Programmé en UVMSC-SDS
Présentation :
Extraire l’information pertinente à partir de signaux numériques consiste à analyser des données issues principalement de mesures et d’observations. Parmi les diverses possibilités de mettre en œuvre le processus d’extraction d’information, ce module s’intéresse à l’étude de certaines techniques de base, permettant de traiter les problématiques d’extraction et d’interprétation de l’information. Notamment, les techniques de compression d’image et vidéo, l’exploration et la préparation de données, la classification automatique, et la recherche d’images similaires par le contenu.
Objectifs pédagogiques :
- CSDI INFO I Architecture et intégration à partir de composants
- CST 1 Poser, analyser, reformuler, structurer
- CST 14 Concevoir, modéliser et simuler
- CST 15 Mettre en œuvre des solutions concrètes
- CSDI INFO S Formaliser un problème et spécifier un besoin
Volume horaire :
21h
Contenu détaillé :
C1 : quantité d’information, entropie, transformation de domaine de représentation, décorrélation, quantification, codage entropique, taux de compression, débit, rapport signal sur bruit, transformée en cosinus discrète et transformée discrète en ondelettes, appliquées à la compression avec perte d’images. Standards de compression d’images JPEG et JPEG-2000.
C2 : réduction de redondance spatiale et temporelle, modèles de couleur, ratio luminance/chrominance, images I, estimation et compensation de mouvement, moindre distorsion, images P et B, contrôle de débit (variable et uniforme) et hiérarchie de données. Standards de compression vidéo MPEG-1 et MPEG-4.
TP1 : application et interprétation de la compression d'images (JPEG et JPEG-2000) et de la compression vidéo (MPEG-1 et MPEG-4).
C3 : exploration et préparation de données, CRISP-DM, qualité des données, pré-traitement de données, analyse en composantes principales, matrices de covariance et corrélation, indicateurs statistiques de base et techniques de visualisation.
C4 : classification automatique, arbre de décision, classification Bayésienne, machines à support de vecteurs, induction de règles, validation croisée, matrice de confusion, courbe ROC, variabilité, évaluation et interprétation de la performance.
TP2 : comparaison des modèles de classification pour la prédiction de comportement.
TP3 : évaluation de la performance des modèles de classification pour la reconnaissance vocale.
C5 : similarité visuelle, vision artificielle, perception visuelle, recherche d’images par le contenu, descripteurs de contenu, évaluation de la similarité, précision et rappel.
C6 : workflow d’un système de recherche par le contenu, descripteurs de contenu, histogrammes, moments de Hu, moments de Zernike, partition angulaire, transformée angulaire radiale, distance, divergence et description du code utilisé en TP.
TP4 : compaison et interprétation de la performance de neuf descripteurs d’image appliqués à deux bases d’images différentes.
Travaux personnels encadrés :
Devoir : découverte de l'outil RapidMiner, manipulation de données et analyse exploratoire.
Année 2017/2018
Dernière mise à jour le 25-APR-17
Validation par le responsable de programme le
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