconnaissance de symptômes foliaires.