LRDE Seminar : Vaucanson, Game theory and Olena, 07 December 2006, EPITA, Amphi Masters

VAUCANSON

14h00 : Présentation du TAF-Kit -- Robert Bigaignon^?

La plate-forme de manipulation d'automates finis Vaucanson propose depuis peu un ensemble d'outils permettant la manipulation d'automates au travers de simples programmes Unix, à la façon de FSM (http://www.research.att.com/~fsmtools/fsm/). Ces programmes sont réunis dans le Typed Automata Functions Kit (TAF-Kit) et s'appuient directement sur la bibliothèque C++, cœur du projet Vaucanson. Ils fournissent ainsi à l'utilisateur un sous-ensemble des services déjà présents dans Vaucanson (algorithmes et entrées-sorties) tout en lui épargnant l'écriture de programmes C++.

Nous présenterons les fonctionnalités du TAF-Kit ainsi que les outils dont il dispose pour mesurer ses performances.

14h45 : État des lieux des propositions XML pour les automates -- Florent Terrones^?

Les utilisateurs de logiciels de manipulation d'automates ont exprimé depuis quelques années le besoin de disposer d'un format de fichier universel de description d'automates.

L'équipe Vaucanson a présenté dès 2004 pour la conférence CIAA'04 une proposition de format XML pour la description d'automates à états finis. Cette dernière a subi de nombreuses modifications et suivi différentes lignes directrices pour en arriver à la version actuelle.

Le but de ce séminaire est de faire un état des lieux de cette proposition et des avantages qu'elle apporte. Une description des autres propositions ainsi que leurs différentes caractéristiques seront également présentées.

OLENA

15h45 : Extraction automatique d'artères à partir d'images médicales 3D -- Nicolas Widynski^?

Depuis le début du 20ème siècle, les techniques d'acquisition employées en imagerie médicale sont en constante évolution. Rayons X, IRM, ultra-sons et imagerie nucléaire sont des outils physiques permettant l'acquisition de différentes données telles que le scanner, l'echographie, la radiographie... Face à l'amélioration de ces techniques d'acquisition et au nombre croissant des données à traiter, le rôle du traiteur d'images médicales est d'extraire le maximum de caractéristiques et d'agencer au mieux les données, dans le but d'aider le spécialiste médical à effectuer son diagnostique.

Plus spécialement, le scanner peut nous permettre d'acquérir des données 3D. Notre rôle consiste ici à en extraire les artères coronaires. Pour ce faire, nous emploierons la méthode décrite par Thierry Géraud et Jean-Baptiste Mouret dans Fast Road Network Extraction in Satellite Images Using Mathematical Morphology and Markov Random Field (EURASIP 2004), en divisant notre chaîne de traitement en deux étapes : l'extraction d'une surface à partir de données 3D, puis l'extraction d'une ligne, représentant notre artère, à partir de cette surface. Nous développerons également les outils nécessaires à cette segmentation, à savoir la convolution gaussienne, la ligne de partage des eaux, le graphe d'adjacence de régions et les champs Markoviens.

16h30 : Extractions d'objets : l'algorithme Fast Level Lines Transform (FLLT) -- Christophe Berger^?

Il existe de nombreux algorithmes de segmentation. Nous présenterons ici le FLLT qui se base sur le principe de composantes connexes séparées par les lignes de niveaux. En effet, il existe sur une image, comme sur une carte géographique, des lignes formées par les différences entre les zones. Dans une image ces différences sont matérialisées par la teinte ou le contraste.

Nous verrons tout d'abord les spécificités de cet algorithme et des différentes structures utilisées afin de détecter les lignes de niveaux, nous proposerons également une comparaison avec le max-tree et présenterons les différences de ces deux méthodes. Finalement nous verrons en quoi FLLT est intéressant dans la pratique grâce a son implémentation dans Olena.
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