Université d'Auvergne Clermont1 | CNRS

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ISIT News

4 years 18 weeks ago
18/01/2013 - 15:30
Saleh Mosaddegh (Greyc, ENSICAEN)
ISIT, bâtiment 3C

 

The analysis of fingerprints plays a major role for the police and justice agents, e.g. to establish the proof of a crime. Latent fingerprints can be invisible but are revealed by a monochromatic powder applied with a pencil. Then they are lifted using an adhesive tape, to be analyzed and identified once back in the lab. Several drawbacks are inherent to this manual method including the involuntary deterioration of the fingerprint, the heavy, time-consuming and costly procedure of gathering and analyzing a large amount of fingerprints and finally the fact that gathering the fingerprint removes it from its support, which can deprive the police of potential supplementary elements of proof. In this talk, we present an automatic photographic acquisition system to capture images of fingerprints, from the physical acquisition device to the software that automatically yields a 3D reconstruction of the fingerprint, i.e. the fingerprint and the surface on which the print is laid. The proposed technological solution is innovative, as it relies on only a single captured color image of the scene, on which structured light is projected and it also use the same image to recover the texture of the scene by removing the pattern. Thus, the acquisition system is portable and as easy to use as a standard camera.
4 years 19 weeks ago
10/01/2013 - 12:30
Fethi Bereksi
Petit amphithéâtre, bâtiment 3C, faculté de médecine

 

Abstract 
 
The emotion recognition is one of the great challenges in human-human and human- computer interaction.
In this presentation, an approach for the emotions recognition based on physiological signals is proposed. Six basic emotions: joy, sadness, fear, disgust, neutrality and amusement are analysed using physiological signals.
These emotions are induced through the presentation of IAPS pictures (International Affecting Picture System) to the subjects.
The physiological signals of interest in this analysis are: electromyogram signal (EMG), respiratory volume (RV), skin temperature (SKT), skin conductance (SKC), blood  volume pulse (BVP) and heart rate (HR). These are selected to extract some characteristic parameters (temporal and frequential parameters), which will be used for classifying the emotions.
The SVM (support vector machines) technique is used for classifying these parameters.
 
 
 
Prof . BEREKSI REGUIG Fethi
Directeur du laboratoire de Recherche en Génie Biomédical et Responsable du Master en Instrumentation Biomédicale
Département de Génie Electronique et Electronique
Faculté de Technologie
Université de Tlemcen, Algérie
 
Domaines d’intérêts
Instrumentation Biomédicale et traitement des signaux physiologiques et Electrophysiologiques,
4 years 26 weeks ago
05/12/2012 - 10:23
Nicole Artner
Puy ( room ??)

This talk is about the two main topics of my research. Firstly, a method to extract a part-based model of an observed scene from a video sequence. It is based on the idea that things that move together throughout the whole video belong together and define a “rigid” object or part. A set of successfully tracked feature points is used for the necessary observations. By employing a graph pyramid, the feature points can be grouped depending on their motion over time. The result is a hierarchical description (graph pyramid) of the scene, where each vertex in the top level of the pyramid represents a “rigid” part of the foreground or the background, and encloses the salient features used to describe it. Secondly, an approach to track arbitrary objects in challenging scenes with simple trackers (e.g. Mean Shift). This is realized by describing and tracking the target object with a spring system represented by an attributed graph. A spring system encodes the spatial relationships of the features describing the target object and enforces them by spring-like behavior during tracking. Tracking is done in an iterative process by combining the hypotheses of simple trackers with the hypotheses extracted from the spring system.

 

speaker website: http://www.neolin.net/?page_id=474

Lab  PRIP (TU Wien, Austria): http://www.prip.tuwien.ac.at/

4 years 27 weeks ago

Abstract

Les maladies coronariennes sont l’une des principales causes de mortalité des pays développés. Pour compléter l’approche médicamenteuse, la thérapeutique fait appel à des techniques interventionnelles endoluminales : l’angioplastie est un geste qui permet de restaurer le diamètre de la lumière artérielle et de le maintenir grâce à la mise en place d’une endoprothèse coronaire, appelée stent.

Le contrôle de l’implantation, mais également de l’évolution des stents permet d’apprécier les risques post-procédure et nécessite une imagerie endocoronaire de haute résolution. La Tomographie par Cohérence Optique (OCT) est une technique d’imagerie optique qui permet d’obtenir une représentation de la paroi vasculaire assez précise pour effectuer une analyse fine de la paroi et des mailles métalliques du stent. L’objectif de cette thèse est de proposer des premiers outils de quantification automatique, permettant de caractériser l’apposition du stent à la paroi ou le suivi de la couverture néointimale au cours du temps.

La chaine de traitement d’images mise en place permet de détecter deux types de primitives : le contour de la lumière artérielle et les spots de réflexion métallique appelés struts. La première détection fait appel à un algorithme de plus court chemin dans un graphe pour minimiser une fonction de coût caractérisant le bord de la lumière. Elle est peu influencée par la présence d’autres structures comme les bifurcations ou le stent lui-même lorsqu’il est proche de la paroi.

À partir de la distance entre le stent et la paroi connue en chaque strut détecté, une carte interpolée et dense de distances est générée par approximation à l’aide d’un modèle de surface de type plaque mince (Thin Plate Spline) en coordonnées cylindriques. Il fait appel à une sélection progressive (forward selection) des meilleurs points support avec pondération des outliers par M-estimateur et à un choix optimal du paramètre de régularisation au sens du critère de validation croisée généralisée. Les distances sont converties en scores visuels de couleur et des indices quantitatifs permettent de synthétiser l’information de position relative entre stent et paroi décrite par la carte. Ces indices peuvent être déclinés en grandeurs décrivant l’apposition ou la couverture qui sont mesurées manuellement par le cardiologue. L’automatisation permet un gain de temps considérable pour une précision comparable, qui a été validée sur plusieurs examens. 

La dernière partie du mémoire explore une première faisabilité de recalage entre examens endovasculaires OCT. Le but est de pouvoir contrôler l’évolution du stent au cours du temps en superposant les cartes de scores d’apposition ou de couverture. La méthode de recalage non rigide proposée s’appuie sur un modèle B-spline de la trajectoire hélicoïdale de l’acquisition OCT. Les points de contrôle modélisant l’écart de position longitudinale et axiale, ainsi que l’écart angulaire entre les examens, sont estimés à partir de points caractéristiques spécifiés par le cardiologue. La précision du recalage a été validée sur simulation, acquisitions de fantôme et séquences d’images de patients.

Keywords

Tomographie par cohérence optique, endoprothèse coronaire, quantification automatique, interpolation de surface, recalage 

4 years 34 weeks ago

Sakka L., Gobron S., Delétage N. Chalus M. Biological repair of white matter dysconnectivity: toward brain applications (talk) - 1st International Symposium on Deep Brain Connectomics (September 29-30, 2012, Clermont-Ferrand, France)