Centre Image
Plateau Technique

La 3D au service des musées – Dimanche 4 mars à 14h30 au musée Saint-Rémi

Posté par hdeleau le 12 décembre 2017.

La 3D et la vision en relief sont des tech­no­lo­gies de plus en plus présentes dans la vie courante (cinéma en 3D, consoles de jeux, holo­grammes …). Prenant appui sur la présen­ta­tion de nombreuses réali­sa­tions, diffé­rents aspects allant de l’ac­qui­si­tion de volumes dans l’es­pace à leurs resti­tu­tions enri­chies par les connais­sances histo­riques, le tout porté par une visua­li­sa­tion dyna­mique en relief, seront mis en avant.

Par Éric Desjar­din, cher­cheur en infor­ma­tique au CReSTIC, équipe RVM – Univer­sité de Reims-Cham­pagne-Ardenne.

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Soute­nance de thèse : « Repré­sen­ta­tion d’images hiérar­chique multi­cri­tère »

Posté par hdeleau le 8 décembre 2017.

Ce vendredi a eu lieu la thèse de Tiana­ta­hina Jimmy Fran­cky Randria­na­soa qui a ainsi obtenu le grade de docteur. Nous lui adres­sons toutes nos féli­ci­ta­tions.

 

 

 

 

 

 

 

 

Titre : « Repré­sen­ta­tion d’images hiérar­chique multi­cri­tère »

Jury :

  • M. Sébas­tien LEFEVRE, Profes­seur, Univer­sité de Bretagne-Sud, Rappor­teur
  • M. Philippe SALEMBIER, Profes­seur, Univer­sité Poly­tech­nique de Cata­logne, Rappor­teur
  • M. Joce­lyn CHANUSSOT, Profes­seur, Grenoble INP, Exami­na­teur
  • M. Pierre GANÇARSKI, Profes­seur, Univer­sité de Stras­bourg, Exami­na­teur
  • Mme Yukiko KENMOCHI, Char­gée de recherche CNRS, Univer­sité Paris-Est, Exami­na­trice
  • M. Éric DESJARDIN, Maître de confé­rences, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne, Exami­na­teur (enca­drant)
  • M. Camille KURTZ, Maître de confé­rences, Univer­sité Paris-Descartes, Exami­na­teur (enca­drant)
  • M. Nico­las PASSAT, Profes­seur, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne, Direc­teur de thèse

Résumé :
La segmen­ta­tion est une tâche cruciale en analyse d’images. L’évo­lu­tion des capteurs d’ac­qui­si­tion induit de nouvelles images de réso­lu­tion élevée, conte­nant des objets hété­ro­gènes. Il est aussi devenu courant d’ob­te­nir des images d’une même scène à partir de plusieurs sources. Ceci rend diffi­cile l’uti­li­sa­tion des méthodes de segmen­ta­tion clas­siques. Les approches de segmen­ta­tion hiérar­chiques four­nissent des solu­tions poten­tielles à ce problème. Ainsi, l’Arbre Binaire de Parti­tions (BPT) est une struc­ture de données repré­sen­tant le contenu d’une image à diffé­rentes échelles. Sa construc­tion est géné­ra­le­ment mono-critère (i.e. une image, une métrique) et fusionne progres­si­ve­ment des régions connexes simi­laires. Cepen­dant, la métrique doit être défi­nie a priori par l’uti­li­sa­teur, et la gestion de plusieurs images se fait en regrou­pant de multiples infor­ma­tions issues de plusieurs bandes spec­trales dans une seule métrique. Notre première contri­bu­tion est une approche pour la construc­tion multi­cri­tère d’un BPT. Elle établit un consen­sus entre plusieurs métriques, permet­tant d’ob­te­nir un espace de segmen­ta­tion hiérar­chique unifié. Par ailleurs, peu de travaux se sont inté­res­sés à l’éva­lua­tion de ces struc­tures hiérar­chiques. Notre seconde contri­bu­tion est une approche évaluant la qualité des BPTs en se basant sur l’ana­lyse intrin­sèque et extrin­sèque, suivant des exemples issus de véri­tés-terrains. Nous discu­tons de l’uti­lité de cette approche pour l’éva­lua­tion d’un BPT donné mais aussi de la déter­mi­na­tion de la combi­nai­son de para­mètres adéquats pour une appli­ca­tion précise. Des expé­ri­men­ta­tions sur des images satel­li­taires mettent en évidence la perti­nence de ces approches en segmen­ta­tion d’images.

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Soute­nance HDR : « Contri­bu­tions à la Gestion de l’Hé­té­ro­gé­néi­té dans les Envi­ron­ne­ments Distri­bués et Perva­sifs »

Posté par hdeleau le 8 décembre 2017.

Ce vendredi, Luiz-Angelo Stef­fe­nel maître de confé­rences au CReSTIC a soutenu son HDR. Nous adres­sons toutes nos féli­ci­ta­tions.

 

 

 

 

 

 

 

 

Titre : Contri­bu­tions à la Gestion de l’Hé­té­ro­gé­néi­té dans les Envi­ron­ne­ments Distri­bués et Perva­sifs

Jury :

  • Chris­tophe CÉRIN – Profes­seur des Univer­si­tés, Univer­sité Paris 13 – Rappor­teur
  • Emma­nuel JEANNOT – Direc­teur de Recherche, INRIA Bordeaux Sud-Ouest – Rappor­teur
  • Philippe ROOSE – Maître de Confé­rences HDR, Univer­sité de Bayonne – Rappor­teur
  • Carine SOUVEYET – Profes­seur des Univer­si­tés, Univer­sité Paris 1 Panthéon Sorbonne – Exami­na­teur
  • Massimo VILLARI – Profes­seur, Univer­sità degli Studi di Messina, Italie – Exami­na­teur
  • Michaël KRAJECKI – Profes­seur des Univer­si­tés, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne – Exami­na­teur
  • Olivier FLAUZAC – Profes­seur des Univer­si­tés, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne – Direc­teur

Résumé :

La défi­ni­tion du mot hété­ro­gé­néité donnée par le Diction­naire Larousse (« Manque d’unité, composé d’élé­ments de nature diverse ») n’est pas suffi­sam­ment déve­lop­pée pour quali­fier les diffé­rents défis liés à l’hé­té­ro­gé­néité dans les systèmes et les appli­ca­tions distri­bués. Afin de mieux comprendre ces défis, il est impor­tant d’iden­ti­fier et de cata­lo­guer les diffé­rents méca­nismes liés à l’hé­té­ro­gé­néité. Une première caté­go­rie repré­sente les varia­tions des équi­pe­ments compo­sant un système infor­ma­tique. À l’hé­té­ro­gé­néité maté­rielle s’ajoutent les problèmes de l’hé­té­ro­gé­néité des tâches et de l’hé­té­ro­gé­néité des commu­ni­ca­tions. Il faut égale­ment assu­rer l’hé­té­ro­gé­néité issue de la dyna­mique de l’exé­cu­tion, qui impacte le fonc­tion­ne­ment d’un système distri­bué au travers les varia­tions qu’il subit pendant toute la durée de son exécu­tion. Fina­le­ment, d’un point de vue appli­ca­tif, on peut égale­ment rencon­trer des diffi­cul­tés avec une tout autre caté­go­rie d’hé­té­ro­gé­néité, trans­ver­sale aux trois précé­dentes : l’hé­té­ro­gé­néité de l’ac­cès aux données.

Mes travaux de recherche s’ins­crivent donc dans la gestion de l’hé­té­ro­gé­néité, sous ses diffé­rentes facettes. Durant cet présen­ta­tion, j’ex­po­se­rai une partie de ces contri­bu­tions, déve­lop­pées au fil des diffé­rents projets dans lesquels je me suis engagé et des thèses de docto­rat que j’ai co-enca­dré. Ainsi, dans un premier moment, je présent des algo­rithmes visant la compré­hen­sion des facteurs qui impactent les opéra­tions de commu­ni­ca­tion collec­tive dans les grids. Dans un deuxième moment je présente les efforts faits pour gérer l’hé­té­ro­gé­néité des tâches lors de la paral­lé­li­sa­tion et de la gestion de l’exé­cu­tion distri­buée d’une appli­ca­tion en biochi­mie, ce qui a été accom­pa­gné par le déve­lop­pe­ment d’une plate­forme de déploie­ment capable de gérer l’exé­cu­tion des tâches distri­buées sur un clus­ter HPC ou sur un ensemble de nœuds volon­taires. Une troi­sième partie de mon travail se consacre à la dyna­mique des ressources et aux stra­té­gies pour sa prise en charge, illus­trés par une expé­rience visant à amélio­rer le compor­te­ment de la plate­forme big data Apache Hadoop dans les envi­ron­ne­ments hété­ro­gènes et dyna­miques. En s’ai­dant d’un méca­nisme de collecte d’in­for­ma­tions sur le contexte des ressources, il a été possible de modi­fier ce frame­work et ainsi d’adap­ter la gestion des tâches aux ressources dispo­nibles à chaque instant. La quatrième partie présente la spéci­fi­ca­tion d’une base docu­men­taire construite sur un réseau hiérar­chique permet­tant l’ac­cès trans­pa­rent aux sources de données, peu importe leur nature (fichiers, flux, bases de données, etc.). Fina­le­ment, la cinquième partie intro­duit la plate­forme de calcul distri­bué CloudFIT, déve­lop­pée afin de permettre le proto­ty­page et le test de tech­niques pour les envi­ron­ne­ments de calcul très hété­ro­gènes, allant des dispo­si­tifs IoT aux data centers et infra­struc­tures sur le cloud.

Mon travail de recherche s’ins­crit ainsi dans la gestion de l’hé­té­ro­gé­néité, sous ses diffé­rentes facettes. En navi­guant entre ces aspects, j’ai pu travailler à la fois sur la tolé­rance aux fautes, la modé­li­sa­tion des perfor­mances, l’adap­ta­tion au contexte et l’or­don­nan­ce­ment, et même la spéci­fi­ca­tion et le déve­lop­pe­ment d’in­ter­gi­ciels (midd­le­wares) pour le calcul distri­bué. De ces travaux de recherche, il en résulte de multiples pers­pec­tives notam­ment dans le cadre du fog compu­ting et de l’In­ter­net des Objets (Inter­net of Things – IoT), ce qui conclura ma présen­ta­tion.

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Accueil du VCA

Posté par hdeleau le 20 juillet 2017.

Le Centre Image a installé aujourd’­hui son nouveau serveur dédié au rendu.
Installé au sein du Centre de Calcul ROMEO, il sera à la dispo­si­tion des cher­cheurs et parte­naires de la MaSCA.
Ce serveur Bull Atos certi­fié NVIDIA VCA utilise entre autres les tech­no­lo­gies NVIDIA Optix et CUDA afin d’ac­cé­lé­rer les calculs de rendu. Il est équipé de 8 cartes NVIDIA Quadro P6000, 2 proces­seurs Intel Xeon E5–2698v4 (20-cores) et 256 Go de RAM.

 

Accueil du serveur VCA, installé au sein du calcu­la­teur ROMEO et entouré par des docto­rants et stagiaires du CReSTIC / RVM.

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L’Uni­ver­sité présente aux jour­nées Google à Reims

Posté par hdeleau le 6 juin 2017.

Les 2 et 3 juin, la ville de Reims a accueilli Google au Centre des Congrès. À cette occa­sion l’Uni­ver­sité a pu faire la présen­ta­tion de quelques plateaux tech­niques.

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