Calcutta 2002

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Ecole CIMPA-UNESCO-INDE

Méthodes de calcul théorique pour la reconnaissance des formes et l'analyse d'images

Objectifs :

Le calcul théorique est un ensemble de méthodes dont l'association permet de fournir d'une manière ou d'une autre des informations souples permettant d'analyser des situations ambiguës de la vie réelle. En exploitant la frange de tolérance venant de l'imprécision des mesures, l'incertitude des données, le raisonnement approximatif et les vérités partielles, elle conduit à des solutions concrètes, fiables et peu coûteuses qui s'apparentent aux processus de décision humains. Les méthodes de calcul théorique ont fait leurs preuves depuis plusieurs années dans la reconnaissance des formes et l'analyse d'images. Le sujet a récemment mûri grâce aux applications à des questions comme celles de traitement de données recueillies à distance, les GPS (global positioning systems), l'imagerie médicale, la reconnaissance de caractères, la vérification des signatures, les multimédias, la reconnaissance des cibles, la reconnaissance des visages et la communication homme/machine. De nombreux livres, des ouvrages entiers et des numéros spéciaux de revues sont maintenant disponibles. Le calcul théorique est aussi l'outil clef de la théorie calculatoire de la perception (CTP) récemment proposée (par Zadh), qui peut être considéré comme un cadre réaliste pour développer les futurs systèmes de calcul de la prochaine génération.

Le but de cette école d'été est de donner l'occasion aux chercheurs, étudiants, enseignants et personnel de recherche et développement (R&D) de s'informer sur les techniques nouvelles de calcul théorique pour l'intelligence artificielle, depuis le début jusqu'aux applications dans la vie courante. On attachera une attention particulière aux applications de ces outils aux problèmes de reconnaissance de formes et d'analyse d'images. L'école donnera aussi l'occasion aux jeunes chercheurs d'établir des contacts avec des spécialistes confirmes de ces domaines, et d'initier des interactions.

Directeur scientifique :

Prof. Sanka K. Pal (Inde)

Comité scientifique :

A. Ghosh, M. K. Kundu, S. K. Pal (Inde), J. Kittler (UK) et le Directeur de l'Indian Statistical Institute

Conférenciers :

Dr Raghu Krishnapuram, IBM Research Laboratory, India.
Prof. Josef Kittler, University of Surrey, England.
Prof. Jacek Zurada, University of Louisville, USA.
Prof. Witold Pedrycz, University of Alberta, Canada.
Prof. Andrzej Skowron. Warsaw University, Poland
Prof. Vito D. Gesu, University of Palermo, Italy
Prof. Rudy Setiono, National University of Singapore, Singapore
Dr. Tinku Acharya, Intel Corporation, USA
Prof. Kalyanmoy Deb, Indian Institute of Technology, Kanpur, India.
Prof. M Narasimha Murty, Indian Institute of Science, Bangalore, India
Prof. Santanu Chaudhury, Indian Institute of Technology, New Delhi, India
Prof. Tang Yuan Yan, Hong Kong Baptists University, Hong Kong
Dr. Simon C. K. Shiu, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong
Dr. Hillol Kargupta, University of Maryland, Baltimore County, USA
Prof. B. Yegnanarayana, Indian Institute of Technology, Madras, India
Prof. Sung-Bae Cho, Yonsei University, Korea

Langue de travail :

Anglais

Date et lieu :

2-13 décembre, 2002, Calcutta (Inde)

Cours :

On commencera par des exposés d'introduction à la reconnaissance des formes, aux outils de calcul théorique (logique floue, réseaux neuronaux, algorithmes de génétique, ensembles non dégrossis, fractals, ondelettes et approche probabilistes/raisonnement par cas). Ils seront suivis par des exposés montrant comment appliquer ces différents outils aux problèmes de reconnaissance de formes et d'analyse d'images. Cela comprend les pré traitements, les questions de classification, de production de règles, d'inférences, de fouille de données, de raisonnements fondés sur des cas particuliers. Enfin des exposés seront donnés sur les méthodes d'hybridation (qui combine plusieurs des outils mentionnés ci-dessus) et leurs applications à la vie réelle.

Prérequis :

Cette école est destinée à des jeunes chercheurs (y compris des doctorants, des post-doctorants et du personnel de l'industrie ou de recherche et développement) et des enseignants des universités. Le niveau requis est celui d'une maîtrise en informatique, ingénierie électrique, mathématiques ou statistiques.

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