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--- public:ecolealbas [2017/02/28 15:10] – [Mathématiques appliquées pour la vision par ordinateur] acarlier
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-= Mathématiques appliquées pour la vision par ordinateur
+= Méthodes numériques et algorithmes pour la vision par ordinateur : dernières tendances
 **Ecole de printemps**
 mai - 2 juin 2017, Albas, Lot
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 Objectif de la formation : présenter les techniques numériques les plus récentes s'inscrivant dans les nouvelles tendances de la vision par ordinateur et du traitement d'images ; permettre aux stagiaires d'atteindre un bon niveau de compréhension des articles récents de notre communauté.
-Organisation : Axel Carlier (MCF INP), Jean-Denis Durou (MCF HDR UPS) : IRIT Site ENSEEIHT, [[http://ubee.enseeiht.fr/dokuwiki/doku.php?id=vortex:vortex|Equipe VORTEX]]
+Organisation : Axel Carlier (MCF INP), Jean-Denis Durou (MCF HDR UPS) : IRIT Site ENSEEIHT, [[http://ubee.enseeiht.fr/dokuwiki/doku.php?id=vortex:vortex|Équipe VORTEX]]
 == Présentation
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-== Programme (en construction)
+== Programme
 **Approches variationnelles et reconstruction 3D en vision par ordinateur **
 [[http://vision.in.tum.de/members/cremers|Daniel Cremers]] (Université Technique de Munich, Allemagne)
-// La reconstruction du monde 3D à partir d'images 2D fait partie des principaux enjeux de la vision par ordinateur. Dans ce cours, Daniel Cremers présentera plusieurs méthodes directes permettant d'estimer la géométrie et le mouvement de la caméra à partir d'une série d'images. Il parlera, entre autres, des approches variationnelles, des méthodes de relaxation convexe et de deux problèmes classiques de vision 3D : "structure and motion" et "visual SLAM". //
+// La reconstruction du monde 3D à partir d'images 2D fait partie des principaux enjeux de la vision par ordinateur. Dans ce cours, Daniel Cremers présentera plusieurs méthodes directes permettant d'estimer la géométrie et le mouvement de la caméra à partir d'une série d'images. Il parlera, entre autres, des approches variationnelles, des méthodes de relaxation convexe et de deux problèmes classiques de vision 3D : « structure and motion » et « visual SLAM ». //
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   * Segmentation d'image par approches markoviennes : champs markoviens, modèle de Potts vs Chien-modèle, optimisation. Applications : imagerie médicale et télédétection.
   * Détection d'objets par processus ponctuels marqués : modélisation, optimisation. Applications : imagerie biologique et environnement. //
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-** (à confirmer) Histoire de la photogrammétrie **
-[[https://team.inria.fr/steep/people/peter-sturm/|Peter Sturm]] (INRIA Grenoble Rhône-Alpes)
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 == Droits d'inscription
-  * Etudiants : 400€
+  * Étudiants : 400€
   * Académiques : 500€
   * Industriels : 1000€