Add to ORKGNational audienceCet article présente le premier estimateur quasi minimax adaptatif pour les images géométriquement régulières dans un modèle de bruit blanc. Cet estimateur combine les capacités d'approximation des bases orthonormées de bandelettes à la théorie de la sélection de modèles. L'estimateur ainsi obtenu est calculable par un algorithme rapide dont l'efficacité théorique peut être prouvé. Ces performances sont confirmées par des expériences numériques sur des images naturelles
International audienceDans cet article, nous considérons la poursuite du sous-espace principal (sign...
National audienceLes algorithmes de traitement d'images regroupent un ensemble de méthodes qui vont ...
National audienceNous présentons une méthode géométrique d'estimation de la pose de la tête à partir...
National audienceCet article présente le premier estimateur quasi minimax adaptatif pour les images ...
Cet article présente une méthode réalisant conjointement l'identification de modèles de mouvement da...
Cette thèse est consacrée à la caractérisation et à la généralisation de techniques statistiques de ...
National audienceCet article présente une nouvelle approche d'approximation de la bordure négative e...
International audienceLes performances des systèmes de reconnaissance de visage chutent de manière t...
National audienceCet article a pour but de présenter un nouvel algorithme pour améliorer l'estimatio...
Cet article présente les travaux que nous avons menés ces dernières années autour de l'analyse d'ima...
La segmentation d'une image consiste à rechercher une partition optimale de l'ensemble des sites d'u...
International audienceDans ce travail nous abordons le problème de l'estimation, en présence de brui...
National audienceLa problématique abordée dans cet article concerne le développement et l'optimisati...
National audienceCet article propose un nouvel algorithme pour calculer la projection sur l'ensemble...
Cet article présente un nouvel algorithme de calcul de l'arbre des composantes d'une image. Vis-à-vi...
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