Laurent JACQUES

Dans les sciences de l'imagerie, diverses propriétés statistiques d'un objet d'intérêt doivent être estimées. Pour l'observation d'un organe en imagerie par résonance magnétique ou d'une galaxie en radioastronomie, il faut déterminer statistiquement si leurs caractéristiques sont réelles ou issues d'artefacts d'imagerie. La collection de signaux ou d'images, ou l'interactions d'utilisateurs dans un réseau social peuvent être étudiés comme étant générés par un « processus aléatoire » dont les propriétés statistiques expliquent la structure de l'ensemble, par exemple l'existence de communautés d'utilisateurs ou le regroupement d'images semblables. Dans ce projet de recherche, nous proposons d'extraire ces propriétés statistiques à l'aide de nouveaux algorithmes et outils mathématiques basés sur des résumés aléatoires d'ensembles de données. Nous y exploiterons leurs invariances géométriques intrinsèques (en translation ou rotation) afin d'améliorer la conception de ces algorithmes.