Équipe SC

Responsable : Marie CHABERT

Les activités de recherche du groupe “Signal & Communications” sont actuellement divisées en deux domaines principaux :

  • Traitement statistique du signal et des images: représentation et analyse, problèmes inverses et imagerie computationnelle, apprentissage automatique
  • Signal pour les communications: récepteurs numériques, performances dans des canaux de communication réels.

Traitement statistique du signal et des images

Les activités de recherche de premier plan en traitement statistique du signal et des images menées par le groupe SC sont actuellement consacrées aux thèmes de recherche suivants :

  • Représentation et analyse de signaux et d’images
    • échantillonnage non uniforme et reconstruction
    • analyse spectrale: décomposition en modes empiriques, décomposition AM / FM
    • analyse temps-fréquence: réallocation et synchronisation
    • analyses multi-échelles, multi-résolutions et multifractales : invariance d’échelle, auto-similarité, régularité locale, analyse de texture
  • Problèmes inverses et imagerie informatique
    • Restauration : débruitage, déconvolution
    • super-résolution pour l’image
    • fusion d’images multibande (p. ex. pansharpening multi- et hyperspectral)
  • Apprentissage automatique pour le traitement du signal et des images
    • séparation aveugle de sources: analyse en composantes indépendantes (ICA), factorisation matricielle non négative (NMF)
    • apprentissage de représentation: apprentissage de dictionnaire, apprentissage de sous-espaces, transformations adaptatives et rapides
    • modélisation structurée : modèles parcimonieux, anti-parcimonieux et de faible rang

Ces problèmes sont abordés à l’aide de divers outils méthodologiques et théoriques tels que :

  • Modélisation et calcul bayésiens
    • inférence bayésienne (hiérarchique)
    • modèles à variables latentes, modèles de Markov cachés, champs aléatoires de Markov
    • méthodes non paramétriques bayésiennes: processus bêta, processus de Dirichlet et gaussien
    • algorithmes pour chaîne de Markov (MCMC): Metropolis-Hastings, échantillonneurs de Gibbs (partially collapsed Gibbs sampler), algorithmes à saut réversible, Monte Carlo hamiltonien, proximal-MALA
  • Optimisation déterministe et stochastique
    • algorithmes splitting et proximaux
    • méthodes lagrangiennes augmentées
    • algorithmes de majorisation-minimisation
    • intégrations et approximations de Monte Carlo

Ces activités de recherche sont menées dans différents domaines d’application, à savoir :

  • Géoscience et télédétection
    • imagerie hyperspectrale: démodulation spectrale, détection de non-linéarité et de variabilité, segmentation / classification, fusion (par exemple, pansharpening)
    • analyse d’images multi-temporelles: détection de changement, démixage
    • altimétrie conventionnelle et Doppler: modélisation et estimation des paramètres
  • Imagerie biomédicale et ingénierie
    • segmentation et suppression du mélange d’images 3D + t TEP
    • échographie : acquisition rapide et détection comprimée, segmentation / classification
    • détection et délimitation des ondes P et T dans l’ECG
    • localisation de la source en EEG
    • parcellisation cérébrale hémodynamique en IRMf
    • analyse multi-échelles et multifractales de signaux biomédicaux (IRMf, ECG)
    • analyse du facteur d’expression génique: identification de la signature de la maladie (ex. grippe)
  • Diagnostic et surveillance
    • détection et diagnostic de défauts dans les machines électriques
    • traitement des données anémométriques et inertielles dans les systèmes de commande de vol
    • modélisation du vieillissement pour le pronostic en génie électrique
  • Traitement audio et musical
    • décomposition du signal musical
    • séparation de source multicanal
    • restauration audio
    • reconnaissance des accords de musique
  • Microscopie et spectroscopie
    • Analyse d’image-spectre EELS
    • analyse spectrochimique
    • imagerie par microscopie à force de résonance magnétique (MRFM)
  • Art investigation et patrimoine culturel
    • synthèse vidéo audio-guidée pour l’art moderne
    • analyse de texture et classification de tirages photographiques

Traitement du signal pour les communications numériques

Les activités de recherche en communications numériques, menées au sein de l’équipe SC, concernent la conception de formes d’onde, le codage de canal, les communications multi-utilisateurs / l’accès multiple / les communications coopératives, la synchronisation et l’égalisation.

  • Modulation et codage
    • conception de forme d’onde par bloc circulaire Faster-Than-Nyquist
    • FTN dans le régime non linéaire
    • Schémas de modulation spatiale en monoporteuse dans le domaine fréquentiel pour un compromis PAPR / performance
    • codes sur les graphes pour les modulations à phase continue codées (CPM) dans des canaux cohérents et non cohérents
    • Schémas BICM pour la CSk
    • Schémas de codage structuré pour canaux non ergodiques
    • Détection parcimonieuse pour la localisation des utilisateurs en intérieur et en extérieur sur des canaux MIMO à trajets multiples
    • Couplage spatial pour systèmes concaténés en série
    • Conception de formes d’onde et codage pour IoT (BPSK, modulation par modulation à décalage de code, modulation Chirp Spreaded, basée sur la FSK …)
    • Radar MIMO
  • Accès multiple et accès aléatoire
    • Méthodes d’accès aléatoire: schémas MARSALA, MUSCA et SPOTiT
    • IoT par satellite
  • Identification, égalisation et détection
    • schémas itératifs pour modulation à phase continue codée (CPM)
    • détection itérative d’un système BICM sur des canaux sélectifs en fréquence
    • méthodes de détection et de synchronisation de faible complexité dans le domaine fréquentiel
    • Algorithmes dépliés pour les algorithmes de détection basé EP
    • Schémas de détection de type message passing (EP / BP)
    • détection dans des canaux non linéaires à l’aide de réseaux neuronaux (NN)
    • détection dans les canaux non linéaires à l’aide d’un détecteur linéaire à faible complexité basé sur MAP auto-itéré ou MMSE pour Nyquist et Faster than Nyquist
    • classification des modulations
  • Systèmes multi-porteuses et bancs de filtres
    • multiplexage par répartition orthogonale de la fréquence (OFDM)
    • Accès multiple par division de code à porteuses multiples (CDMA)
  • Communications coopératives
    • géométrie stochastique pour la modélisation d’interférences

Les applications, dans le cadre général des communications sans fil et par satellite, concernent principalement :

  • Communications par satellite
    • formes d’onde codées pour la télémétrie (Ariane)
    • diffusion
    • Internet des objets par satellite utilisant des constellations LEO (Low Earth Orbit)
  • Communications sans fil
    • véhicule aérien sans pilote (UAV)
    • Suivi des cibles mobiles basées sur les UAV
    • génération et gestion de trajectoires de drones adaptatifs
    • Internet des objets (IoT)
    • réseaux ad hoc
    • réseaux véhiculaires
  • La navigation
    • GNSS
    • Evolutions Galileo

Compétences

Représentation, analyse et traitement des signaux et des images (télédétection, biomédical, audio, génie électrique, aéronautique et spatial)
Apprentissage et traitement statistique des données
Communications numériques (forme d'ondes, détection, estimation, récepteurs, codage)
Systèmes de télécommunication aéronautiques et satellites
Systèmes de communications mobiles
Machine-to-machine (M2M) et Internet des objets (loT)
Systèmes de navigation et de localisation par satellite

personnel de l’équipe

Membres permanents
Membres non – permanents
Membres extérieur

publications de l’équipe

Articles dans des revues internationales
  • Arthur Louchart, Ehsan Tohidi, David Gesbert, Philippe Ciblat, Eva Lagunas, Charly Poulliat

    Some power allocation algorithms for cognitive uplink satellite systems

    EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2023, 2023: 32, pp.1-30. ⟨10.1186/s13638-023-02234-7⟩

    Accès: https://hal.science/hal-04086275

  • Arthur Marmin, José Henrique de M Goulart, Cédric Févotte

    Joint Majorization-Minimization for Nonnegative Matrix Factorization with the $\beta$-divergence

    Signal Processing, In press, 209, pp.109048. ⟨10.1016/j.sigpro.2023.109048⟩

    Accès: https://hal.science/hal-03799284

  • Cassio F. Dantas, Emmanuel Soubies, Cédric Févotte

    Sphere Refinement in Gap Safe Screening

    IEEE Signal Processing Letters, 2023, ⟨10.1109/LSP.2023.3277792⟩

    Accès: https://hal.science/hal-03891840v2

  • Felipe Tobar, Elsa Cazelles, Taco de Wolff

    Computationally-efficient initialisation of GPs: The generalised variogram method

    Transactions on Machine Learning Research Journal, 2023, pp.1-24. ⟨10.48550/arXiv.2210.05394⟩

    Accès: https://hal.science/hal-03814966v3

  • Ondřej Mokrý, Paul Magron, Thomas Oberlin, Cédric Févotte

    Algorithms for audio inpainting based on probabilistic nonnegative matrix factorization

    Signal Processing, 2023

    Accès: https://inria.hal.science/hal-03708613v2

  • Yanna Cruz Cavalcanti, Thomas Oberlin, Vinicius Ferraris, Nicolas Dobigeon, Maria Ribeiro, Clovis Tauber

    Compartment model-based nonlinear unmixing for kinetic analysis of dynamic PET images

    Medical Image Analysis, 2023, 84, pp.102689. ⟨10.1016/j.media.2022.102689⟩

    Accès: https://hal.science/hal-03928633

  • Lorenzo Ortega, Charly Poulliat

    GNSS Channel Coding Structures for Fast Acquisition Signals in Harsh Environment Conditions

    Navigation, In press

    Accès: https://hal.science/hal-04003710

  • Damien Roque, Charly Poulliat

    SNR-Optimal Spreading Sequences for Chip-Wise Faster-than-Nyquist Signaling

    IEEE Communications Letters, In press, pp.1-1. ⟨10.1109/LCOMM.2023.3265070⟩

    Accès: https://hal.science/hal-04086281

  • Taner Ince, Nicolas Dobigeon

    Fast Hyperspectral Unmixing Using a Multiscale Sparse Regularization

    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022, 19, pp.1-5. ⟨10.1109/LGRS.2022.3217872⟩

    Accès: https://hal.science/hal-03928639

  • José Henrique de M Goulart, Romain Couillet, Pierre Comon

    A Random Matrix Perspective on Random Tensors

    Journal of Machine Learning Research, 2022, 23 (264), pp.1-36

    Accès: https://hal.science/hal-03793940

  • Articles dans des revues nationales
  • Antonio Quintero Rincón, Máximo Flugelman, Jorge Prendes, Carlos d’Giano

    Study on epileptic seizure detection in EEG signals using largest Lyapunov exponents and logistic regression

    Revista Argentina de Bioingeniería, 2019, 23 (2), pp.17-24

    Accès: https://hal.science/hal-02868899

  • Articles dans des revues nationales
    Conférences et workshops internationaux avec actes édités et comité de lecture
    Conférences et workshops nationaux avec actes édités et comité de lecture
  • Florentin Coeurdoux, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais

    Approximation du transport optimal entre distributions empiriques par flux de normalisation

    XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2022), Sep 2022, Nancy, France

    Accès: https://hal.science/hal-03704666

  • Serdar Sahin, Antonio Cipriano, Charly Poulliat

    Optimization and Analysis of Deep Unfolding Based Double Loop Turbo Equalizers

    Journées scientifiques d’URSI-France – Workshop: Réseaux du futur : 5G et au-delà (URSI-France 2020), Mar 2020, Palaiseau, France. pp.1-7

    Accès: https://hal.science/hal-02950730

  • Maxime Vono, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais

    Un modèles augmenté asymptotiquement exact pour la restauration bayésienne d’images dégradées par un bruit de Poisson

    27e colloque du Groupe de Recherche et d’Etudes du Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2019), Aug 2019, Lille, France. pp.1-4

    Accès: https://hal.science/hal-02419443

  • Maxime Vono, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais

    Modèles augmentés asymptotiquement exacts

    27e colloque du Groupe de Recherche et d’Etudes du Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2019), Aug 2019, Lille, France. pp.1-4

    Accès: https://hal.science/hal-02419444

  • Claire Guilloteau, Thomas Oberlin, Olivier Berné, Nicolas Dobigeon

    Fusion d’images multispectrales et hyperspectrales pour l’observation en astronomie infrarouge

    27e colloque du Groupe de Recherche et d’Etudes du Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2019), Aug 2019, Lille, France. pp.1-4

    Accès: https://hal.science/hal-02419429

  • Adrien Lagrange, Mathieu Fauvel, Stéphane May, José M. Bioucas-Dias, Nicolas Dobigeon

    Cofactorisation de matrices pour le démélange et la classification conjoints d’images hyperspectrales (GRETSI 2019)

    27e colloque du Groupe de Recherche et d’Etudes du Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2019), Aug 2019, Lille, France. pp.1-4

    Accès: https://hal.science/hal-02419433

  • Etienne Monier, Thomas Oberlin, Nathalie Brun, Marcel Tencé, Marta de Frutos, Nicolas Dobigeon

    Reconstruction de spectres-images STEM-EELS partiellement échantillonnés

    16e Colloque de la Société Française des Microscopies (SFU 2019), Jul 2019, Poitiers, France. pp.74-75

    Accès: https://hal.science/hal-02397455

  • Maxime Vono, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais

    On variable splitting for Markov chain Monte Carlo

    Workshop on Signal Processing with Adaptative Sparse Structured Representations (SPARS 2019), Apr 2019, Toulouse, France. pp.1-2

    Accès: https://hal.science/hal-02419442

  • Claire Guilloteau, Thomas Oberlin, Olivier Berné, Nicolas Dobigeon

    Fusion of hyperspectral and multispectral infrared astronomical images (SPARS 2019)

    Workshop on Signal Processing with Adaptative Sparse Structured Representations (SPARS 2019), Apr 2019, Toulouse, France. pp.0

    Accès: https://hal.science/hal-02419428

  • Christine Sènac, Thomas Pellegrini, Julien Pinquier, Florian Mouret

    Réseaux de neurones convolutifs et paramètres musicaux pour la classification en genres

    XXVIe Colloque GRETSI sur le Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2017), Sep 2017, Juan-les-pins, France. pp.1-5

    Accès: https://hal.science/hal-02871339

  • Livres (monographies)
  • Michel Devy, Frédéric Lerasle, Nicolas Dobigeon, Cédric Févotte

    Perception et apprentissage de représentations

    Intelligence artificielle – Regards croisés de chercheur·es, 44, La Dépêche; CNRS, pp.12-15, 2020, Le Petit Illustré

    Accès: https://hal.science/hal-03114591

  • Antoine Picot, Marie Chabert, Pascal Maussion

    Chapter 5. Methods for Lifespan Modeling in Electrical Engineering

    ISTE Ltd. Electrical Systems 1From Diagnosis to Prognosis, John Wiley & Sons, Inc., 2020, Electrical Systems 1 – From Diagnosis to Prognosis, 978-1-78630-465-0

    Accès: https://hal.science/hal-02928477

  • Alexey Ozerov, Cédric Févotte, Emmanuel Vincent

    An introduction to multichannel NMF for audio source separation

    Audio Source Separation, Springer, 2018, Signals and Communication Technology

    Accès: https://inria.hal.science/hal-01631187v2

  • Cédric Févotte, Emmanuel Vincent, Alexey Ozerov

    Single-channel audio source separation with NMF: divergences, constraints and algorithms

    Audio Source Separation, Springer, 2018

    Accès: https://inria.hal.science/hal-01631185

  • Cédric Févotte, Paris Smaragdis, Nasser Mohammadiha, Gautham Jean Mysore

    Temporal extensions of nonnegative matrix factorization

    Audio Source Separation and Speech Enhancement, 2018

    Accès: https://hal.science/hal-02376817

  • Patrice Abry, Stéphane Jaffard, Roberto Leonarduzzi, Clothilde Melot, Herwig Wendt

    New exponents for pointwise singularity classification

    Seuret, Stéphane; Barral, Julien. Recent Developments in Fractals and Related Fields: Conference on Fractals and Related Fields III, FARF3 2015: Recent Developments in Fractals and Related Fields, Birkhäuser, pp.1-37, 2017, Trends in Mathematics book series (TM), 978-3-319-57803-3. ⟨10.1007/978-3-319-57805-7_1⟩

    Accès: https://hal.science/hal-03116306

  • Livres (monographies) Rédaction d’ouvrages de synthèse Contributions à des ouvrages de synthèse
    Thèses et habilitations
    • Jean-Adrien Vernhes

      Échantillonnage Non Uniforme : Application aux filtrages et aux conversions CAN/CNA (Convertisseurs Analogique-Numérique et Numérique/Analogique) dans les télécommunications par satellite

      Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Toulouse, janvier 2016.

      BibTeX

    • Mohanad Y.S. Albughdadi

      Bayesian joint detection-estimation in functional MRI with automatic parcellation and functional constraints

      Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Toulouse, septembre 2016.

      BibTeX

    • Sébastien Combrexelle

      Analyse multifractale de données multivariées avec application à la télédétection

      Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Toulouse, octobre 2016.

      Accès : https://www.theses.fr/2016INPT0078/document
      BibTeX

    • Ningning Zhao

      Deconvolution, Segmentation and Restoration of Ultrasound Images

      Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Toulouse, octobre 2016.

      BibTeX

    • Marion Roudier

      Définition de signaux et de techniques de traitement innovants pour les futurs systèmes GNSS

      Thèse de doctorat, Université de Toulouse, janvier 2015.

      Résumé Accès : https://www.theses.fr/2015INPT0044
      BibTeX

    • Nil Garcia

      Optimization Methods for Active and Passive Localization

      Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Toulouse, avril 2015.

      Accès : https://www.theses.fr/2015INPT0097/document
      BibTeX

    • Jorge Prendes

      New statistical modeling of multi-sensor images with application to change detection

      Thèse de doctorat, Université Paris-Saclay, Paris, octobre 2015.

      BibTeX

    • Tarik Benaddi

      Sparse graph-based coding schemes for continuous phase modulations

      Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Toulouse, décembre 2015.

      Accès : https://www.theses.fr/2015INPT0121/document
      BibTeX

    • Qi Wei

      Bayesian Fusion of Multi-band Images: A Powerful Tool for Super-resolution

      Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Toulouse, septembre 2015.

      Accès : https://oatao.univ-toulouse.fr/14398/1/wei.pdf
      BibTeX

    • Olivier Chabiron

      Apprentissage d’Arbres de Convolutions pour la Représentation Parcimonieuse

      Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Toulouse, octobre 2015.

      BibTeX

    Rapports
  • Benoît Escrig

    Concilier trois innovations curriculaires : le passage aux blocs de compétences, l’approche par compétences et l’approche programme

    [Rapport de recherche] Toulouse INP. 2020

    Accès: https://hal.science/hal-02918293

  • Rapports Autres types de publications

    contrats de l’équipe

    AcronymeTitreResp. scDébut – fin
    AI4CODE Apport de l’intelligence artificielle à la conception et au décodage de codes correcteurs d’erreurs Charly POULLIAT
    2021 – 2025
    EVASION Implémentation Efficace et Optimisation de récepteurs avancés basés sur le passage de messages pour les futurs réseaux sans fil Charly POULLIAT
    2021 – 2025
    MICROBLIND Problèmes inverses aveugles et microscopie optique Emmanuel SOUBIES
    2021 – 2026
    EROSION Relaxations exactes pour l’optimisation parcimonieuse et de faible rang Emmanuel SOUBIES
    2022 – 2026
    IMAGIN Imagerie moléculaire active et sélective Nicolas DOBIGEON
    2022 – 2025
    SIERRA
    [Contrat terminé]
    Récepteurs et Allocation de ressources pour des systèmes cognitifs satellitaires à haute efficacité spectrale Charly POULLIAT
    2018 – 2021
    KAStrion
    [Contrat terminé]
    autre KAStrion : Analyse électrique et vibratoire pour la maintenace préventive dans les fermes éoliennes offshore/ Corinne MAILHES
    2012 – 2016
    AcronymeTitreResp. scDébut – fin
    Labex CIMI Centre International de Mathématiques et d’Informatique (de Toulouse) Joseph GERGAUD
    Christine ROCHANGE
    Franck MORVAN
    Denis KOUAMÉ
    Lotfi CHAARI
    Urtzi AYESTA
    Boris TEABE
    Thomas CARLE
    Emmanuel SOUBIES
    José Henrique DE MORAIS GOULART
    2012 – 2024
    MUSICO
    [Contrat terminé]
    autre Signalisation avancée à multi-dimensions et codage M-aire pour les réseaux de fibres optiques Charly POULLIAT
    2017 – 2021
    DEPICT
    [Contrat terminé]
    autre Allocation Doctorale : Du démélange pixellique à la classification thématique – Apprentissage multi-résolution pour analyse hiérarchique d’images hyperspectrales et hypertemporelles Nicolas DOBIGEON
    2016 – 2020
    FACTORY
    [Contrat terminé]
    autre New paradigms for latent factor estimation Cédric FÉVOTTE
    2016 – 2022
    MapInvPint
    [Contrat terminé]
    Monitoring the Water Hyacinth Using ASTER Imagery Nicolas DOBIGEON
    2016 – 2018
    BNPSI
    [Contrat terminé]
    Méthodes Bayésiennes non paramétriques pour le traitement du signal et de l’image Nicolas DOBIGEON
    Herwig WENDT
    2014 – 2018
    AcronymeTitreResp. scDébut – fin
    Vendredi 14 Avril 2023, 10h00
    Conception de schémas de modulation codés basés sur des codes LDPC non binaires
    Asma MAALAOUI – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #these
    Mardi 29 Novembre 2022, 10h00
    Reconstruction de phase et de signaux audio avec des fonctions de coût non-quadratiques
    Pierre Hugo VIAL – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #these
    Vendredi 21 Octobre 2022, 10h00
    Deep learning for embedded image compression in Earth Observation
    Vinicius ALVES DE OLIVEIRA – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #these
    Lundi 29 Novembre 2021, 10h00
    Inertial and Second-order Optimization Algorithms for Training Neural Networks
    Camille CASTERA – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #these
    Mercredi 13 Octobre 2021, 10h00
    Fusion rapide d’images multispectrales et hyperspectrales en astronomie infrarouge
    Claire GUILLOTEAU – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #these
    Vendredi 9 Octobre 2020, 10h00
    Reconstruction rapide d’images multi-bandes partiellement échantillonnées en spectromicroscopie EELS
    Etienne MONIER – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle B00 et en visioconférence
    #these
    Mercredi 7 Octobre 2020, 10h00
    Asymptotically exact data augmentation — Models and Monte Carlo sampling with applications to Bayesian inference
    Maxime VONO – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #these
    Vendredi 27 Mars 2020, 10h00
    Interference Modeling of Wireless Cooperative Systems
    Baha Eddine Youcef BELMEKKI – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #these
    Jeudi 19 Décembre 2019, 10h00
    Factorisation bayésienne de matrices pour le filtrage collaboratif
    Olivier GOUVERT – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #these
    Jeudi 5 Décembre 2019, 10h00
    Surveillance de cibles mobiles fondée sur un réseau de drones
    Mouna ELLOUMI – Equipe SC, Equipe RMESS, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #these
    Mardi 9 Juillet 2019 – Mercredi 10 Juillet 2019
    Colloque 2019 du Groupe Hyperspectral de la SFPT (SFPT-GH)
    INP-ENSEEIHT
    #congres En savoir plus
    Lundi 1 Juillet 2019 – Jeudi 4 Juillet 2019
    SPARS 2019 : The Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations (SPARS) Workshop 2019
    INP-ENSEEIHT
    #congres En savoir plus
    Lundi 2 Juillet 2018 – Mercredi 4 Juillet 2018
    BNPSI 2018 : Workshop on Bayesian nonparametrics for signal and image processing
    Bordeaux
    #congres En savoir plus
    Vendredi 24 Juin 2022, 16h00 – 17h30
    [TidDle] Predify: Augmenting deep neural networks with brain-inspired predictive coding dynamics
    Bhavin CHOKSI – CerCo (France)Milad MOZAFARI – CerCo (France) INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #seminaire
    Mardi 18 Janvier 2022, 14h00 – 15h30
    The Art of Gaussian Processes: Classical and Contemporary
    Felipe TOBAR – Université du Chili INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #seminaire
    Jeudi 22 Octobre 2020, 12h30 – 14h00
    Streaming computation of optimal weak transport barycenters
    Elsa CAZELLES – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, En visioconférence
    #seminaire
    Lundi 2 Mars 2020, 12h45 – 14h00
    What’s next in Music Streaming?
    Fabien GOUYON – Pandora/SiriusXM (Royaume-Uni) INP-ENSEEIHT, Amphi B00
    #seminaire
    Mardi 3 Décembre 2019, 14h00 – 15h30
    Low-rank tensor learning: state of affairs and perspectives
    José Henrique DE MORAIS GOULART – Gipsa-lab – MIAI Grenoble Alpes INP-ENSEEIHT, Salle F422
    #seminaire
    Jeudi 21 Février 2019, 11h00 – 12h00
    Weakly-supervised approaches for sound event detection
    Thomas PELLEGRINI – Equipe SAMOVA – IRIT (France) INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #seminaire
    Lundi 10 Décembre 2018, 10h30 – 12h00
    Audio Signal Modeling for Source Separation – From Hand-designed to Learned Probabilistic Priors
    Simon LEGLAIVE – Inria Grenoble Rhône-Alpes INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #seminaire
    Jeudi 15 Novembre 2018, 14h00 – 15h30
    Sparse coding from nonlinear compressive measurements: applications to declipping, de-quantization and 1-bit recovery
    Lucas RENCKER – University of Surrey (Royaume-Uni) INP-ENSEEIHT, Salle C103
    #seminaire
    Mardi 16 Octobre 2018, 17h00 – 18h00
    Fast and invariant learning for Independent Component Analysis
    Pierre ABLIN – INRIA Paris INP-ENSEEIHT, Salle F422
    #seminaire
    Lundi 1 Octobre 2018, 15h00 – 16h00
    Latest Advances in Multi-Way Low-Rank Factorization: Nonnegativity, Positive Semidefiniteness, and Joint Diagonalization
    Kazuyoshi YOSHII – Kyoto University & RIKEN (Japon) INP-ENSEEIHT, Salle C103
    #seminaire
    Mercredi 24 Novembre 2021, 10h00
    Traitement de l’image et du signal et apprentissage automatique
    Thomas OBERLIN – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Amphi 3 de l’ISAE-SUPAERO
    #hdr
    Jeudi 2 Septembre 2021 – Vendredi 3 Septembre 2021
    CIMI-ANITI School on Optimisation
    UT3 Paul Sabatier, INP-ENSEEIHT & en visioconférence
    #journee
    Vendredi 9 Octobre 2020
    GdR MIA Thematic day on Non-Convex Sparse Optimization
    INP-ENSEEIHT, Auditorium et via visioconférence
    #journee
    Jeudi 12 Septembre 2019
    Matinée UT1 – ENSEEIHT Institut 3IA ANITI Optimization and statistics
    INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
    #journee
    Lundi 10 Septembre 2018 – Jeudi 13 Septembre 2018
    [LabEx CIMI] Workshop « Optimization and Learning » dans le cadre du trimestre thématique
    UT3 Paul Sabatier, Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT), Amphi Schwarz
    #journee