14/10/2004 Parcours et unités d’enseignement du domaine : Signal et Images Isabelle Bloch, Bertrand David, Yves Grenier.

Présentation au sujet: "14/10/2004 Parcours et unités d’enseignement du domaine : Signal et Images Isabelle Bloch, Bertrand David, Yves Grenier."— Transcription de la présentation:

1 14/10/2004 Parcours et unités d’enseignement du domaine : Signal et Images Isabelle Bloch, Bertrand David, Yves Grenier

2 Signal et Images Le domaine Signal et Images en quelques mots Au carrefour de plusieurs disciplines  Mathématiques et mathématiques appliquées  Informatique  Quelques éléments de physique  Psychophysiologie de la perception et cognition Multiples applications  Télécommunications  Médecine, sciences de la vie  Environnement, Aménagement du Territoire, Défense  Musique, Art et Technologie  Multimédia  Société de l’information Nombreux débouchés (stages, emplois...)

3 Signal et Images Parcours thématiques SIGNALIMAGE Interfaces, réalité virtuelle et multimédia +INF Systèmes et applications multimédia, vidéo et audio +INF, MDI Apprentissage et fouille de données +INF Traitement classique et quantique de l’information optique +MDI

4 Signal et Images Les unités d’enseignement de base SI240 : Traitement du signal : méthodes et étude de cas SI241 : Analyse des images SI242 : Automatique SI220 : Acoustique SI221 : Bases de la reconnaissance des formes SI222 : Techniques de compression SI223 : Electromagnétisme non linéaire SI224 : Bases de la mécanique quantique Les parcours s’appuient aussi sur des UEs de base d’autres domaines

5 Signal et Images Parcours Signal Contexte :  Il y a du traitement du signal partout, même là où on ne l’attend pas,  une discipline transverse nécessaire pour modéliser et caractériser les phénomènes physiques,  extraire, estimer, détecter, traiter ! Objectifs :  Acquérir les bases de traitement numérique et statistique du signal.  Maîtriser les méthodes : de traitement multidimensionnel, la séparation de sources, les méthodes adaptatives et non linéaires, la poursuite, le traitement de la parole et de la musique  Découvrir les applications. Pédagogie tournée vers l’étude de cas

6 Signal et Images Parcours Signal Poursuite Analyse sous espace de la musique Séparation de sources

7 Signal et Images Parcours Signal Unités d’enseignement de spécialité :  SI340 : Signal audio-fréquence et parole  SI341 : Antennes intelligentes et séparation de sources  SI342 : Poursuite, traitement adaptatif et non linéaire  SI380 : Projets de traitement du signal Unités d’enseignement de base :  SI240 : Traitement du signal, méthodes et études de cas  SI220 : Acoustique  SI221 : Bases de la reconnaissance des formes  SI222 : Techniques de compression  MDI220 : Espaces de Hilbert et transformée de Fourier  MDI222 : Statistiques  MDI224 : Optimisation

8 Signal et Images Parcours Image Contexte :  Une évolution très rapide, des applications socio- économiques très variées.  Multiplication des sources et des techniques d’imagerie.  Evolution des méthodes et des outils. Objectifs :  Assimiler les bases et les techniques avancées de traitement et d’interprétation d’images, de vision par ordinateur, depuis les modèles jusqu’à la mise en œuvre pratique.  Maîtriser les grands domaines d’application (imagerie aérienne et satellitaire, imagerie médicale, vision industrielle).

9 Signal et Images Parcours Image Filtrage, segmentation, reconnaissance, interprétation…

10 Signal et Images Parcours Image Unités d ’enseignement de spécialité :  SI343 : Méthodes avancées de traitement des images  SI344 : Vision artificielle et raisonnement dans les images  SI345 : Applications du traitement des images  SI381 : Projet de traitement d’images Unités d’enseignement de base :  SI241 : Analyse des images  1 parmi SI221 : Bases de la reconnaissance des formes MDI222 : Statistiques  1 parmi SI222 : Techniques de compression MDI220 : Espaces de Hilbert et transformée de Fourier MDI221 : Probabilités+ MDI222 : Statistiques MDI224 : Optimisation continue INF221 : Connaissances et raisonnement INF224 : Paradigmes de programmation

11 Signal et Images Parcours Interfaces, réalité virtuelle et multimédia CAT : volant 3D pour se déplacer dans un environnement virtuel interactif. Le “pinch glove” : interaction gestuelle avec l’ordinateur Réalités virtuelles

12 Signal et Images Parcours Interfaces, réalité virtuelle et multimédia Cf. présentation du domaine INF Contexte :  Importance des interfaces homme-machine adaptées.  Evolution de la réalité virtuelle et implication croissante dans les nouvelles applications multimédia.  Forte pluridisciplinarité. Objectifs :  Maîtriser les méthodes et techniques permettant aux utilisateurs d’interagir avec les logiciels informatiques et d’accéder aux mondes virtuels et aux contenus numériques multimédia.  Acquérir une expérience pratique dans le domaine de l’interaction entre l’homme et les environnements numériques.

13 Signal et Images Parcours Interfaces, réalité virtuelle et multimédia Unités d’enseignement de spécialité :  INFSI350 : Réalité virtuelle  INFSI351 : Interfaces homme-machine  INF347 : Ingénierie des services web et cartographie  SI348 : Multimédia : interactivité, composition et synchronisation  INF384 : Projet Unités d’enseignement de base : INF221 : Connaissances et raisonnement INF222 : Langages et modélisation et méthodes formelles INF223 : Concurrence et communication INF224 : Paradigmes de programmation INF225 : Bases de données RES240 : Principe et architecture des réseaux IP SI221 : Bases de la reconnaissance des formes SI222 : Techniques de compression SI241 : Analyse des images COM223 : Modulations numériques COM224 : Codage et décodage COMMDI225 : Théorie de l’information et de la communication

14 Signal et Images Parcours Systèmes et applications multimédia, vidéo et audio Contexte :  Multiplication des données et des applications et nouveaux services multimédia. Objectifs :  Représentation de l’information image-audio-vidéo, compression, transmission sur des réseaux hétérogènes, aspects système, indexation du contenu multimédia, tatouage, interactivité et mobilité …  Et aussi : TVDH, cinéma numérique, télé en relief, standards, format de fichiers, protocoles de distribution …

15 Signal et Images Parcours Systèmes et applications multimédia, vidéo et audio

16 Signal et Images Parcours Systèmes et applications multimédia, vidéo et audio Organisation en deux filières :  Traitement des données multimédia (autour de SI346 et SI340)  Applications multimédia (autour de SI346 et SI347 ou SI348) Unités d’enseignement de spécialité :  SI346 : Traitement et représentation des informations multimédia  SI347 : Vidéo numérique  SI348 : Multimédia : interactivité, composition et synchronisation  SI340 : Signal audio-fréquence et parole  SI382 : Projet multimédia Unités d’enseignement de base : MDI222 : Statistiques COMMDI225 : Théorie de l’information et de la communication numérique COM223 : Modulations numériques COM224 : Codage et décodage RES240 : Principes et architecture des réseaux IP INF224 : Paradigmes de programmation SI240 : Traitement du signal, méthodes et études de cas SI220 : Acoustique SI241 : Traitement des images SI221 : Bases de la reconnaissance des formes SI222 : Techniques de compression MDI220 : Espaces de Hilbert et transformée de Fourier

17 Signal et Images Parcours Apprentissage et fouille de données Cf. présentation du domaine INF Contexte :  Grandes masses de données.  Applications nombreuses : diagnostic, reconnaissance des formes, recherche d’informations dans les grands ensembles de données (internet, textes, images, vidéo…) Objectifs :  Maîtriser les techniques d’apprentissage, de fouille de données, de représentation des connaissances.

18 Signal et Images Parcours Apprentissage et fouille de données

19 Signal et Images Parcours Apprentissage et fouille de données Unités d’enseignement de spécialité :  INFMDI348 : Fouille de données et acquisition de connaissances  MDI343 : Apprentissage supervisé Unités d’enseignement de base :  SI221 : Bases de la reconnaissance des formes  MDI222 : Statistiques  MDI224 : Optimisation  INF221 : Connaissances et raisonnement  INF225 : Bases de données  INF226 : Algorithmes et complexité

20 Signal et Images Parcours Traitement classique et quantique de l’information optique Contexte :  Rôle accéléré de l’optique pour le stockage et le traitement classique de l’information.  Essor du traitement quantique de l’information. Objectif :  Comprendre le traitement du signal optique et l’optique non linéaire, au cœur des révolutions en cours.  Etat de l’art et bases pour permettre des contributions à l’innovation dans le domaine.

21 Signal et Images Parcours Traitement classique et quantique de l’information optique

22 Signal et Images Parcours Traitement classique et quantique de l’information optique Unités d ’enseignement de spécialité :  SI349 : Traitement de l’information optique  SI383 : Projet expérimental en traitement classique de l’information optique  SI384 : Projet expérimental en traitement quantique du signal Unités d’enseignement de base :  SI223 : Electromagnétisme non linéaire  SI224 : Bases de la mécanique quantique  2 parmi MDI220 : Espaces de Hilbert et transformée de Fourier MDI222 : Statistiques MDI226 : Equations aux dérivées partielles COM220 : Communications optiques

23 Signal et Images Masters en parallèle avec la troisième année (M2) Plusieurs co-habilitations ou conventions avec des masters recherche, par exemple :  Master Informatique de Paris 6 (spécialités Imagerie, Intelligence Artificielle et Décision, etc.)  Master de mathématiques appliquées de Paris 5 et ENS Cachan (Mathématiques, Vision et Apprentissage, Méthodes Numériques pour les Modèles des Milieux Continus)  Master de Mathématiques et Informatique de Paris 7 (Modélisation aléatoire)  Master de Physique fondamentale et appliquée de Paris 11 (Lasers et matières)  Master de systèmes d’information de Marne La Vallée (Sciences de l’Information Géographique)  Master ATIAM de l’université Paris VI (Acoustique, informatique, tds et musique) Préparation au doctorat, diplôme reconnu partout en Europe et ailleurs Organisation : à prévoir très tôt (place du stage, choix des UEs adéquates, équivalences…) Charge de travail : environ 1/3 en plus (15 crédits validés dans le M2 sont comptés à l’ENST) Voir http://www.tsi.enst.fr/~bloch/masters.html https://eole.enst.fr/scolarité/masters-recherche/

24 Signal et Images