Laboratoire Informatique, Image et Interaction (L3i)

 

Annuaire > Franco Patrick, MCF

  • Maître de Conférence

    • Mots clés :

    Résumé du thème de recherche :

    – Mots Clés
    Traitement des images, reconnaissance des formes, descripteurs, arbres minimaux, analyse de trajectoires.

    Mes activités concernent l’étude des Arbres de Représentation Minimaux (ARM) et leurs utilités potentielles dans des problèmes aussi variés que la reconnaissance des formes ou l’analyse de trajectoires.

    – Reconnaissance d’objets dans des images de documents
    Un nouveau modèle de description d’un objet dans une image a été proposé. S’appuyant sur la construction d’arbres minimaux ses propriétés sont étudiées à travers le problème de la reconnaissance de symboles complexes.
    Le terme complexe signifie que les symboles sont décrits par des régions de l’image parfois disjointes et aux frontières irrégulières auxquelles peuvent s’ajouter des détériorations de plusieurs ordres (ruptures de connexité, occultations etc.).
    L’invariance de la reconnaissance face aux translations et rotations de symboles dégradés a été vérifiée dans un contexte d’images binaires à faibles résolutions. Le modèle a été validé sur une plateforme d’évaluation (base de données test) servant de référence à la communauté « Graphics Recognition » reconnue par le TC10 de l’IAPR (International Association for Pattern Recognition). Les résultats de tests à grandes échelles, montrent qu’il supporte la comparaison avec des descripteurs réputés performant pour ce type d’images (invariants de Zernike etc.) en terme de taux de reconnaissance (et variance intra/inter classes).

    – Analyse de trajectoires multidimensionnelles
    Analyse, comparaison et classification de trajectoires décrites par des danseurs. Il s’agit de trajectoires tridimensionnelles, à caractère déterministe mais présentant de fortes non linéarités (grande variété de mouvements observables). En connectant tous les points de la trajectoire sous la contrainte de définir un chemin minimum (Minimum Spanning Tree) on définit une mesure d’ordre topologique.
    Cette signature est propre à une dynamique et permet l’identification de trajectoires cibles ayant parfois subis des transformations (linéaires ou non). Une stratégie de résistance au bruit d’acquisition peut être planifiée soit par élagage d’arcs soit par sélection d’un sous-ensemble de points à connecter…
    Cette solution supporte la comparaison avec une approche plus conventionnelle de type chaîne de Markov.

    • Encadrement doctoral : co-encadrement d’un doctorant.
      Participation à l’Organisation de GREC 2009 (Eighth IAPR International Workshop on Graphics Recognition).
      Participation dans le Projet De Recherche Eureka "RecoNomad".

    Points forts de mes activités de recherche :

    – ARM pour la Reconnaissance de Formes : allier puissance de discrimination et tps de calcul raisonnable…
    Si les résultats semblent concluants en terme de discrimination, l’approche n’est pas dénuée d’un certain coût algorithmique (lié à la construction des ARMs). Les développements actuels portent sur la minimisation de ce dernier. Une des alternatives consiste à exprimer l’objet cible dans l’espace Cosinus Discret (Transformation en Cosinus Discrète – norme de compression JPEG-1992). Des notions de compression d’image sont utilisées. Les concepts entourant les étapes de transformation, quantification et codage guident certains de nos choix. L’utilisation de l’espace Cosinus Discret a concurrence d’une décomposition en ondelettes est justifié. Cette piste semble prometteuse puisqu’ elle vient de faire l’objet d’un article dans une revue internationale.

    – ARM pour l’Analyse de Trajectoires Multidimensionnelles
    Des développements récents sont consacrés à la définition d’une nouvelle famille de signatures opérant sur des trajectoires multi-capteurs (mouvement). L’idée est d’estimer au court du temps l’entropie véhiculée par une telle dynamique. Une autre piste vise à mesurer l’évolution de l’entropie cumulée (temps cumulé, mémoire). A notre connaissance, ces approches semblent novatrices puisque, à part les méthodes statistiques usuelles (ACP...), peu de techniques analysent la dynamique globale des mouvements.

    Principales publications (4 dernières années) :

    • P. Franco, J-M. Ogier, P. Loonis and R. Mullot,
      A new minimum spanning tree-based method for shape description and matching working in Discrete Cosine space,
      International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence (IJPRAI), Volume 23, Number 8, p. 1-27, 2009.

    • P. Franco, JM. Ogier, P. Loonis, R. Mullot,
      A new shape descriptor working in Discrete Cosine space :
      application to graphical symbols recognition,
      In Eighth IAPR International Workshop on Graphics Recognition (GREC 09), p. 308-320, La Rochelle (France), July 2009.

    • P. Franco, JM. Ogier, P. Loonis, R. Mullot,
      Description d’un objet graphique : proposition d’un modèle opérant dans l’espace image ou dans l’espace cosinus discret.
      Revue Traitement du Signal.
      Volume 24, N.1, 2007.

    Points forts de mes activités relevant des missions autres que la recherche

    Enseignement L3, M1 pour un Volume de 192hETD.

    Responsabilités administratives
    Responsable de la 1ière Année du Master Ingénierie Informatique (ICONE).
    Responsable des Stages de M1 Ingénierie Informatique.
    2007-2010 membre élu du Conseil de Département Informatique.

    Responsabilités pédagogiques
    Responsabilité de 4 Unités d’Enseignements.
    Encadrement de stagiaires L3, M1.