Enseignants
De Vleeschouwer Christophe (coordinateur(trice)); Jacques Laurent;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Thèmes abordés
Ce cours s'inscrit dans l'offre de cours ELEC en traitement de l'information et du signal LELEC2885. Son objectif principal est d'introduire les notions indispensables pour appréhender des signaux d'images, depuis la capture jusqu'à son exploitation, en passant par les questions de représentation et d'approximation posées lors de sa transmission ou de son interprétation.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
1 |
Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil électriciens», ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
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Contenu
- Les différentes représentation d’une image: pixels, transformations de Fourier et multi-échelles.
- La transformation en ondelettes.
- Le principe de parcimonie et ses applications: des bases orthonormales aux systèmes redondants.
- Système visuel humain et principales caractéristiques de l'image.
- Classification des images et introduction à l'apprentissage profond.
- Outils de base d’analyse d’images: morphologie mathématique et apparentés.
- Segmentation d’image, regroupement (spectral), « watershed » et « levelsets »
- Une introduction à l’imagerie computationnelle
- Suivi (multi-) objet par détection, ou « detect-before-track »
- Suivi récursif visual d’objet, ou “track-before-detect”
- Principes de vision stéréoscopique
- Du codage entropique à la compression d'image
- Compression vidéo et « sparse approximation coding »
Méthodes d'enseignement
Le cours est organisé autour d'un ensemble de cours théoriques, traitant chacun d'une problématique spécifique communément rencontrée dans le monde du traitement d'images. Chaque cours introduit une sélection des principales solutions considérées dans la littérature et/ou l'industrie pour résoudre le problème étudié, et une liste de références bibliographiques est fournie pour approfondir chaque sujet.
A côté des cours théoriques,
A côté des cours théoriques,
- des séances d’exercices numériques sous Python sont organisées en salle informatique. Les étudiants sont amenés à programmer différents algorithmes associés à une sous-sélection cohérente des techniques enseignées. Ils exploitent pour cela des librairies Python existantes. L’apprentissage est assuré par résolution de problèmes, sur base d’images/signaux synthétiques ou réels, parfois associés à des bases de données externes.
- un dispositif d'apprentissage par problèmes est mis en oeuvre : un défi pratique est adressé par groupe de 2 à 3 étudiants dans le domaine de la vision intelligente. La solution imaginée et mise en oeuvre est soigneusement validée et évaluée via un rapport écrit et la remise de codes.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
L'évaluation comprend deux composantes :
*: Le projet donnera lieu à une note globale unique pour l'évaluation hors session. Le non-respect des consignes méthodologiques définies sur moodle, notamment en matière d’utilisation de ressources en ligne ou de collaboration entre étudiant.es entraînera une note globale de 0 pour l’évaluation hors session.
- Un examen oral (en session) évaluera les étudiants individuellement sur leur compréhension des méthodes présentées lors des cours magistraux et des travaux pratiques numériques. D'une part, l'étudiant sera amené à expliquer et à justifier le choix des méthodes mises en oeuvre au cours. D'autre part, l'examen vérifiera la maîtrise des concepts mathématiques sous-jacents à ces méthodes.
- Un projet, type hackathon (hors session*), réalisé par équipe de deux à trois étudiants aura pour objet de résoudre un problème concret en vision intelligente. La note finale du projet portera sur un rapport écrit et une remise de code Python. Une attention particulière sera accordée à l'évaluation de la méthode proposée.
*: Le projet donnera lieu à une note globale unique pour l'évaluation hors session. Le non-respect des consignes méthodologiques définies sur moodle, notamment en matière d’utilisation de ressources en ligne ou de collaboration entre étudiant.es entraînera une note globale de 0 pour l’évaluation hors session.
Autres infos
Ce cours suppose acquises les notions de base en traitement du signal, telles que dispensées dans le cours « signaux et système » (LFSAB1106) ou « traitement numérique du signal » (LELEC2900).
Ressources
en ligne
en ligne
Bibliographie
Support de cours :
Transparents, articles tutoriaux et parties de code Python.
Les documents du cours sont disponibles sur Moodle
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Course materials:
Slides, tutorials and parts of Python code.
Course documents are available on Moodle
Transparents, articles tutoriaux et parties de code Python.
Les documents du cours sont disponibles sur Moodle
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Course materials:
Slides, tutorials and parts of Python code.
Course documents are available on Moodle
Faculté ou entité
en charge
en charge
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil biomédical
Master [120] : ingénieur civil électricien
Master [120] : ingénieur civil en informatique
Master [120] en sciences informatiques
Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
Master [120] : ingénieur civil en science des données
Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information