Identificare

Vă reamintim că, pentru a garanta accesul tuturor înregistraților la sălile de ședință, înregistrarea la întâlniri este gratuită, dar obligatorie.

științifică

Înregistrarea este închisă pentru această întâlnire.

Înregistrări

24 de persoane al GdR ISIS și 1 non-membri din GoR, sunt înregistrați pentru această întâlnire.
Capacitatea camerei: 0 persoane.

Instrucțiuni pentru o cerere de misiune de către GdR ISIS

GdR ISIS se ocupă de organizarea călătoriilor pentru organizatorii de întâlniri și vorbitori. De asemenea, GoR se ocupă de deplasarea participanților la întâlniri care sunt membri ai unui laborator care este membru al GoR. în limita unui doctorand și a unui permanent pe laborator academic și pe întâlnire, sauo persoană pentru fiecare membru al clubului partenerilor și pentru fiecare întâlnire.

Cea mai mare parte din bugetul GdR ISIS este dedicată sprijinirii acestor misiuni. Pentru ca Guvernul să finanțeze cel mai mare număr de întâlniri, participanții la aceste întâlniri sunt puternic încurajați să aleagă cele mai ieftine bilete. Doar bilete de tren sau avion în clasa a doua, non-schimbabil și nerambursabil sunt acceptate. GoR își rezervă dreptul de a refuzați o cerere pentru un bilet al cărui preț depășește prețul mediu perceput în prezent pentru călătoria misiunii.

Pentru transport și cazare, vi se solicită să utilizați portalul CNRS SIMBAD dacă aveți posibilitatea. Aceasta este în special obligatoriu dacă sunteți membru al unei unități CNRS (UPR, UMR, UMI, URA, FRE). Rezervările la hotel sunt posibile dacă întâlnirea durează mai mult de o zi sau dacă locul de reședință o justifică. În cazul în care laboratorul nu este o unitate CNRS, vă rugăm să trimiteți cererea dvs. de a prelua misiunea la adresa [email protected] specificând că misiunea intră sub incidența GdR ISIS. Dacă utilizați vehiculul personal pe o distanță mai mare de 300 de kilometri (dus-întors), GdR ISIS nu vă va rambursa costurile de transport.

Cererile și rezervările misiunii pe site-ul SIMBAD trebuie făcute cu cel puțin două săptămâni înainte de data misiunii.

Nicio rambursare a costurilor de transport sau hotel avansate de agent nu poate fi efectuată la întoarcerea din misiune.

GdR ISIS se ocupă de organizarea călătoriilor pentru organizatorii de întâlniri și vorbitori. GoR acoperă, de asemenea, călătoriile pentru participanții la întâlniri care sunt membri ai unui laborator membru al GoR, în limita unui doctorand și a unui permanent pe laborator academic și pe întâlnire, sau o persoană pe membru al clubului partenerilor și prin întâlnire.

Când să vă organizați călătoria ?

Cererile de misiune și rezervările trebuie făcute cu cel puțin două săptămâni înainte de data misiunii.

Cum să rezervați ?

  • Dacă sunteți membru al unei unități CNRS (UPR, UMR, UMI, URA, FRE): treci prin SIMBAD
    1. Transport: rezervare care se va face prin portalul CNRS SIMBAD. Sunt acceptate doar biletele de tren sau de avion din clasa a II-a, care nu sunt schimbabile și nerambursabile.
      Pentru ca GoR să finanțeze cel mai mare număr de întâlniri, participanții la aceste întâlniri sunt puternic încurajați să aleagă cele mai ieftine bilete.
      GoR își rezervă dreptul de a refuza o cerere pentru un bilet al cărui preț depășește prețul mediu perceput în prezent pentru călătoria misiunii.
      Dacă utilizați vehiculul personal pe o distanță mai mare de 300 de kilometri (dus-întors), GdR ISIS nu vă va rambursa costurile de transport.
    2. Cazare: rezervare care se va face prin portalul CNRS SIMBAD. Rezervările la hotel sunt posibile dacă întâlnirea durează mai mult de o zi sau dacă locul de reședință o justifică.
  • Dacă nu sunteți membru al unei unități CNRS (UPR, UMR, UMI, URA, FRE): contactați [email protected]
    Trimiteți cererea dvs. de a prelua sarcina la adresa [email protected] specificând că misiunea se încadrează în GdR ISIS. Regulile de urmat cu privire la alegerea transportului și posibilitatea de cazare sunt aceleași ca și pentru membrii unei unități CNRS.
  • Atenție: Nu se pot rambursa costurile de transport sau hotel avansate de agent (indiferent dacă este sau nu membru al unei unități CNRS) la întoarcerea din misiune.

Întâlnire de animație video-conferință

Întâlnirea va avea loc prin videoconferință. Cu toate acestea, din motive tehnice legate de numărul de conexiuni simultane, înregistrarea la întâlniri este gratuită, dar obligatorie.

Detaliile de conectare sunt comunicate prin e-mail înregistranților cu o zi înainte sau dimineața întâlnirii.

Anunț

În problemele generale de estimare întâmpinate în procesarea semnalului și a imaginii, formularea constrângerilor legate de funcția obiectivă este frecventă. Adesea motivată de însăși natura cantităților care urmează să fie estimate, introducerea acestor constrângeri face, de asemenea, posibilă furnizarea unei soluții adecvate problemei sau chiar reducerea spațiului soluțiilor admisibile atunci când această problemă este slab pusă.

În special, constrângerile non-negativității sunt probabil cele mai frecvent enunțate. Această zi va fi o oportunitate de a elabora o imagine de ansamblu asupra problemelor legate de luarea în considerare a acestor constrângeri. Vom aminti recentele progrese algoritmice în domeniu și vom da câteva exemple de aplicații: NMF, imagistică hiperspectrală, restaurarea imaginii.

Organizatori: Cédric Févotte, Nicolas Dobigeon.
Corespondenți din tema A: Jean-Yves Tourneret, Cédric Richard.

Program

9.45am - 10.00am: Bun venit

10:00 am - 10:40 am: Factorizarea matricelor non-negative cu divergența Itakura-Saito și aplicarea la descompunerea semnalului muzical, Cédric Févotte (LTCI, Paris)

10:40 - 11:20 a.m.: Factorizarea matricei latente probabiliste negative. Aplicație pentru analiza audio multicanal și separarea surselor, Alexey Ozerov (IRISA, Rennes)

11:20 am - 12:00 pm: Învățarea dicționarului ierarhic prin regularizare structurată parsimonios, Rodolphe Jenatton, Julien Mairal, Guillaume Obozinski, Francis Bach [vorbitor] (Project WILLOW, INRIA & ENS Paris)

12h00 - 13h30: prânz

13:30 - 14:10: algoritmi Mark-up-Minimization pentru optimizare sub constrângeri de pozitivitate, E. Chouzenoux [vorbitor], J. Idier și S. Moussaoui (IRCCyN, Nantes)

14:10 - 14:50: metodă de gradient separat și constrângere de non-negativitate, C. Theys, H. Lantéri, C. Richard [vorbitor] (Laboratoire Fizeau, Nisa)

14:50 - 15:30: Simulare Bayesiană pentru separarea surselor non-negative, Saïd Moussaoui [vorbitor] (IRCCyN, Nantes), Nicolas Dobigeon (IRIT, Toulouse), David Brie (CRAN, Nancy) și Jean -Yves Tourneret (IRIT, Toulouse))

15:30 - 15:50: Pauză

15:50 - 16:30: Reducerea complexității pentru separarea sursei în imagistica hiperspectrală: aplicare la imagistica cu biosenzor bacterian, Charles Soussen [vorbitor], Sébastian Miron, David Brie (CRAN, Nancy)

16.30 - 17.10: Extragerea sistemelor de consum alimentar folosind factorizarea matricei nonegative (NMF) pentru evaluarea alegerilor alimentare, Mélanie Zetlaoui [vorbitor] (MODAL'X, Paris-Ouest Nanterre), Stéphan Clémençon (LTCI; Télécom ParisTech ), Max Feinberg și Philippe Verger (INRA - Métarisk)

Rezumate ale contribuțiilor

Factorizarea în matrice non-negative cu divergența Itakura-Saito și aplicarea la descompunerea semnalului muzical

Cédric Févotte (LTCI, Paris)

Factorizarea probabilistă a matricei latente nenegative. Aplicație pentru analiza audio multicanal și separarea surselor

Alexey Ozerov (IRISA, Rennes)

A. Ozerov și C. Févotte, "Factorizarea matricei multicanale nenegative în amestecuri convolutive pentru separarea sursei audio", IEEE Trans. pe Audio, Speech și Lang. Proc. număr special pe modele de semnal și reprezentări ale sunetelor muzicale și de mediu, vol. 18, nr. 3, pp. 550-563, martie 2010.

A. Ozerov, E. Vincent și F. Bimbot, „Un cadru modular general pentru separarea surselor audio”, în cea de-a 9-a Conferință internațională privind analiza latentă a variabilelor și separarea semnalului (LVA/ICA'10), Saint-Malo, Franța, 27-30, 2010 (să apară).

Învățarea ierarhică a dicționarului prin regularizare structurată parsimonios

Rodolphe Jenatton, Julien Mairal, Guillaume Obozinski, Francis Bach [vorbitor] (Project WILLOW, INRIA & ENS Paris)

Rezumat: Învățarea dicționarelor oferă un instrument puternic pentru reprezentarea, denisarea și reconstrucția semnalelor. În această discuție, voi prezenta o formulare care să permită modelarea interdependențelor dintre diferitele elemente ale dicționarului. Mai precis, voi arăta cum o normă parsimonieră structurată permite să învățăm un dicționar ale cărui elemente sunt organizate într-o ierarhie arborescentă. Voi prezenta un algoritm, bazat pe metode proximale, pentru a rezolva problemele regularizate de această normă și care permite abordarea eficientă a problemelor de câteva milioane de variabile. Metoda va fi ilustrată prin modelarea corpurilor de text, denoising de imagini și probleme de pictură.

Algoritmi de creștere-minimizare pentru optimizare sub constrângeri de pozitivitate

E. Chouzenoux [vorbitor], J. Idier și S. Moussaoui (IRCCyN, Nantes)

Metoda gradientului separat și constrângerea de non-negativitate

C. Theys, H. Lantéri, C. Richard [vorbitor] (Laboratorul Fizeau, Nisa)

Rezumat: În domeniul reconstrucției și deconvoluției imaginii, se realizează adesea minimizarea unei distanțe euclidiene sau a unei divergențe Kullback-Leibler între date zgomotoase și un model liniar, sub constrângere de non-negativitate, cu algoritmi multiplicativi. Cele mai cunoscute sunt ISRA (Iterative Space Reconstruction Algorithm) [Daube-Witherspoon 86] și RL (Richardson Lucy) [Richardson 72, Lucy 74]. În ultimii zece ani, a fost dezvoltată o metodă algoritmică generală numită SGM (Split Gradient Method) [Lantéri 2002], ceea ce a condus la algoritmi multiplicativi care fac posibilă minimizarea oricărui criteriu convex sub constrângerea non-negativității, ISRA și RL fiind cazuri speciale de SGM. Propunem să prezentăm metoda SGM unificată care conduce în special la algoritmi multiplicativi. Metoda este ilustrată de problema imaginii hiperspectrale [Theys 2009] și NMF (Nonnegative Matrix Factorization) [Lantéri 2010].

[1] M. E. Daube-Witherspoon și G. Muehllehner. Un algoritm iterativ de reconstrucție a spațiului de imagine potrivit pentru volumul ect. Tranzacții IEEE privind imagistica medicală, (5): 61-66, 1986.

[2] W. H. Richardson. Metodă iterativă bazată pe Bayesian de restaurare a imaginii. Jurnalul societății optice din America, 1 (62): 55-59, 1972.

[3] L. B. Lucy. O tehnică iterativă pentru rectificarea distribuțiilor observate. Jurnal Astronomic, (79): 745-754, 1974.

[4] H. Lantéri, M. Roche și C. Aime. Restabilirea imaginii penalizate cu maximă probabilitate cu constrângeri de pozitivitate - algoritmi multiplicativi. Probleme inverse, 18: 1397-1419, 2002.

[5] C. Theys, N. Dobigeon, J.-Y. Tourneret și H. Lantéri. Amestecarea liniară a imaginilor hiperspectrale folosind o metodă de gradient scalat (hârtie obișnuită). În Atelierul IEEE privind procesarea statistică a semnalului (SSP), paginile 729-732, 2009.

[6] H. Lantéri, C. Theys, C. Richard și C. Févotte. Metoda gradientului divizat pentru factorizarea matricei nenegative. În EUSIPCO, 2010.

Simulare bayesiană pentru separarea surselor non-negative

Saïd Moussaoui [vorbitor] (IRCCyN, Nantes), Nicolas Dobigeon (IRIT, Toulouse), David Brie (CRAN, Nancy) și Jean-Yves Tourneret (IRIT, Toulouse)

Rezumat: Procesarea semnalelor sau a imaginilor rezultate din analiza materialelor multicomponente prin spectrometrie sau tehnici de imagistică hiperspectrală este adesea formulată ca o problemă de separare a surselor sub constrângeri de non-negativitate. Discutăm în această prezentare dificultățile de separare a surselor non-negative. Apoi prezentăm metode de separare prin abordare bayesiană capabilă să asigure nu numai satisfacerea acestei constrângeri, ci și luarea în considerare a ipotezelor suplimentare asupra coeficienților de amestecare sau a semnalelor sursă. Inferența bayesiană se realizează folosind metodele lanțului Monte Carlo Markov pentru a estima împreună parametrii de interes și toți hiperparametrii problemei. În cele din urmă, vom prezenta câteva exemple de prelucrare reală a datelor.

Reducerea complexității pentru separarea surselor în imagistica hiperspectrală: aplicare la imagistica biosenzorilor bacterieni

Charles Soussen [vorbitor], Sébastian Miron, David Brie (CRAN, Nancy)

Rezumat: Când imaginile hiperspectrale sunt extrem de rezolvate, este necesar să se reducă complexitatea acestora pentru a putea aplica algoritmii de separare a sursei pozitive. Propunem să selectăm un număr limitat de pixeli și să luăm în considerare doar amestecurile asociate cu acești pixeli. Amestecurile selectate sunt utilizate ca intrare într-o procedură pozitivă de separare a sursei. Procedura de selectare a pixelilor se bazează pe găsirea anvelopei conice, adică a celui mai mic con convex care include amestecuri; de fapt, amestecurile pozitive de surse sunt toate conținute într-un con convex al cărui plic conține informațiile complete disponibile pe surse. Metoda se aplică analizei imaginilor hiperspectrale ale celulelor bacteriene obținute prin microscopie confocală. Celulele bacteriene sunt modificate genetic și acționează ca bio-senzori dispersați într-o matrice minerală asemănătoare solului. Acești bio-senzori oferă informații despre interacțiunile fizico-chimice dintre sistemele microbiene și mediul lor mineral.

Extragerea sistemelor de consum alimentar folosind factorizarea matricei negative (NMF) pentru evaluarea alegerii alimentelor

Mélanie Zetlaoui [vorbitor] (MODAL'X, Paris-Ouest Nanterre), Stéphan Clémençon (LTCI; Télécom ParisTech), Max Feinberg și Philippe Verger (INRA - Métarisk)

Rezumat: În țările occidentale în care aprovizionarea cu alimente este satisfăcătoare, consumatorii își organizează dieta folosind un număr mare de alimente. Obiectivul acestei lucrări este de a studia modul în care o tehnică recentă în analiza variabilelor latente, „Factorizarea matricei nonegative” (NMF), poate fi aplicată datelor de consum pentru a înțelege acest aranjament. Astfel de date sunt de natură pozitivă și de mare dimensiune. Modelul statistic NMF construit aici oferă apoi o reprezentare a datelor prin variabile latente pozitive, numite sisteme de consum, care sunt foarte mici în număr. Deoarece abordarea NMF promovează raritatea, sistemele de consum obținute sunt mai ușor de interpretat. La cerere, sunt prezentate rezultatele numerice dintr-un sondaj al consumatorilor francezi. O metodă de grupare, bazată pe metoda k-means în subspaiul sistemelor de consum, face posibilă construirea unor grupuri de consumatori care pot fi ușor interpretate de nutriționiști.

Data: 01.02.2011

Locație: Telecom ParisTech (ex-ENST) - amphi B312

Subiecte științifice:
A - Metode și modele în procesarea semnalului

Înregistrarea este închisă pentru această întâlnire.