Modèles de Markov en Signal et Image

Catalogue des cours de Télécom SudParis

Code

MAT 5011

Niveau

Graduate (M2)

Période

Fall (P3)

Domaine

Mathématiques

Langue d'enseignement

Français

Crédits ECTS

Heures programmées / Charge de travail

36 / 90

Responsable(s)

PIECZYNSKI Wojciech

Département

- Communications, Images et Traitement de l'information

Equipe pédagogique

PIECZYNSKI Wojciech
MONFRINI Emmanuel

Objectifs

- Maîtriser les modèles de Markov cachés et triplets ;
- Maîtriser les modélisations statistiques modernes des images ;
- Maîtriser la problématique de l’apprentissage non supervisé dans les modèles de Markov

Contenu

- Modélisations et filtrages des images radar
- Segmentation statistique d’images
- Champs de Markov cachés
- Théorie de l’évidence
- Modélisations et traitements flous.
- Copules et bruits non gaussiens
- Modèles de Markov couples et triplets
- Apprentissage non supervisé

Prérequis

Connaissance de base dans les domaines probabilités et théorie de l’information (règle de Bayes, critère du maximum de vraisemblance, capacité d’un canal…)

Mots-clés

Champs de Markov, segmentation bayésienne d’images, segmentation non supervisée, théorie de l’évidence, segmentation floue, filtrage des images.