Kelformation - Formation : Méthodes numériques de simulation pour le traitement du signal et des images

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Méthodes numériques de simulation pour le traitement du signal et des images - (formation éligible au titre du DIF)

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Durée : N.C.
Type : En centre

Diplôme : Autre
Prix : 995.00 €

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Objectifs

Maîtriser de nouvelles méthodes numériques de simulation pour le traitement du signal, des images et de la vision. Découvrir des applications novatrices de ces méthodes et en comprendre les principes algorithmiques pour les adapter à ses problèmes. Etudier comment les mettre en œuvre dans des applications prototypes. Apparues à la fin des années 1980, les méthodes de filtrage de Monte Carlo séquentiels, ou filtrage particulaire, s'imposent récemment comme une des méthodes clefs en traitement du signal et des images. Des progrès algorithmiques et l'augmentation considérable des puissances de calcul conjugués permettent aujourd'hui d'utiliser de telles méthodes en temps réel dans des applications fortes consommatrices de temps de traitement.

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Programme
Dates / Lieux

Programme :
Modèles dynamiques * Définitions, propriétés, exemples : du modèle linéaire gaussien aux modèles non-linéaires nongaussiens (chaînes de Markov cachées, modèles hiérarchiques) * Applications en vision, en télécommunication, en poursuite, en finances Principe de base des méthodes de simulation * Échantillonnage d'importance, méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov, échantillonnage, ré-échantillonnage Méthodes de simulation séquentielles * Principe de base des méthodes, algorithmes de filtrage \" bootstrap \", algorithme de \" bootstrap \" pondéré, mélanges de filtres de Kalman Poursuite * Principes de base de la poursuite en environnement non linéaire applications des méthodes particulaires * Applications pour le suivi de régions dans une suite d'images (vision) * Applications à la détection en imagerie radar Communication numérique * Applications des méthodes particulaires pour la décision et estimation conjointe * Extension aux méthodes turbo * Performances des méthodes particulaires par rapport aux méthodes conventionnelles Géolocalisation * Principes de base de la localisation. * Localisation sans GPS * Apport du filtrage non-linéaire pour la localisation Finances * Intérêt des modèles non-linéaires. Résoudre un problème de prévision non-linéaire * Intérêt des méthodes particulaires * Mises en œuvre