Séminaire (Organisé par l’Equipe de recherche DI)

Fadi DORNAIKA

Basque Foundation for Science, Spain


Manifold Learning pour l’analyse de données visuelles


Jeudi 20 novembre 2014 à 13h30 en salle RD134


Résumé :

Cet exposé contient deux parties. La première porte sur nos travaux récents dans le domaine du Manifold Learning. En particulier, nous décrivons d’une façon brève certaines contributions concernant la sélection d’attributs dans les sous-espaces de projection, la sélection et la projection récursive, la projection non-linéaire supervisée, et la projection supervisée adoptant l’analyse discriminante locale avec transformation exponentielle. La deuxième partie décrit une méthode pour la construction de graphes de données en utilisant un codage linéaire adaptatif adoptant deux phases d’estimation.

Les méthodologies proposées sont validées et testées sur des données visuelles dans les domaines de la reconnaissance de visages (identité), de la reconnaissance d’objets dans des scènes extérieures et de l’estimation de l’orientation 3D de visages sans modèle prédéfini.



Actualités
Vidéothèque
Téléchargements
Annuaire



FR SHIC 3272

Collegium UTC/CNRS