Annuaire > Chiron Guillaume, IGR

• Bibliothèque nationale de France (Service Numérisation),
• Chercheur invité - Laboratoire L3i, Université de la Rochelle.

I - ACTIVITÉS DE RECHERCHE

A - Domaines d’intérêt

[Vision par ordinateur]
• Acquisition/traitement dynamique (séquences vidéos, RGB-D, documents)
• Modèles de bruit (trajectoires, comportements, textes OCR)
• Approches Bayésiennes non-paramétriques

[Systèmes complexes]
• Modélisation comportementale
• Simulation multi-agents

B - Thèse de doctorat

Téléchargement : Manuscrit pre-print (pdf) - Diapos Soutenance (pdf | pptx) - Vidéo soutenance (mp4)

Dates : Oct. 2011 - Nov. 2014 (soutenue le 28/11/14)

Encadrement : Petra Gomez-Krämer et Michel Ménard

Projets : APIALERTE, RISQAPI, EPERAS, DynApis

Mots clés : abeilles, trajectoires, vidéosurveillance, stéréovision, RGB-Depth, segmentation 3D, suivi de multi-cibles et multi-hypothèses, modélisation comportementale, approche Bayésienne non paramétrique, processus de Dirichlet hiérarchique, système multi-agents

Résumé :Cette thèse propose une approche méthodologique pour la constitution d’une chaîne complète de vidéosurveillance pour des environnements naturellement encombrés. Dans le manuscrit, nous identifions et levons un certain nombre de verrous méthodologiques et technologiques inhérents : 1) à l’acquisition de séquences vidéo en milieu naturel, 2) au traitement d’images, 3) au suivi multi-cibles, 4) à la découverte et la modélisation de motifs comportementaux récurrents, et 5) à la fusion de données. Le contexte applicatif de nos travaux est la surveillance apicole, et en particulier, l’étude des trajectoires des abeilles en vol devant la ruche. De ce fait, cette thèse se présente également comme une étude de faisabilité et de prototypage dans le cadre des deux projets interdisciplinaires EPERAS et RISQAPI (projets menées en collaboration avec l’INRA Magneraud et le Muséum National d’Histoire Naturelle). Il s’agit pour nous informaticiens et pour les biologistes qui nous ont accompagnés, d’un domaine d’investigation totalement nouveau, pour lequel les connaissances métiers, généralement essentielles à ce genre d’applications, restent encore à définir.

Contrairement aux approches existantes de suivi d’insectes, nous proposons de nous attaquer au problème dans l’espace à trois dimensions grâce à l’utilisation d’une caméra stéréovision haute fréquence. Dans ce contexte, nous détaillons notre nouvelle méthode de détection de cibles appelée segmentation HIDS. Concernant le calcul des trajectoires, nous explorons plusieurs approches de suivi de cibles, s’appuyant sur plus ou moins d’a priori, susceptibles de supporter les conditions extrêmes de l’application (e.g. cibles nombreuses, de petite taille, présentant un mouvement chaotique). Une fois les trajectoires collectées, nous les organisons selon une structure de données hiérarchique et mettons en œuvre une approche Bayésienne non-paramétrique pour la découverte de comportements émergents au sein de la colonie d’insectes. L’analyse exploratoire des trajectoires issues de la scène encombrée s’effectue par classification non supervisée, simultanément sur des niveaux sémantiques différents, et où le nombre de clusters pour chaque niveau n’est pas défini a priori mais est estimé à partir des données. Cette approche est dans un premier temps validée à l’aide d’une pseudo-vérité terrain générée par un Système Multi-Agents, puis dans un deuxième temps appliquée sur des données réelles.

Lien téléchargement vidéo suivi d’abeilles en 3D

C - Liste des publications

Articles de journaux

Internationaux

  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Michel M., Detecting and tracking honeybees in 3D at the beehive entrance using stereo vision, EURASIP Journal on Image and Video Processing 2013, 1 (2013) 59 - <Lien PDF>

Nationaux

  • Requier F., Chiron G., Ménard M., Décrypter le vol des abeilles en 3D, Biofutur - Vol.35-380, pp.48-53, 2016 - <Lien> <Lien PDF>
  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Michel M., Modélisation comportementale selon différentes échelles temporelles à partir de trajectoires issues de scènes encombrées, Revue d’Intelligence Artificielle (RIA), 2015 - <Lien>

Articles de conférences & workshops

Internationaux

  • Chiron G., Doucet A., Coustaty M., Moreux JP. ICDAR2017 Competition on Post-OCR Text Correction. 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2017
  • Chiron G., Doucet A., Coustaty M., Visani M., Moreux JP. Impact of OCR errors on the use of digital libraries. Towards a better access to information. ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries (JCDL), 2017
  • Moreux JP., Chiron G. Image Retrieval in DLs - A Large Scale Multicollection Experimentation, IFLA News Media Section, 2017.
  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Ménard M., Discovering Emergent Behaviors from Tracks Using Hierarchical Non-parametric Bayesian Methods, 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2014 - <Lien PDF>
  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Ménard M., 3D tracking based on possibilities rather than probabilities. Application to flying honeybees at the beehive entrance, In Workshop Visual observation and analysis of Vertebrate And Insect Behavior (VAIB), in conjunction with ICPR, 2014 - <Lien PDF>
  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Ménard M., Requier F., 3D Tracking of Honeybees Enhanced by Environmental Context, Dans Image Analysis and Processing, International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP), 2013 - <Lien PDF>
  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Ménard M., Outdoor 3D Acquisition System for Small and Fast Targets. Application to honeybee monitoring at the beehive entrance, In Workshop Proceedings of GEODIFF, in conjuction with VISIGRAPP, 2013 - <Lien PDF>
  • Hong HC., Chiron G., Boucher A., A Multi-agent Model for Image Browsing and Retrieval, Advanced Methods for Computational Collective Intelligence, 117-126, 2013

Nationaux

  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Ménard M., Approche Bayésienne non-paramétrique pour la découverte de comportements émergents à partir de trajectoires, 19ème congrès national sur la Reconnaissance de Formes et l’Intelligence Artificielle (RFIA), 2014
  • Chiron G., Moreux. J.P., Doucet A., Coustaty M., Visani M., Erreurs OCR et biais d’indexation : impact sur les usages. 17ème conférence Extraction et Gestion des Connaissances, Atelier Journalisme Computationnel (EGC), 2017
  • Maitre J., Menard M., Chiron G., Bouju A., Utilisation conjointe LDA et Word2Vec dans un contexte d’investigation numérique. 17ème conférence Extraction et Gestion des Connaissances, Atelier Journalisme Computationnel (EGC), 2017

Autres rassemblements scientifiques sans proceedings (ex : GdR)

  • Chiron G., Requier F., Ménard M., Présentation du réseau DynApis lors des rencontres du Réseau National des Systèmes Complexes (RNSC), Le Havre, 2015, Présentation - <Lien PDF>
  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Ménard M., Processus de Dirichlet hiérarchique pour la découverte de comportements. Validation sur des trajectoires d’insectes simulées par SMA, 7ème Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes (JFRB), 2014, Article de conférence
  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Ménard M., Détection et suivi d’abeilles en 3D, Analyse conjointe des images RGB-Depth, GdR 720 ISIS (2014), Présentation - <Lien PDF>
  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Ménard M., Découverte de comportements récurrents à différentes échelles temporelles à partir de trajectoires, Journée Reconnaissance d’actions et de comportements dans les vidéos - Fédération MIRES (2014), Présentation
  • Chiron G., Gomez-Krämer P., Ménard M., Suivi 3D multi-cibles & multi-hypothèses, Etude comportementale des abeilles, Colloque FREDD (2012), Poster - <Lien PDF>

II - ACTIVITÉS D’ENSEIGNEMENT

Total de 386h (présentielles) d’enseignement depuis septembre 2011 réparties sur mes 3 années de DCACE et mon année de demi-ATER, ainsi que des vacations.

  • IUT - 1ère année
    • 92h TP – IHM (Introduction aux Interfaces Hommes-Machine)
    • 86h TP – ACSI (Analyse et Conception des Systèmes d’Information, UML)
    • 38h TP – CDN (Conception de documents et d’interfaces numériques, HTML5, CSS3)
  • IUT - 2ème année IUT
    • 16h TP – BDXML (Base de Données XML)
    • 73h TD/TP – PWS (Programmation web coté serveur, Php, Zend Framework 2)
  • IUT - Licence Pro
    • 34h TP, 10h TD, 7h CM – DevMob (Développement Mobile iOS, Objective C)
  • Fac. des Sciences et Technologies - Master 1
    • 32h TP - Systèmes d’Information Décisionnels
  • Fac. de Sciences et Technologies - Master 2
    • 15h, Projet – Master 2 (UE Recherche, encadrement Projet)