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Optimisation en traitement du signal et de l'image (Traité IC2 série traitement du signal et de l'image)

 
    • eBook [PDF]

      130,00 €
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    Présentation

    Les ingénieurs se heurtent quotidiennement à des problèmes technologiques de complexité grandissante, qui surviennent dans des secteurs très divers, comme dans les télécommunications, la génomique, la technologie de la santé. Le problème à résoudre peut souvent s'exprimer sous la forme d'un problème d'optimisation : on définit une fonction objectif (voire plusieurs), que l'on cherche à minimiser par rapport à tous les paramètres concernés. Ce livre se propose de décrire quelques-unes des démarches de l'optimisation, qui sont tout particulièrement rencontrées en traitement du signal et de l'image : l'évolution artificielle et l'approche parisienne , les ondelettes et les fractales , les critères d'information , l'apprentissage et la programmation quadratique , le formalisme bayésien , la modélisation probabiliste , l'approche markovienne , les modèles de Markov cachés , les métaheuristiques (algorithmes génétiques, algorithmes de colonies de fourmis, cross-entropie, optimisation par essaim particulaire, algorithmes à estimation de distribution, systèmes immunitaires artificiels).

    Sommaire

    Introduction. 1- Modélisation et optimisation en analyse d'images -J. Louchet. 2- Évolution artificielle et évolution parisienne : applications en traitement de signal et d'image -P. Collet, J. Louchet. 3- Ondelettes et fractales pour l'analyse du signal et de l'image -A. Ouahabi, D. Aït Aouit. 4- Les critères d'information : exemples d'applications en traitement du signal et des images -C. Olivier, O. Alata. 5- Programmation quadratique et apprentissage. Grande taille et parcimonie -G. Loosli, S. Canu. 6- Modélisation probabiliste de politiques et leurs optimisations pour la planification de capteurs -F. Dambreville, F. Celeste, C. Simonin . 7- Optimisation des émissions pour la trajectographie et la poursuite de cibles mobiles -J.-P. Le Cadre. 8- Inférence bayésienne et approches markoviennes -C. Collet. 9- Utilisation des modèles de Markov cachés pour la reconnaissance robuste d'images : apprentissage par colonie de fourmis, algorithme génétique et essaim particulaire -S. Aupetit, N. Monmarché, M. Slimane. 10- Métaheuristiques biologiques pour la détection de la signalisation routière -G. Dutilleux, P. Charbonnier. 11- Métaheuristiques en variables continues. Exemple du recalage des images d'angiographie rétinienne -J. Dréo, J.-C. Nunes, P. Siarry. 12- Estimation conjointe de la dynamique et de la forme de signaux physiologiques par les algorithmes génétiques -A. Naït-Ali, P. Siarry. 13- Aide au paramétrage d'implants cochléaires par algorithme évolutionnaire interactif -P. Collet, P. Legrand, C. Bourgeois-République, V. Péan, B. Frachet. Index.

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