Semantic search

Mercredi 27 mars 2013, 11-12h, Salle L-Alpha du LRDE

SMIL : Simple Morphological Image Library

Matthieu Faessel et Michel Bilodeau, Centre de Morphologie Mathématique (Fontainebleau), Mines ParisTech

SMIL est une bibliothèque de traitement d'images 2D/3D. Elle a été développée pour répondre à une demande de plus en plus forte (en particulier dans le cas de projets industriels) en termes de performances : taille d'images (2D ou 3D) et temps d'exécution. Développée en C++ et utilisant les templates, elle peut être utilisée avec n'importe quel type standard de données. Un effort important a été porté sur la factorisation du code (par le biais de functors), d'une part, pour faciliter l'intégration de nouvelles fonctions, et d'autre part pour concentrer les parties du code permettant l'optimisation. Ces "briques" communes optimisées utilisent le code SIMD généré par l'auto-vectorisation de gcc et sont également parallélisées grâce à l'utilisation d'OpenMP.

Matthieu Faessel et Michel Bilodeau sont chercheurs au Centre de Morphologie Mathématique, Mines ParisTech. Ils travaillent dans des domaines tels que le contrôle industriel, la vision par ordinateur, l'étude des matériaux et le développement d'architectures logicielles et matérielles.

http://cmm.ensmp.fr/~faessel/smil/doc/index.html, http://cmm.ensmp.fr/~faessel/

Mercredi 20 février 2013, 11-12h, Salle L-Alpha du LRDE

Une représentation d'images 2D discrète, continue et auto-duale

Thierry Géraud, EPITA-LRDE

En morphologie mathématique, la représentation d'une image par l'arbre des formes n'est en fait pas vraiment auto-duale: elle se heurte à la dualité entre séparation et connexité (c4 vs. c8 en 2D) et au final des aberrations apparaissent. À la recherche d'un algorithme original pour le calcul de l'arbre des formes, une nouvelle représentation discrète d'images 2D est apparue. Définie sur la grille de Khalimsky avec la topologie d'Alexandroff et s'appuyant sur l'analyse multivoque, cette représentation a la particularité de satisfaire à de nombreuses propriétés du continu et de s'affranchir des problèmes topologiques classiques.

Thierry Géraud est enseignant-chercheur au Laboratoire de Recherche et Développement de l'EPITA (LRDE), habilité à diriger les recherches. Il est chercheur invité au laboratoire A3SI (ESIEE, LIGM, Univ. Paris-Est Marne-la-Vallée). Il dirige le développement d'Olena, une plateforme libre de traitement d'images. Il en utilise, conçoit et maintient le cœur: Milena, une bibliothèque moderne, générique et efficace, écrite en C++.

http://www.lrde.epita.fr/people/theo

Mercredi 23 janvier 2013, 11h-12h, Salle L-Alpha du LRDE

Amélioration du design et des performances des machines virtuelles langages

Gaël Thomas - REGAL-LIP6/UPMC/INRIA

Avec l'avènement du Web et du besoin de protéger les utilisateurs contre des logiciels malicieux, les machines virtuelles langages, comme les machines virtuelles Java et .Net, sont devenues la norme pour exécuter des programmes. Dans cet exposé, je vais présenter les travaux que j'ai menés ces dernières années et qui se sont concentrés sur trois aspects des machines virtuelles: leur design, leur sûreté de fonctionnement, et leur performance sur les architectures multi-cœurs.

Ma première contribution est VMKit, une bibliothèque qui facilite le développement de nouvelles machines virtuelles performantes en cachant leur complexité dans un ensemble de composants réutilisables. Ma seconde contribution est I-JVM, une machine virtuelle Java qui élimine les huit vulnérabilités connues qu'un composant de la plateforme OSGi pouvait exploiter. Ma troisième contribution vise à améliorer les performances des machines virtuelles sur les architectures multi-cœurs en se focalisant sur les verrous et les ramasse-miettes: avec un mécanisme de verrouillage qui surpasse tous les autres mécanismes connus lorsque le nombre de cœurs augmente, et avec avec une étude des goulets d'étranglement des ramasse-miettes sur les architectures multi-cœurs.

Gaël Thomas est maître de conférences (HDR) à l'UPMC Paris Sorbonne qu'il a rejointe en 2006 après avoir passé une année en post doctorat à l'université Joseph Fourier. Il est membre de l'équipe REGAL du LIP6, une équipe mixte entre l'INRIA et l'UPMC qui étudie les systèmes d'exploitation et les systèmes distribués à large échelle. Ses travaux visent à améliorer les performances, la modularité et la sûreté de fonctionnement des machines virtuelles langages comme la machine virtuelle Java.

Depuis 2011, il est président de l'association ACM SIGOPS France.

http://pagesperso-systeme.lip6.fr/Gael.Thomas/

Mercredi 17 octobre 2012, 10h00-12h00, Salle L-Alpha du LRDE

Systèmes d'exploitation en dur: une clef du passage de 10 à 1000 cœurs

Raphael Poss - University of Amsterdam

Afin d'exploiter le potentiel des puces multi-cœurs pour une performance évolutive et à haut rendement énergétique, le projet Apple-CORE a co-conçu un modèle général d'architecture matérielle et une interface de contrôle de parallélisme. Cette interface, appelée SVP, est réalisée par du matériel sur puce dédié à la gestion de la concurrence de programmes parallèles exécutés sur plusieurs cœurs. SVP se base sur les principes de synchronisation de flux de données («data flow»), de programmation impérative et d'exécution efficace du parallélisme en termes de budget temps et énergie. Les composants matériels correspondants peuvent coordonner plusieurs cœurs RISC équipés de multi-threading matériel, organisés en clusters de calcul sur puce, dits «Microgrids».

Comparés à l'approche traditionnelle «accélérateurs», les Microgrids sont destinés à être utilisés comme composants dans les systèmes distribués sur puce contenant à la fois des grappes de petits cœurs et optionnellement de gros cœurs –optimisés pour l'exécution séquentielle– disponibles en tant que «services» pour les applications. Les principaux aspects de cette architecture sont l'asynchronisme, c'est-à-dire la capacité à tolérer les opérations irrégulières avec des temps de latence longs, un modèle de programmation à échelle invariante, une vision distribuée de la puce, et une mise à l'échelle transparente de la performance d'un seul code binaire à plusieurs tailles de grappes de cœurs.

Cette présentation décrit le modèle d'exécution, la micro-architecture des cœurs, sa réalisation au sein d'une plateforme et son environnement logiciel.

Diplômé CSI en 2003, Raphael est resté actif à l'EPITA jusqu'en 2004, puis a travaillé en tant qu'ingénieur logiciel à Paris puis Rotterdam. Il rejoint en 2008 le groupe Computer Systems Architecture à l'Université d'Amsterdam en tant que chef de projet et enseignant-chercheur, où il reçoit un doctorat en septembre 2012. Il donne des cours d'architecture matérielle à Amsterdam et Leiden, et continue de coordonner des activités de recherche au croisement entre architecture, compilateurs et systèmes d'exploitation.

http://staff.science.uva.nl/~poss

Platform and Research overview on the Intel Single-chip Cloud Computer

Roy Bakker - University of Amsterdam

The Single-chip Cloud Computer (SCC) is a 48-core experimental processor created by Intel Labs targeting the many-core research community. The 6x4 mesh Network-on-Chip provides 24 tiles with 2 cores each. All cores are independent and run their own instance of an operating system. It has hardware support (local buffers on the tiles) for sending short messages between cores, and allows for voltage and frequency control at 8 and 2 cores respectively.

We have already modified the SVP runtime system to use these on-chip buffers for the communication between threads executed on separate cores. We also created a visual application for manual process migration and scheduling on the SCC as well as a library for customized voltage and frequency scaling on the chip.

Currently we focus on automated parallelization and mapping of one or multiple sequential programs onto the 48 cores by modifying the daedalus framework to target the SCC. The daedalus framework parallelizes sequential C programs using Kahn Process Networks (KPNs) and generates code to run the KPN on multiple hardware platforms like for example an FPGA, SMP CPU or GPU. The SCC backend, which is work in progress, should result in a tool that utilizes the SCC cores in an optimal way by means of performance and energy consumption. It should also allow the system to dynamically adapt on changes in the computational or communicational needs of the processes by scaling frequency and migrating processes.

Roy Bakker is a PhD student in the Computer Systems Architecture group at the University of Amsterdam, where he also graduated for his Bachelor's (2008) and Master's (2011) degree. His current work is funded by the Netherlands Organisation for Scientific Research (NWO) project on Smart Energy Systems (SES).

http://www.science.uva.nl/~bakkerr

Mercredi 4 juillet 2012, 14h00-16h30, Amphi 4

Vérification efficace de propriétés insensibles au bégaiement.

Ala Eddine Ben Salem (doctorant)

Le model checking est une technique de vérification formelle automatique. Prenant en entrée un modèle décrivant toutes les exécutions possibles du système et une propriété exprimée sous la forme d'une formule de logique temporelle, un algorithme de model checking répond si le modèle satisfait ou non la formule. Le problème principal du model-checking est l'explosion combinatoire de l'espace d'états décrivant le système.

Afin d'améliorer les performances, on a apporté les contributions suivantes à l'approche automate du model checking. D'abord l'amélioration de l'algorithme de vérification en deux passes de l'approche basée sur les automates Testeur TA (Testing Automaton). Ensuite la proposition d'une méthode permettant de transformer un automate TA en un automate vérifiable en une seule passe, qu'on a appelé STA (Single-pass Testing Automaton). Enfin, la contribution la plus significative est un nouveau type d'automate baptisé TGTA (Transition-based Generalized Testing Automaton). L'apport principal de cette nouvelle approche consiste à proposer une méthode permettant de supprimer les transitions bégayantes dans un TGTA sans avoir besoin, ni d'ajouter une seconde passe comme dans l'approche TA, ni d'ajouter un état artificiel comme dans l'approche STA.

A.E. Ben Salem est ingénieur ENSEEIHT-2005 en Informatique et Mathématiques Appliquées, il a obtenu en parallèle un Master Recherche Sûreté du Logiciel et Calcul à haute Performance à l’INP Toulouse. Depuis 2011, il est doctorant au LRDE et au LIP6 sur la vérification formelle de propriétés sur des systèmes logiciels, en lien avec le projet Spot.

Composition dynamique de techniques pour le model checking efficace

Étienne Renault (doctorant)

Le model checking est une technique qui permet de s'assurer qu'un système vérifie un ensemble de caratéristiques appelées propriétés. Le système et la négation de la formule sont ensuite représentés de manière abstraite (ici un automate) pour pouvoir détecter des comportements incohérents. Ces propriétés ont été classifiées et possèdent des particularités qui peuvent être exploitées afin de réduire la complexité du processus de vérification. Nous montrerons ici comment tirer parti dynamiquement des différentes classes de formules.

E. Renault est diplômé de Paris VI en système et applications réparties, il s'intéresse à la vérification formelle des systèmes concurents. Il a intégré cette année le LRDE dans le cadre de sa thèse portant sur la composition dynamique de techniques pour le model checking efficace. Ce travail, en collaboration avec l'équipe MoVe du Lip6, s'intègre au projet Spot.

Filtrage morphologique dans les espaces de formes : Applications avec la représentation d'image par arbres

Yongchao Xu (doctorant)

(Morphological Filtering in Shape Spaces: Applications using Tree-Based Image Representations)

Connected operators are filtering tools that act by merging elementary regions of an image. A popular strategy is based on tree-based image representations: for example, one can compute a shape-based attribute on each node of the tree and keep only the nodes for which the attribute is sufficiently strong. This operation can be seen as a thresholding of the tree, seen as a graph whose nodes are weighted by the attribute. Rather than being satisfied with a mere thresholding, we propose to expand on this idea, and to apply connected filters on this latest graph. Consequently, the filtering is done not in the image space, but in the space of shapes built from the image. Such a processing is a generalization of the existing tree-based connected operators. Indeed, the framework includes classical existing connected operators by attributes. It also allows us to propose a class of novel connected operators from the leveling family, based on shape attributes. Finally, we also propose a novel class of self-dual connected operators that we call morphological shapings.

Yongchao Xu received the B.S. degree in optoelectronic engineering from Huazhong University of Science and Technology, China, in 2008, the "diplôme d'ingénieur" in electronic & embedded system at Polytech' Paris-Sud and the M.S. degree in signal & image processing from Université Paris Sud, in 2010. He is currently a PhD student at Université Paris Est working on image segmentation, morphological image analysis and, especially shape-based connected morphology.

Mercredi 20 juin 2012, 14h00-16h00, Amphi 3

GPU Computing : début d'une ère ou fin d'une époque ?

Eric Mahé, responsable du projet OpenGPU

L'arrivée des GPU (Graphics Processing Unit) a profondément changé la manière de concevoir la notion de coprocesseur. A moins de 500€, il est désormais possible d'avoir à sa disposition une puissance de calcul qui n'était réservée jusqu'à un passé récent qu'aux grands centres de calcul. La société Nvidia, en mettant au point l'environnement CUDA, a fourni à la communauté des développeurs des moyens simples et efficaces pour rendre cette puissance de calcul accessible au plus grand nombre. Depuis, sous l'impulsion de la société Apple, le standard OpenCL est venu ouvrir la voie d'une véritable parallélisation des applications sur l'ensemble des ressources processeur offertes aux développeurs.

Cet exposé décrira les différentes technologies permettant la programmation parallèle des GPU en mettant l'accent sur les contraintes actuelles et les progrès à venir des futures architectures comme le processeur Kepler. Des démonstrations ainsi que des exemples de code viendront compléter cet exposé.

Eric Mahé a été responsable des nouvelles technologies au sein de l'équipe marketing de Sun France pendant 20 ans après avoir occupé différents postes de chef de projet dans le domaine du nucléaire et de la défense. Son rôle fut d'évangéliser les choix technologiques et stratégiques de Sun auprès des communautés concernées par le langage Java, les développements du Logiciel Libre et les applications citoyennes de la fédération d'identité basées sur le projet Liberty Alliance. Diplômé de plusieurs troisièmes cycles en marketing, biologie et informatique, Eric Mahé est administrateur de l'association Silicon Sentier, expert auprès du pôle de compétitivité CAP Digital et professeur de communication à l'université René Descartes – Paris V.

Eric Mahé assure depuis 2009 la direction du projet OpenGPU dont l'objectif est la mise au point de nouvelles chaînes de compilation à destination des architectures hybrides GPU/CPU et a fondé la société MassiveRand spécialisée dans les nombres aléatoires dans le domaine de la sécurité.

Mercredi 9 mai 2012, 14h00-17h30, Amphi 3

Un modèle générique de traitement et de représentation des images

Antoine Manzanera

Concilier généricité et performance des systèmes de vision a toujours été au cœur des préoccupations scientifiques du laboratoire d'Électronique et Informatique d'ENSTA-ParisTech. Nous y avons abordé ce problème sous différents points de vue: électronique, algorithmique, et logiciel. Depuis nos travaux sur les rétines programmables et leur algorithmique exotique, nous avons progressivement intégré la multiplicité des modèles et structures de données, ainsi que l'emprise des architectures sur étagères, pour appréhender l'hétérogénéité des systèmes multi-plateformes.

Dans cette présentation à deux voix, on abordera le problème sous deux angles complémentaires, l'un touchant au modèle et aux algorithmes, l'autre au logiciel et aux plateformes de calcul.

Ce premier exposé présente un modèle générique de traitement et de représentation des images fondé sur les espaces de caractéristiques "local jets" (LJ, ou dérivées partielles multi-échelles), comme exemple de cadre algorithmique unifié. Grâce à un espace où la métrique naturelle est directement liée à la similarité visuelle, ce cadre permet d'aborder un grand nombre d'opérateurs de traitement d'images de bas niveau, qui correspondent généralement à la rétro-projection dans l'espace image de points de l'espace des caractéristiques transformé. Il permet aussi d'aborder des représentations visuelles de plus haut niveau (modèles d'objet par exemple) à partir de statistiques globales extraites de l'espace des caractéristiques. On justifiera cette représentation et on l'illustrera par diverses applications : Moyennes non locales (NL-Means) par Convolution dans l'espace LJ pour le débruitage de vidéos, Calcul du flux optique par recherche du plus proche voisin dans l'espace LJ, Modélisation de fond statique par échantillonnage de l'espace LJ, Détection d'objets par transformée de Hough dense...

Antoine Manzanera est diplômé de l'Université Claude Bernard à Lyon (Licence de Maths 1991 et Master d'Informatique Fondamentale 1993), et Docteur de Télécom-ParisTech en Signal et Images ("Vision artificielle rétinienne", 2000). Depuis 2001 il est Enseignant-Chercheur à l'ENSTA-ParisTech. Dans ses recherches, il s'intéresse au Traitement d'Images et à la Vision de bas niveau, du modèle mathématique à l'implantation parallèle sur un système embarqué. Il enseigne principalement en 2ème et 3ème année du cycle Ingénieur ENSTA, et dans le Master d'Informatique de l'UMPC (Paris 6), dans les spécialités Imagerie et IAD.

http://www.ensta-paristech.fr/~manzaner

Analyse des mouvements apparents dans un flux vidéo

Matthieu Garrigues

Dans ce second exposé, Matthieu Garrigues parlera de ses travaux sur l'analyse des mouvements apparents dans un flux vidéo. La primitive de base, présentée dans un séminaire précédent, permet le suivi temps réel (supérieur à 30 images par seconde) de plusieurs milliers de particules. Ces travaux nous ont permis de développer un cadre générique facilitant l'analyse de scènes dynamiques prises de caméras fixes ou mobiles. Nous montrerons comment cette brique logicielle a été utilisée dans deux exemples d'applications : l'extraction des plans principaux et l'estimation de la profondeur dans un système mono-caméra. Le suivi de particules a été implémenté sur processeurs graphiques avec le framework CUDA, et sur CPU-multicœurs avec OpenMP. Nous expliquerons comment C++ a été utilisé pour factoriser un maximum de code entre ces deux implémentations.

Matthieu Garrigues est diplômé de la promotion CSI 2009 de l'EPITA. Depuis, il s'intéresse au développement et à l'implantation d'applications de vision sur des architectures parallèles. Il est actuellement ingénieur de recherche à l'unité d'électronique et d'informatique de l'ENSTA, où il travaille sur l'analyse temps réel de scènes acquises par des systèmes mobiles mono-caméra.

http://www.ensta-paristech.fr/~garrigues

Mercredi 21 mars 2012, 14h30-16h30, Amphi 3

Le point de vue d'un théoricien sur l'intérêt de la généricité pour le traitement d'images

Laurent Najman

Une question fondamentale pour mes recherches est de savoir ce qu'est une image. Cela peut sembler à première vue une question trop simple : une image, c'est un ensemble de points. Mais ces points sont reliés entre eux, c'est ce qu'on appelle une structure, et ils ont des données de types multiples qui leur sont attachées. La bibliothèque Milena, développée au LRDE, est une bibliothèque générique dédiée au traitement d'images. Dans Milena, trois axes indépendants sont développés : l'axe des structures, l'axe des données, et celui des algorithmes, c'est-à-dire de ce qu'on peut faire avec une image.

Dans cet exposé, je vais développer plusieurs exemples dans lesquels je choisirai un algorithme et un type de données, en faisant varier la structure. Changer la structure, c'est penser les images d'une manière différente, et c'est quelque chose d'extrêmement porteur en recherche.

- Un premier exemple est celui d'un algorithme classique de

 segmentation : la ligne de partage des eaux. Originellement pensé sur
 les pixels, sa traduction dans le cadre des arêtes donne le problème
 classique d'arbre couvrant de poids minimum. Si la ligne de partage
 des eaux est très connue en traitement d'images, les arbres de
 poids minimum sont très utilisés en classification. Un pont naturel
 est alors établi entre deux communautés différentes, et les idées
 provenant de ces deux communautés peuvent être combinées.

- Un deuxième exemple est celui de la représentation arborescente des

 images.  Pour illustrer, tant les lignes de niveaux que les
 composantes connexes des ensembles de niveaux (les coupes) des
 images sont naturellement structurées en arbre : deux lignes ou deux
 composantes sont soit disjointes soit emboîtées.  On peut filtrer
 une image en éliminant de l'arbre tous les nœuds qui ne vérifient
 pas un critère. Mais on peut aussi considérer l'arbre lui-même comme
 une image, et appliquer sur cet arbre un algorithme de traitement
 d'images. C'est une idée récursive très riche.

D'autres exemples pourront être développés en fonction du temps : liens entre ligne de partage des eaux topologique et segmentation hiérarchique, topologie discrète dans divers cadres...

La bibliothèque Milena permet d’appliquer la plupart des algorithmes existants à une nouvelle structure, ce qui est un gain de temps incontestable. Cela permet de se concentrer sur ce qui fait le cœur de mon métier: chercher un algorithme plus efficace, adapté à un type de structure, ou encore chercher quelles sont les propriétés mathématiques d’un algorithme sur une structure donnée.

Laurent Najman a reçu l’habilitation à diriger les recherches de l'université de la Marne-La-Vallée en 2006, un doctorat en mathématiques appliquées de l’université de Paris-Dauphine en 1994, et un diplôme d’ingénieur de l'École des Mines de Paris en 1991.

Il a travaillé chez Thomson-CSF sur la segmentation d'images infrarouges en utilisant la morphologie mathématique, chez Animation Science sur des systèmes de particules pour l'infographie et de la visualisation scientifique, puis chez OCÉ sur des problèmes d’analyse et de traitement d'images pour l'impression.

Depuis 2002, il est enseignant-chercheur à l’ESIEE, actuellement professeur, membre du Laboratoire d’Informatique Gaspard-Monge (Université Paris-Est). Ses recherches portent sur la morphologie mathématique discrète et l’optimisation discrète.

Mercredi 14 mars 2012, 14h-16h, Amphi 3

Reusable Generic Look Ahead Multithreaded Cache - a case study for a high resolution player

Guillaume Chatelet

L'industrie des effets spéciaux produit une grande quantité d'images qu'il faut traiter et afficher. Dans le cadre de ses développements internes, Mikros Image a développé et mis en Open Source un player d'images temps réel : duke. Dans cet exposé je décrirai quels sont les enjeux techniques d'un tel logiciel (allocation mémoire, accès disque, multiplicité des formats, affichage, traitement...) puis j'expliquerai plus en détails les étapes de la conception d'un composant essentiel permettant de lire et décoder le plus rapidement possible les images à afficher. Ce composant ayant pour but d'être intégré dans d'autres outils, il doit être réutilisable.

Guillaume Chatelet est diplômé de l'ENSICaen et titulaire d'un DEA en intelligence artificielle et algorithmique. Il travaille en qualité d'ingénieur recherche et développement à Mikros Image depuis sept ans. En 2007, il contribue à la bibliothèque Loki, initiée par Andrei Alexandrescu, puis à la plate-forme Eclipse.

http://www.mikrosimage.eu/, https://github.com/mikrosimage/duke, https://github.com/mikrosimage/concurrent utils

Mercredi 15 février 2012, 14h-17h, Salle Master

Des performances dans les nuages avec la virtualisation des langages

Yann Régis-Gianas

«The effective exploitation of his powers of abstraction must be regarded as one of the most vital activities of a competent programmer.» disait Dijsktra.

En effet, pour aborder la complexité d'un problème, l'explicitation des concepts utiles à sa formalisation et à sa résolution est bien souvent une étape clé. Lorsque que l'on étend ce processus à une classe de problèmes qui partagent les mêmes concepts, il est naturel de se doter d'un langage le plus approprié possible pour manipuler ces abstractions spécifiques à un domaine (en anglais, «Domain Specific Language»).

Comment implémenter ces DSLs? Une première approche classique reflète les constructions du DSL sous la forme d'un jeu de fonctions de bibliothèque. L'avantage de cette approche est d'utiliser directement son langage généraliste préféré, et sa chaîne de compilation optimisée, de façon à générer du code machine à moindre frais. Par contre, dans ce cadre, l'écriture de passe d'optimisations spécifiques au DSL - à moins d'utiliser des techniques pointues de méta-programmation - est a priori impossible.

Une seconde approche, opposée, consiste à écrire un compilateur pour le DSL à partir de zéro. Toute liberté est alors donnée à l'implémenteur d'intégrer à son compilateur des passes d'optimisation spécifiques… mais au prix d'une réimplémentation de passes de compilation déjà présentes, et certainement plus abouties, dans le compilateur de son langage généraliste favori.

Dans cet exposé, je présenterai les travaux de Martin Odersky et son équipe sur la virtualisation de DSLs à l'intérieur du langage de programmation Scala. La virtualisation de langage utilise intensivement le polymorphisme et la composition mixin de Scala ainsi que des techniques de génération de code à l'exécution pour embarquer des langages spécifiques dans Scala dont la compilation peut réutiliser des modules du compilateur mais aussi étendre ces derniers par des optimisations spécifiques au domaine.

Yann Régis-Gianas est un ancien élève de l'EPITA, promo CSI 2003. À sa sortie de l'école, il a poursuivi un troisième cycle en passant un DEA à l'Université Paris Diderot et une thèse à l'INRIA Rocquencourt. Il est aujourd'hui maître de conférence à Paris Diderot et travaille sur le design des langages de programmation et de preuve.

http://www.pps.jussieu.fr/~yrg/

Certification d'annotations de coût dans les compilateurs

Nicolas Ayache

Nous traitons du problème de la conception d'un compilateur où des informations sur le coût à l'exécution du code objet sont retournées en tant qu'annotations de coût sur le code source, et ce de façon certifiée correcte. Pour cela, nous avons besoin d'une idée souple et précise : (i) du sens donné aux annotations de coût, (ii) de la méthode pour les prouver correctes et précises, et (iii) de la manière d'en composer les preuves. Nous proposons ce que nous appelons une approche par étiquetage pour répondre à ces trois questions. Dans un premier temps, nous montrons son application sur un compilateur jouet. L'étude formelle qui en découle suggère que l'approche par étiquetage a de bonnes propriétés de compositionnalité et de passage à l'échelle. Afin de s'en convaincre davantage, nous rapportons notre retour d'expérience sur l'implémentation d'un compilateur prototype écrit en ocaml pour un large sous-ensemble du langage C.

Nicolas Ayache, ancien doctorant Université Paris-Sud / CEA-LIST, est actuellement Post-doc au laboratoire PPS (Preuves, Programmes et Systèmes) à l'université Paris Diderot.

Mercredi 16 novembre 2011, 14h-16h, Amphi A4

Interactive 2D and 3D Segmentation with ilastik

Ullrich Köthe

The ilastik system developed by our group uses machine learning and simple interaction techniques to empower users without special image processing expertise to segment and analyze their 2- and 3-dimensional image data on their own. It offers a number of easy-to-use workflows for various common analysis tasks. The talk will present two of these workflows (“interactive classification” and “region carving”), going from an online demonstration of the high-level user experience down to the algorithmic and software design details. Special emphasis will be put on aspects of genericity and parallelization which facilitate convenient adaptation of basic building blocks to different contexts without loss of performance. Examples from challenging biological applications will illustrate our system's capabilities.

Ullrich Köthe is a senior researcher in the Multidimensional Image Processing Group at the Interdisciplinary Centre for Scientific Computing of the University of Heidelberg, Germany, where he heads advanced research on image and data analysis for industry and the life sciences. Formerly, he was with the Cognitive Systems Group at the University of Hamburg (1999-2007) and with the Fraunhofer-Institute for Computer Graphics in Rostock (1992-1999).

Ullrich Köthe's main field of research is the development of user-friendly image analysis methods. He is interested in all techniques that facilitate genericity and re-usability, from machine learning and probabilistic modeling to generic programming and empirical performance evaluation. Dr. Köthe is the originator and maintainer of the open-source image analysis library VIGRA and co-developer of the interactive ilastik toolkit, which have been designed to put these ideas into practice.

http://www.ilastik.org

Mercredi 26 octobre 2011, 14h-15h30, Amphi masters

Pourquoi Javascript est-il aussi rapide/lent ?

Nicolas Pierron

Comment Javascript, un langage dynamique, interprété et non typé, parvient à être aussi rapide ? Quelles sont les avancées qu'il reste à faire pour obtenir des performances identiques au langage C ?

Pour illustrer cette présentation, on s’intéressera à l’évolution du navigateur Mozilla Firefox et aux différentes approches pour résoudre ce problème.

Diplômé de la promotion CSI 2008 de l'EPITA, Nicolas Pierron travaille actuellement à Mozilla Paris sur le nouveau moteur Javascript IonMonkey.

http://www.mozilla-europe.org/fr/

Mercredi 6 juillet 2011, 14h-15h, Amphi masters

Un algorithme rapide pour le Compressive Sensing sur architectures parallèles

Alexandre Borghi

Dans ce séminaire je présenterai un algorithme de résolution approchée pour le problème du Compressive Sensing basé sur la programmation convexe. Cet algorithme a la particularité d'avoir été pensé dès sa conception pour tirer partie des architectures matérielles modernes, ce qui permet une implémentation efficace et rapide sur celles-ci. Bien qu'une résolution approchée soit en pratique suffisante pour obtenir rapidement une solution de très bonne qualité, une variante exacte très rapide sera aussi présentée. Cette dernière n'est toutefois utilisable que sous certaines conditions. Trois types d'architectures parallèles sont ici envisagées : des processeurs multi-cœurs avec unités de calcul vectoriel, des processeurs graphiques (GPU) et le processeur Cell.

Alexandre Borghi est diplômé de la promotion CSI 2007 de l'EPITA et effectue actuellement sa thèse au LRI de l'Université Paris-SUD XI. Il s'intéresse principalement à l'adaptation de l'algorithmique aux architectures parallèles.

http://www.lri.fr

Mercredi 15 juin 2011, 14h-17h, Amphi masters

Modèle basé-contexte pour l'annotation automatique du multimédia

Nicolas Ballas

Ces dernières années ont vu exploser le nombre de vidéos disponibles sur internet. Pour permettre leur exploitation, il est nécessaire de mettre en place des systèmes analysant automatiquement ces données multimédia. De tels systèmes permettent notamment d'indexer automatiquement des vidéos en fonction de leurs contenus. Durant cette présentation, je m'intéresserai aux récentes avancées effectuées dans ce domaine. Je présenterai des descripteurs vidéos, développés dans le cadre de ma thèse, qui capturent le mouvement et l'apparence d'une vidéo pour les résumer dans une courte signature. Ces signatures peuvent être utilisées a posteriori pour détecter différents évènements ou concepts dans les vidéos.

Nicolas Ballas effectue sa thèse entre le laboratoire LVIC du CEA/List et le laboratoire CAOR de l'école des Mines de Paris. Il s'intéresse principalement au problème de perception automatique à travers l'étude d'algorithmes combinant vision par ordinateur et apprentissage automatique.

http://www.kalisteo.fr/en/index.htm, http://caor.mines-paristech.fr/

Traitement d'images sur processeur graphique avec CUDA et C++

Matthieu Garrigues

Conçus à l'origine pour le rendu 2D et 3D, les processeurs graphiques (GPU) peuvent aujourd'hui être considérés comme des processeurs génériques massivement parallèles. Mais ce parallélisme impose des contraintes sur les algorithmes implantés et les types de données utilisés. D'autre part, le bus de communication entre le processeur central (CPU) et le GPU peut être un goulot d'étranglement.

Ce séminaire débutera par un aperçu des avantages et inconvénients de la programmation GPU, puis je présenterai l'implantation d'un algorithme temps réel de suivi de points dans une vidéo. Je terminerai par l’introduction de deux petites boîtes à outils : Cuimg et Dige. Cuimg utilise C++ pour simplifier l'écriture d'algorithmes de traitement d'images avec CUDA, tandis que Dige, basée sur le framework Qt, permet le prototypage rapide d'interfaces graphiques.

Matthieu Garrigues est diplômé de la promotion CSI 2009 de l'EPITA. Depuis, il s'intéresse au développement et l'implantation d'applications de vision par ordinateur sur des architectures parallèles. Il est actuellement ingénieur de recherche à l'unité d'électronique et d'informatique de l'ENSTA.

http://uei.ensta-paristech.fr

Mercredi 18 mai 2011, 14h-16h, Amphi masters

Utilisation des distances tangentes pour la compensation de mouvement : Application au codec Theora

Jonathan Fabrizio

Pour encoder de manière efficace une séquence vidéo, la redondance temporelle est souvent utilisée. Pour cela, le mouvement entre l'image considérée et une image de référence est estimé. Cela permet de générer une prédiction à partir de l'image de référence et seule la différence entre la prédiction et l'image réelle est enregistrée. Pour estimer ce mouvement, les codecs se contentent souvent de suivre l'évolution spatiale de blocs dans l'image. Ils associent, pour chaque bloc de l'image considérée, un bloc similaire dans un voisinage proche dans l'image de référence. Nous présentons ici une méthode originale pour réaliser cette prédiction par compensation de mouvement. Notre méthode utilise les distances tangentes. Cela permet non seulement d'estimer l'évolution de la position des blocs de l'image mais en partie aussi l'évolution du bloc lui-même. Nos prédictions sont donc de meilleure qualité. Utilisée dans l'encodage de séquences, on peut espérer un gain de compression non négligeable. Pour valider l'efficacité de la méthode, nous intégrons cette méthode dans le codec Theora et mesurons son efficacité en comparant les résultats obtenus avec notre méthode et ceux obtenus par une stratégie classique (le block-matching).

Jonathan Fabrizio est enseignant-chercheur au LRDE depuis l'été 2009. Il travaille actuellement sur la localisation et l'extraction automatique de texte dans les images.

Mercredi 16 mars 2011, 14h-16h, Amphi masters

Généricité en traitement des images : développement d’algorithmes complexes et localisés au sein d’une image.

Benoît Vandame

La plupart des bibliothèques génériques en traitement d’images mettent l’accent sur la généricité, la mise en pipeline d’opérations basiques, mais peu mettent l’accent sur la sélection d’un sous-ensemble de pixels concerné par un algorithme. En pratique de nombreux algorithmes ne s’appliquent que sur un sous-ensemble simple (rectangle) ou complexe (forme contiguë quelconque) de pixels qui ne sont qu’une petite fraction d’une image. La création d’un masque précisant les pixels concernés ne semble pas une solution optimale (contrainte mémoire et calculatoire). Dans le cadre de développement d’algorithmes en traitement d’images et vidéos, le laboratoire Canon Research Centre France (localisé à Rennes) développe une bibliothèque générique de traitement d’images qui ajoute la notion de forme à toute manipulation basique ou complexe d’une image. Une « arithmétique » des formes permet une sélection précise de pixels et une exécution efficace d’algorithme complexe. Les motivations, la mise en œuvre de cette bibliothèque, les outils template utilisés seront présentés et illustrés d’exemples concrets.

Benoît Vandame a obtenu sa thèse (2004) en traitement d’images appliqué à de grands relevés astronomiques au sein de l’European Southern Observatory (ESO-Munich). Depuis 2007, il travaille au laboratoire Canon Research Centre France (CRF-Rennes). Ses travaux portent sur le computational imaging (super-resolution, light-field imaging). Fort de son expérience en traitement automatique de larges données, il participe activement à la création d’une bibliothèque générique de traitement d’images pour les développements réalisés au sein du laboratoire CRF.

Mercredi 9 février 2011, 14h-16h, Amphi masters

Principes et Pratiques de la Programmation Concurrente en π-calcul

Frédéric Peschanski

Nous étudions la problématique du mélange de paradigmes de programmation variés plongés dans un environnement concurrent. Dans cette perspective, nous poursuivons un cheminement similaire à celui qui conduit du lambda-calcul aux langages fonctionnels, mais en prenant comme point de départ le π-calcul. Nous proposons la machine abstraite des π-threads dont la principale originalité est l’absence de pile d’exécution. Cette caractéristique permet de nous reposer dans nos implémentations sur des algorithmes simples et naturellement concurrents, notamment pour ce qui concerne l’ordonnancement et le ramasse-miettes. Pour ce dernier, nous proposons un algorithme permettant de récupérer très simplement les cycles de processus en interblocage et autres structures bloquantes.

Frédéric Peschanski est Maître de Conférences à l'Université Pierre et Marie Curie. Il effectue ses recherches au sein du laboratoire d'informatique de Paris 6, dans l'équipe APR (algo-prog). Il étudie essentiellement les langages de programmation avec comme leitmotiv la théorie mise en pratique (et vice-versa).

Mercredi 8 décembre 2010, 14h-16h30, Amphi 4

PHP.Reboot: un language de script utilisant la JSR 292

Rémi Forax

Depuis 2000, on assiste à un regain d'intérêt pour les langages typés dynamiquement regroupés sous la bannière "langage de script". Pour les langages de script les plus populaires, comme PHP, Python ou Ruby, il existe, en plus des implantations écrites en C, des implantations plus récentes utilisant des environnements comme la machine virtuelle Java (JVM) ou la plateforme .Net. Ces implantations sont souvent plus efficaces que les implantations historiques, pourtant, ces environnements d'exécution utilisent des langages intermédiaires typés statiquement qui sont peu propices à l'implantation de langage typé dynamiquement. Partant de ce constat, le Java Community Process a créé la JSR 292 intitulée "Supporting Dynamically Typed Languages on the JavaTM Platform" dont le but est de proposer une API facilitant l'implantation et les performances des langages de script sur une machine virtuelle Java.

Mon exposé se compose de deux parties.

Dans un premier temps, en tant que membre du groupe d'experts, j'essaierai de restituer de façon didactique les concepts introduits par la JSR 292 en expliquant les tenants et les aboutissants.

La seconde partie, plus personnelle, montrera comment développer l'environnement d'exécution d'un langage de script en utilisant les outils fournis par la JSR 292. Je m'appuierai pour cela sur un prototype de langage que j'ai développé et nommé PHP.reboot.

Rémi Forax est, depuis 2003, maître de conférence à l'université Paris Est Marne-la-Vallée au sein du Laboratoire Informatique Gaspard Monge (LIGM). Ses travaux de recherche sont centrés sur la conception de compilateurs et d'environnements d'exécution basée sur des machines virtuelles.

Mercredi 10 novembre 2010, 14h-16h30, Amphi 4

Programmation par propriétés : application au traitement d'images

Vincent Tariel

L'idée d'une fonction est que la quantité d'entrée détermine complètement la quantité de sortie. En informatique, la quantité est une structure de données qui peut être simple, booléenne, entière, ou complexe, image, graphe, arbre. Dans ce domaine, un champ de recherche est de construire un ensemble de fonctions élémentaires, puis par composition d'en créer des plus compliquées. Pour cette dernière, une solution pratique est le langage Caméléon conçu par V. Tariel et O. Cugnon de Sevricourt, qui est un langage de flux de données génériques dont la sortie est prévue en janvier 2011. Générique signifie que tous les types de données peuvent être intégrés dans le langage. Pour cette première, ce séminaire couvrira quelques définitions de fonctions primaires reliées à l'image, incorporées à la bibliothèque standard de Caméléon. A la manière de l'implémentation de la bibliothèque standard du C++, il y aura l'utilisation d'un côté de l'algorithme générique for\_each en typage statique et de l'autre des opérateurs et des itérateurs organisés en programmation orientée objet. L'itérateur localise l'action suivant différents paradigmes : ensemble fini et dénombrable, voisinage, convolution, zone d'influence. L'opérateur agit suivant différents paradigmes : arithmétique, croissance de régions.

Ayant d'un côté un profile "informatique", ingénieur ESIEE avec un master en traitement d'images, et de l'autre côté un profile "science des matériaux", thèse en physique à l'école polytechnique avec un autre master en science des matériaux, le domaine de recherche de Vincent Tariel est axé sur l'image aussi bien expérimentalement, préparation de l'échantillon, microscopie, que numériquement, segmentation, caractérisation géométrique et physique, modélisation.

Il est rattaché au Department of Applied Mathematics, Australian National University

Mercredi 13 octobre 2010, 14h-16h, Amphi 4

Recherche d'images et indexation multimédia basées contenu

David Picard

Dans la recherche multimédia basée contenu, on distingue trois champs d'applications différents : la recherche de cible dans laquelle on désire retrouver un document particulier ; la recherche interactive, dans laquelle l'utilisateur définit l'objet de la requête au fil de son interaction avec le système ; et la catégorisation, où il s'agit d'étiqueter les données en un certain nombre de classes prédéfinies.

Cette présentation fera le tour d'horizon de mes travaux de recherche dans deux de ces domaines. Une première partie concernera la recherche de cible, où je présenterai le cas particulier de la recherche de quasi-copies dans de très grands volumes de données, et en particulier une application à la recherche de scènes urbaines identiques dans le cadre du projet iTowns.

Dans la deuxième partie, je développerai mes travaux récents sur la classification d'images. L'accent y sera mis sur la fusion de descripteurs multimédias et les techniques d'apprentissage statistique permettant d'apprendre conjointement l'opération de fusion avec la fonction de classification.

David Picard est actuellement maître de conférences à l'ENSEA (Cergy-Pontoise) au sein du laboratoire ETIS. Ses travaux de recherche sont centrés sur la reconnaissance de forme, l'apprentissage statistique ainsi que l'indexation de documents multimédia et la recherche d'information dans un contexte distribué. Il a obtenu sa thèse en 2008 sur la recherche d'image basée contenu à l'aide d'un système multi-agents, dans le cadre de données distribuées sur un réseau. Il a effectué ensuite un stage post-doctoral au LIP6 de l'université Pierre et Marie Curie, financé par le projet iTowns en partenariat avec l'IGN, pour la conception d'un moteur de recherche multimédia dans un contexte à la StreetView des rues de Paris.