Наукова зустріч - GdR ISIS
Нагадуємо вам, що для того, щоб гарантувати доступ для всіх реєстрантів до кімнат для переговорів, реєстрація на зустрічі безкоштовна, але обов’язкова.
На цю зустріч реєстрація закрита.
Реєстрації
24 особи ІДІЛ GdR та 1 член, що не є членом Уряду, зареєстровані на цій зустрічі.
Місткість номера: 0 осіб.
Інструкції щодо запиту місії ІДІЛ GdR
ІДІЛ GdR опікується організацією поїздок для організаторів зустрічей та спікерів. Уряд також піклується про поїздки учасників на засідання, які є членами лабораторії, яка є членом УР. в межах одного докторанта та одного постійного на академічну лабораторію та на зустріч, абопо одній особі на кожного члена клубу партнерів та на зустріч.
Найбільша частина бюджету ІДІЛ GdR спрямована на підтримку цих місій. Для того, щоб Уряд фінансував найбільшу кількість зустрічей, учасників цих зустрічей настійно рекомендуємо вибирати найдешевші квитки. Тільки квитки на поїзд або літак у другому класі - не підлягає обміну та поверненню підтримуються. Уряд залишає за собою право відхилити запит на квиток, ціна якого перевищує середню ціну, яку наразі стягується за подорож місії.
Для транспорту та проживання вам пропонується скористатися порталом CNRS SIMBAD, якщо у вас є така можливість. Це зокрема обов’язково, якщо ви є членом підрозділу CNRS (UPR, UMR, UMI, URA, FRE). Бронювання готелів можливе, якщо зустріч триває більше доби або якщо місце проживання це виправдовує. У випадку, якщо лабораторія не є підрозділом CNRS, надішліть запит на отримання відповідальності за місію за адресою [email protected] зазначивши, що місія підпорядковується ІДІЛ GdR. Якщо ви використовуєте свій особистий транспортний засіб на відстань, що перевищує 300 кілометрів (туди і назад), ІДІЛ GdR не відшкодує ваші транспортні витрати.
Запити на місію та бронювання на сайті SIMBAD повинні бути зроблені принаймні за два тижні до дати місії.
Повернення з місії компенсації транспортних або готельних витрат не може бути здійснено.
ІДІЛ GdR опікується організацією поїздок для організаторів зустрічей та спікерів. Уряд також охоплює поїздки для учасників нарад, які є членами лабораторії, яка є членом Уряду, в межах одного докторанта та одного постійного на академічну лабораторію та на зустріч, або однієї особи на одного члена клубу партнерів і за допомогою зустрічі.
Коли організовувати свою поїздку ?
Повинні бути зроблені прохання про місію та застереження принаймні за два тижні до дати місії.
Як забронювати ?
- Якщо ви є членом підрозділу CNRS (UPR, UMR, UMI, URA, FRE): пройти через SIMBAD
- Транспорт: бронювання здійснити через портал CNRS SIMBAD. Підтримуються лише квитки на поїзд або літак другого класу, що не підлягають обміну та поверненню.
Щоб Уряд фінансував найбільшу кількість зустрічей, учасникам цих зустрічей настійно рекомендується вибирати найдешевші квитки.
Уряд залишає за собою право відхилити запит на квиток, ціна якого перевищує середню ціну, яка наразі стягується за подорож місії.
Якщо ви використовуєте свій особистий транспортний засіб на відстань, що перевищує 300 кілометрів (туди і назад), ІДІЛ GdR не відшкодує ваші транспортні витрати. - Проживання: бронювання здійснити через портал CNRS SIMBAD. Бронювання готелів можливе, якщо зустріч триває більше доби або якщо місце проживання це виправдовує.
- Транспорт: бронювання здійснити через портал CNRS SIMBAD. Підтримуються лише квитки на поїзд або літак другого класу, що не підлягають обміну та поверненню.
- Якщо ви не є членом підрозділу CNRS (UPR, UMR, UMI, URA, FRE): зв’язатися з [email protected]
Надішліть свій запит на прийняття відповідальності за призначенням на адресу [email protected] із зазначенням того, що це завдання підпадає під ISD GdR. Правила вибору транспорту та можливості проживання такі самі, як і для членів підрозділу CNRS. - Попередження: Ніяких транспортних або готельних витрат, висунутих агентом (незалежно від того, чи є він членом підрозділу CNRS), не може бути відшкодовано після повернення з місії.
Відеоконференція з анімацією
Зустріч відбудеться в режимі відеоконференції. Однак з технічних причин, пов'язаних з кількістю одночасних з'єднань, реєстрація на зустрічі безкоштовна, але обов’язкова.
Реєстраційні дані надсилаються електронною поштою реєстрантам напередодні або вранці наради.
Оголошення
У загальних проблемах оцінки, що виникають при обробці сигналів та зображень, часто формулюються обмеження, пов'язані з цільовою функцією. Часто мотивоване самою природою величин, що підлягають оцінці, введення цих обмежень також дозволяє забезпечити адекватне вирішення проблеми або навіть зменшити простір допустимих рішень, коли ця проблема поставлена погано.
Зокрема, обмеження ненегативності, мабуть, найчастіше зазначаються. Цього дня буде можливість скласти огляд питань, пов’язаних з розглядом цих обмежень. Ми згадаємо останні алгоритмічні досягнення в цій галузі та наведемо кілька прикладів застосувань: NMF, гіперспектральне зображення, відновлення зображення.
Організатори: Седрик Февотт, Ніколас Добіджон.
Кореспонденти теми A: Жан-Ів Турнере, Седрик Річард.
Програма
9.45 - 10.00: Ласкаво просимо
10:00 - 10:40: Факторинг у невід’ємних матрицях з дивергенцією Ітакура-Сайто та застосуванням до декомпозиції музичного сигналу, Седрик Февот (LTCI, Париж)
10:40 - 11:20: ймовірнісна невід’ємна факторизація прихованої матриці. Застосування до багатоканального аудіоаналізу та розділення джерел, Олексій Озеров (IRISA, Ренн)
11:20 - 12:00: Вивчення ієрархічного словника шляхом дбайливої структурованої регуляризації, Родольфа Дженаттона, Жульєна Майраля, Гійома Обозінського, Френсіса Баха [спікер] (Проект WILLOW, INRIA & ENS Париж)
12:00 - 13:30: обід
13:30 - 14:10: Алгоритми розмітки-мінімізації для оптимізації за позитивних обмежень, Е. Шузену [спікер], Ж. Ідієр та С. Муссауї (IRCCyN, Нант)
14:10 - 14:50: Окремий метод градієнта та обмеження негативності, C. Theys, H. Lantéri, C. Richard [спікер] (Лабораторія Фізо, Ніцца)
14:50 - 15:30: байєсівська симуляція для відокремлення негативних джерел, Саїд Мусауї [спікер] (IRCCyN, Нант), Ніколас Добіджон (IRIT, Тулуза), Девід Брі (CRAN, Ненсі) та Жан -Yves Tourneret (IRIT, Тулуза))
15:30 - 15:50: Перерва
15:50 - 16:30: Зменшення складності для розділення джерел при гіперспектральній візуалізації: застосування до бактеріальних біосенсорних зображень, Чарльз Суссен [спікер], Себастьян Мірон, Девід Брі (CRAN, Ненсі)
16:30 - 17:10: Видобуток систем споживання їжі з використанням факторизованої негативної матриці (NMF) для оцінки вибору продуктів харчування, Мелані Зетлауі [спікер] (MODAL'X, Париж-Наустер Нантер), Стефан Клеменсон (LTCI; Télécom ParisTech) ), Макс Файнберг та Філіпп Вергер (INRA - Метаріск)
Зведення внесків
Розділення на невід’ємні матриці з дивергенцією Ітакура-Сайто та застосування до декомпозиції музичного сигналу
Седрік Февотт (LTCI, Париж)
Імовірнісна невід’ємна факторизація прихованої матриці. Застосування для багатоканального аудіоаналізу та розділення джерел
Олексій Озеров (IRISA, Ренн)
А. Озеров та К. Февотт, "Багатоканальна факторизація невід'ємних матриць у згорткових сумішах для поділу джерела звуку", IEEE Trans. з аудіо, мови та мови. Proc. спеціальний випуск про Сигнальні моделі та зображення музичних та екологічних звуків, вип. 18, № 3, стор. 550-563, березень 2010 р.
А. Озеров, Е. Вінсент і Ф. Бімбот, "Загальна модульна структура для поділу джерела звуку", на 9-й Міжнародній конференції з аналізу латентних змінних та розділення сигналів (LVA/ICA'10), Сен-Мало, Франція, вересень. 27-30, 2010 (з'явиться).
Вивчення ієрархічного словника шляхом ощадної структурованої регуляризації
Родольф Дженаттон, Жюльєн Майраль, Гійом Обозінський, Френсіс Бах [спікер] (Проект WILLOW, INRIA & ENS Париж)
Анотація: Навчання словником є потужним інструментом для подання, відключення звуку та реконструкції сигналів. У цій розмові я викладу формулювання, що дозволяє моделювати взаємозалежності між різними елементами словника. Точніше, я покажу, як структурована ощадна норма дозволяє вивчати словник, елементи якого організовані в ієрархії дерев. Я представлю алгоритм, заснований на проксимальних методах, для вирішення проблем, регульованих цією нормою, і який дозволяє ефективно вирішувати проблеми кількох мільйонів змінних. Метод буде проілюстрований моделюванням текстового корпусу, проблемами шумозаглушення та малювання.
Алгоритми збільшення-мінімізації для оптимізації за позитивних обмежень
Е. Шузену [спікер], Ж. Ідієр та С. Муссауї (IRCCyN, Нант)
Окремий метод градієнта та обмеження невід'ємності
C. Theys, H. Lantéri, C. Richard [спікер] (Лабораторія Фізо, Ніцца)
Анотація: У галузі реконструкції та деконволюції зображень часто проводиться мінімізація евклідової відстані або розбіжності Куллбека-Лейблера між шумними даними та лінійною моделлю, з обмеженням негативності. З мультиплікативними алгоритмами. Найвідоміші - ISRA (Ітераційний алгоритм реконструкції космосу) [Daube-Witherspoon 86] та RL (Richardson Lucy) [Richardson 72, Lucy 74]. Протягом останніх десяти років був розроблений загальний алгоритмічний метод, який називається SGM (метод роздільного градієнта) [Lantéri 2002], що призвело до мультиплікативних алгоритмів, що дозволяють мінімізувати будь-який опуклий критерій за умови ненегативності, ISRA та RL особливі випадки СГМ. Ми пропонуємо представити уніфікований метод SGM, що веде, зокрема, до мультиплікативних алгоритмів. Метод ілюструється проблемою гіперспектральних зображень [Theys 2009] та NMF (невід’ємне розбиття матриць) [Lantéri 2010].
[1] М. Е. Доубе-Візерспун та Г. Мюлленлер. Ітераційний алгоритм реконструкції простору зображень, придатний для обсягу тощо. Транзакції IEEE щодо медичної візуалізації, (5): 61-66, 1986.
[2] В. Х. Річардсон. Байєсівський ітераційний метод відновлення зображення. Журнал оптичного товариства Америки, 1 (62): 55-59, 1972.
[3] Л. Б. Люсі. Ітераційний прийом випрямлення спостережуваних розподілів. Астрономічний журнал, (79): 745-754, 1974.
[4] Х. Лантері, М. Рош та К. Ейм. Штрафне відновлення зображення з максимальною вірогідністю з обмеженнями позитивності - мультиплікативні алгоритми. Інверсні задачі, 18: 1397-1419, 2002.
[5] C. Theys, N. Dobigeon, J.-Y. Tourneret та H. Lantéri. Лінійне змішування гіперспектральних зображень за допомогою методу масштабованого градієнта (звичайний папір). У семінарі IEEE із статистичної обробки сигналів (SSP), сторінки 729-732, 2009.
[6] Х. Лантері, Ч. Тейс, Ч. Річард та Ч. Февот. Метод розділеного градієнта для факторизації невід’ємних матриць. В EUSIPCO, 2010.
Байєсівське моделювання для розділення невід’ємних джерел
Саїд Муссауї [спікер] (IRCCyN, Нант), Ніколас Добіджон (IRIT, Тулуза), Девід Брі (CRAN, Ненсі) та Жан-Ів Турнере (IRIT, Тулуза)
Анотація: Обробка сигналів або зображень, отриманих в результаті аналізу багатокомпонентних матеріалів за допомогою спектрометрії або гіперспектральних методів візуалізації, часто формулюється як проблема розділення джерел за обмеженими умовами. У цій презентації ми обговорюємо труднощі розділення невід’ємних джерел. Потім ми представляємо методи розділення за байєсівським підходом, здатні забезпечити не тільки задоволення цього обмеження, але і врахування додаткових гіпотез щодо коефіцієнтів змішування або вихідних сигналів. Баєсівський висновок виконується за допомогою ланцюгових методів Монте-Карло Маркова для спільної оцінки параметрів, що цікавлять, та всіх гіперпараметрів задачі. Нарешті, ми представимо кілька прикладів реальної обробки даних.
Зниження складності для розділення джерел при гіперспектральній візуалізації: застосування для візуалізації бактеріальних біосенсорів
Чарльз Суссен [спікер], Себастьян Мірон, Девід Брі (CRAN, Ненсі)
Анотація: Коли гіперспектральні зображення мають високу роздільну здатність, необхідно зменшити їх складність, щоб мати можливість застосовувати позитивні алгоритми розділення джерел. Ми пропонуємо вибрати обмежену кількість пікселів і розглянути лише суміші, пов’язані з цими пікселями. Вибрані суміші використовуються як вхід для процедури позитивного розділення джерела. Процедура вибору пікселів заснована на пошуку конічної оболонки, тобто найменшого опуклого конуса, що включає суміші; насправді всі позитивні суміші джерел містяться у опуклому конусі, оболонка якого містить повну інформацію про джерела. Метод застосовується для аналізу гіперспектральних зображень бактеріальних клітин, отриманих за допомогою конфокальної мікроскопії. Бактеріальні клітини генетично модифіковані та діють як біосенсори, розпорошені у ґрунтоподібному мінеральному матриксі. Ці біосенсори надають інформацію про фізико-хімічні взаємодії між мікробними системами та їх мінеральним середовищем.
Видобуток систем споживання їжі з використанням негативної факторизації матриць (NMF) для оцінки вибору продуктів харчування
Мелані Цетлауї [спікер] (MODAL'X, Париж-Наст Нантер), Стефан Клеменсон (LTCI; Télécom ParisTech), Макс Файнберг і Філіп Вергер (INRA - Металік)
Короткий зміст: У західних країнах, де продовольство достатнє, споживачі організовують свій раціон з великою кількістю продуктів. Завдання цієї роботи полягає у вивченні того, як нещодавню методику аналізу прихованих змінних, "Невід'ємну факторизацію матриці" (NMF), можна застосувати до даних споживання для розуміння цієї домовленості. Такі дані мають позитивний характер і мають велике значення. Потім побудована тут статистична модель NMF забезпечує подання даних позитивними прихованими змінними, які називаються системами споживання, яких дуже мало. Оскільки підхід NMF сприяє розрідженості, отримані системи споживання є легшими для інтерпретації. В заявці наводяться чисельні результати французького опитування споживачів. Метод кластеризації, заснований на методі k-середніх значень у підпросторі систем споживання, дозволяє створити групи споживачів, які можуть бути легко інтерпретовані дієтологами.
Дата: 2011-02-01
Розташування: Telecom ParisTech (колишня ENST) - amphi B312
Наукові теми:
A - Методи та моделі обробки сигналів
На цю зустріч реєстрація закрита.