Machine Learning-Robotics
- Domaine
- Machine Learning-Robotics
- Domain - extra
- Computational geometry
- Année
- 2010
- Starting
- October
- État
- Closed
- Sujet
- Méthodes topologiques pour la classification de données géométriques
- Thesis advisor
- CHAZAL Frédéric
- Co-advisors
- Steve Oudot (INRIA)
- Laboratory
- Collaborations
- Abstract
- Avec l'essor constant des techniques d'acquisition et de génération de données, de larges banques de données de formes géométriques sont aujourd'hui disponibles, le plus souvent sous la forme de nuages de points. Dans le but d'organiser ces données, il est primordial de définir des notions pertinentes de similarité entre formes géométriques qui soient invariantes à l'échantillonnage et aux
différentes poses que peuvent prendre les objets que les nuages de points représentent.
L'objectif principal de la thèse sera d'utiliser des concepts récents de la topologie algorithmique (homologie persistante, diagrammes de persistance, entrelacement de filtrations) pour définir des signatures caractérisant le comportement local des formes géométriques sous-jacentes à des nuages de points. - Context
- Objectives
- L'objectif principal de la thèse sera d'utiliser des concepts récents de la topologie algorithmique (homologie persistante, diagrammes de persistance, entrelacement de filtrations) pour définir des signatures caractérisant le comportement local des formes géométriques sous-jacentes à des nuages de points. La robustesse de ces signatures, notamment vis-a-vis de perturbations des formes au sens de la distance de Gromov-Hausdorff, sera un critère de qualité essentiel. Un autre critère important sera la complexité de leur calcul. Les signatures seront ensuite utilisées pour définir des algorithmes robustes de "matching" partiel ou total entre formes géométriques à
partir de leurs représentations sous forme de nuages de points. Plusieurs applications de ce travail seront explorées, en particulier la classification de formes 3-d et le recalage de nuages de points issus de scans.
- Work program
- Extra information
- Prerequisite
- master's degree in Computer Science, plus some knowledge of algebraic topology
- Détails
sujet.pdf- Expected funding
- Institutional funding
- Status of funding
- Expected
- Candidates
- M. Alexandre Bos (http://geometrica.saclay.inria.fr/team/Alexandre.Bos/)
- Utilisateur
- frederic.chazal
- Créé
- Lundi 22 février 2010 18:16:59 CET
- dernière modif.
- Mercredi 22 juin 2011 08:19:50 CEST
Connexion
Ecole Doctorale Informatique Paris-Sud
Directrice
Nicole Bidoit
Assistante
Stéphanie Druetta
Conseiller aux thèses
Dominique Gouyou-Beauchamps
ED 427 - Université Paris-Sud
UFR Sciences Orsay
Bat 650 - aile nord - 417
Tel : 01 69 15 63 19
Fax : 01 69 15 63 87
courriel: ed-info à lri.fr