Méthodes pratiques en vision par ordinateur

Catalogue des cours de Télécom SudParis

Code

IGSF IMA 4504

Niveau

M1

Graduate

Graduate

Semestre

Spring

Domaine

Image

Programme

Programme Ingénieur

Langue

Français/French

Crédits ECTS

4

Heures programmées

45

Charge de travail

90

Coordonnateur(s)

Département

  • Advanced Research and Techniques for Multidimensional Imaging Systems

Equipe pédagogique

Acquis d'apprentissage

A l’issue de ce module, l’étudiant va être capable de :
- résoudre des cas concrets à travers d’une réalisation expérimentale pouvant servir de preuve préliminaire de concept.
- mettre en œuvre l’acquittions des images dans différents conditions.
- développer, appliquer, et expérimenter les traitements associés permettant de mesurer de propriétés physiques, d’extraire des métadonnées, de générer une sémantique avancée.
- identifier, nommer et faire les liens entre les enjeux économiques et les défis technologiques émergents liés aux domaines influencés par des technologies d’image, dans le cadre d’un projet particulier donné.
- identifier et appliquer les traitements appropriés d’un domaine donné autour d’un ensemble de technologies émergentes (deep learning, Big Data, reconstruction 2D/3D, interaction par le geste, calcul affectif, réalité augmentée, sécurisation des données, bio-imagerie) avec une déclinaison dans différents domaines applicatifs.
- découvrir et expérimenter, à travers des exemples fournis, un standard industriel très répandu pour l’analyse d’image : la bibliothèque logiciel libre OpenCV.

Contenu

Ce module propose un exercice d’éducation dans lequel l’étudiant sera à la fois agent et bénéficiaire du processus d’apprentissage, dans une démarche fortement orientée vers l’acquisition de compétences. L’objectif est d’aller à la découverte, puis à l’approfondissement du domaine de traitement et analyse d’image à travers une problématique pratique identifiée. Les problématiques qui seront considérées et présentées en début du module, relèvent notamment des technologies émergentes, qui révolutionnent ces dernières années nos habitudes de consommation du numérique et plus largement les usages sous-jacents dans de contextes aussi bien grand public que professionnel. Autre les problématiques proposées par l’équipe pédagogique, les étudiants sont encouragés à proposer des sujets pour lesquels le traitement d’image comporte des défis.

Prérequis

Aucun

Mots-clés

Applications de l’image numérique, vision par ordinateur, indexation, analyse et interprétation d’image, sécurisation de données, apprentissage profond, méthodes et applications big data, réalité augmentée, jeux vidéo, bio-imagerie, e-santé.

Evaluation

1er note = Réalisation de l’étude expérimentale de faisabilité (R)
2e note = Présentation et démonstration de la solution (P)
Note finale = Moy (R, P)

Compétences CDIO

Compétences principales

  • 1.3 - Connaissances avancées en ingénierie : méthodes et outils
  • 2.1.2 - Modélisation
  • 2.2 - Méthodes scientifiques : expérimentation, enquête et initiation à la recherche
  • 2.4.3 - Créativité
  • 3.1.2 - Organisation du travail en équipe
Fiche mise à jour le 28/08/2018