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Vision par ordinateur et infographie

  • Niveau d'étude

    Bac +4

  • ECTS

    6 crédits

  • Composante

    Sciences Fondamentales et Appliquées

  • Volume horaire

    50h

  • Période de l'année

    Semestre 1

Description

L'objectif de ce module est d’approfondir les connaissances des étudiants en systèmes de vision par ordinateur. Il s’agit d’aborder, les processus dits « de haut niveau » et l’infographie. Des techniques d’analyse de données, issues de l’apprentissage automatique, permettront de réaliser des algorithmes capables d’interpréter les images au-delà des valeurs de pixels (notion de sémantique). Une introduction à WebGL permettra également de découvrir les techniques d'utilisation du processeur graphique avec un navigateur web.

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Objectifs

L'objectif de cette UE est d'acquérir les connaissances suivantes :

  • les principales problématiques de vision par ordinateur liées à l’imagerie médicale,
  • les grandes familles d’algorithmes utilisés pour résoudre ces problématiques,
  • les notions élémentaires en géométrie discrète et infographie.

 

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Heures d'enseignement

  • Vision par ordinateur et infographie - TPTP26h
  • Vision par ordinateur et infographie - CMCM14h
  • Vision par ordinateur et infographie - TDTD10h

Pré-requis nécessaires

  • Programmation informatique niveau licence scientifique,
  • Connaissances de base en analyse et modélisation des images.
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Syllabus

Les principales notions abordées sont :

  • la représentation des images à partir de modèles : extraction, hiérarchisation et réduction d’information,
  • les problématiques d’indexation, de classification, de détection d'objets, et d’alignement des images bio-médicales à partir des procédés issus de la science des données et de l'apprentissage automatique,
  • les notions de géométrie discrète: cartes de distance discrètes, axe médian discret, squelettes discrets, etc,
  • une introduction à WebGl et exemples d'applications en Infographie.
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Compétences visées

Compétences :

  • élaborer une chaine d'analyse automatique d’images à caractère biomédical pour d’aide au diagnostic et à la prise de décision ;
  • mettre en œuvre un processus d’évaluation de la qualité et de la pertinence d’une chaine d'analyse automatique d’images à caractère biomédical ;
  • maîtriser les principales fonctions d’une interface de programmation en infographie (WebGL).
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