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1. The ARCOMEM Architecture for Social- and Semantic-Driven Web Archiving

Author

OAK (INRIA Saclay - Ile de France) ; Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11) - INRIA - CNRS, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI) ; CNRS - Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Leibniz Universität Hannover [Hannover] (LUH) ; Leibniz Universität Hannover, National Technical University of Athens [Athens] (NTUA) ; National Technical University of Athens, Department of Informatics [Athens] (CS-AUEB), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI) ; Télécom ParisTech - Institut Mines-Télécom - CNRS, Laboratoire BioGeMME (Biologie et Génétique des Mammifères Marins dans leur Environnement) (BioGeMME) ; Université européenne de Bretagne (UEB) - Université de Bretagne Occidentale (UBO), European Project : 270239, ICT, FP7-ICT-2009-6, ARCOMEM(2010), Cautis, Bogdan, Risse, Thomas, Demidova, Elena, Dietze, Stefan, Peters, Wim, Papailiou, Nikolaos, Doka, Katerina, Stavrakas, Yannis, Plachouras, Vassilis, Senellart, Pierre, Carpentier, Florent, Mantric, Amin, Siehndel, Patrick, Spiliotopoulos, Dimitris, OAK (INRIA Saclay - Ile de France) ; Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11) - INRIA - CNRS, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI) ; CNRS - Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Leibniz Universität Hannover [Hannover] (LUH) ; Leibniz Universität Hannover, National Technical University of Athens [Athens] (NTUA) ; National Technical University of Athens, Department of Informatics [Athens] (CS-AUEB), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI) ; Télécom ParisTech - Institut Mines-Télécom - CNRS, Laboratoire BioGeMME (Biologie et Génétique des Mammifères Marins dans leur Environnement) (BioGeMME) ; Université européenne de Bretagne (UEB) - Université de Bretagne Occidentale (UBO), European Project : 270239, ICT, FP7-ICT-2009-6, ARCOMEM(2010), Cautis, Bogdan, Risse, Thomas, Demidova, Elena, Dietze, Stefan, Peters, Wim, Papailiou, Nikolaos, Doka, Katerina, Stavrakas, Yannis, Plachouras, Vassilis, Senellart, Pierre, Carpentier, Florent, Mantric, Amin, Siehndel, Patrick, and Spiliotopoulos, Dimitris

Abstract

International audience

2. An iterative multi-atlas patch-based approach for cortex segmentation from neonatal MRI

Author

Nicolas Passat, François Rousseau, Carlos Tor-Díez, Sylvain Faisan, Nathalie Bednarek, Isabelle Bloch, Laboratoire de Traitement de l'Information Medicale (LaTIM), Université de Brest (UBO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Brestois Santé Agro Matière (IBSAM), Université de Brest (UBO), Département lmage et Traitement Information (IMT Atlantique - ITI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 (CRESTIC), Université de Reims Champagne-Ardenne (URCA), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Réseau nanophotonique et optique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Service de médecine néonatale et réanimation pédiatrique, CHU de Reims, ANR-15-CE23-0009,MAIA,Analyse multiphysiques fondée sur l'imagerie pour la compréhension du développement cérébral des prématurés(2015), Laboratoire de Traitement de l'Information Medicale ( LaTIM ), Université de Brest ( UBO ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest ( CHRU Brest ) -IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire ( IMT Atlantique ), Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 ( CRESTIC ), Université de Reims Champagne-Ardenne ( URCA ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Université Paris-Saclay, Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie ( ICube ), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg ( ENGEES ) -Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg ( INSA Strasbourg ), Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Matériaux et nanosciences d'Alsace, Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar ( Université de Haute-Alsace (UHA) ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar ( Université de Haute-Alsace (UHA) ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar ( Université de Haute-Alsace (UHA) ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Strasbourg ( UNISTRA ), ANR-15-CE23-0009,MAIA,Analyse multiphysiques fondée sur l'imagerie pour la compréhension du développement cérébral des prématurés, Université de Brest (UBO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), IMT Atlantique (IMT Atlantique), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, and Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
Scheme (programming language), Computer science, Health Informatics, Context (language use), Pattern Recognition, Automated, 030218 nuclear medicine & medical imaging, Image (mathematics), 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Cortex (anatomy), [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, [INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging, medicine, Humans, Radiology, Nuclear Medicine and imaging, Segmentation, multi-atlas, computer.programming_language, Cerebral Cortex, Structure (mathematical logic), [ INFO.INFO-IM ] Computer Science [cs]/Medical Imaging, Radiological and Ultrasound Technology, medicine.diagnostic_test, business.industry, patch-based segmentation, Infant, Newborn, Process (computing), Brain, Pattern recognition, Magnetic resonance imaging, Magnetic Resonance Imaging, Computer Graphics and Computer-Aided Design, neonatal MRI, cortex, medicine.anatomical_structure, iterative segmentation, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial intelligence, business, computer, Algorithms, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract

International audience; Brain structure analysis in the newborn is a major health issue. This is especially the case for premature neonates, in order to obtain predictive information related to the child development. In particular, the cortex is a structure of interest, that can be observed in MRI (magnetic resonance imaging). However, neonatal MRI data present specific properties that make them challenging to process. In this context, multi-atlas approaches constitute an efficient strategy, taking advantage of images processed beforehand. The method proposed in this article relies on such multi-atlas strategy. More precisely, it uses two paradigms: first, a non-local model based on patches; second, an iterative optimization scheme. Coupling both concepts allows us to consider patches related not only to the image information, but also to the current segmentation. This strategy is compared to other multi-atlas methods proposed in the literature. Experiments show that the proposed approach provides robust cortex segmentation results.

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2018
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3. Objective Evaluation of Multiple Sclerosis Lesion Segmentation using a Data Management and Processing Infrastructure

Author

Franca Wagner, Sorina Camarasu-Pop, Hélène Urien, Isabelle Bloch, Xavier Tomas-Fernandez, Jeremy Beaumont, John Muschelli, Chunliang Wang, Baptiste Laurent, Charles R.G. Guttmann, Tristan Glatard, Michael Kain, Mathieu Simon, Michel Dojat, April Khademi, Martin Styner, Pascal Girard, Thomas Tourdias, Michel M. dos Santos, Wellington Pinheiro dos Santos, Sergi Valverde, Richard McKinley, Abel G. Silva-Filho, Jesse Knight, Eloy Roura, Sandra Vukusic, Francisco Javier Vera-Olmos, François Cotton, Xavier Lladó, Elizabeth M. Sweeney, Senan Doyle, Anne Kerbrat, Olivier Commowick, Mariano Cabezas, Florent Leray, Amirreza Mahbod, Norberto Malpica, Gilles Edan, Roxana Ameli, Christian Barillot, Frederic Cervenansky, Florence Forbes, Simon K. Warfield, Audrey Istace, Jean-Christophe Ferré, Vision, Action et Gestion d'informations en Santé ( VisAGeS ), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE ( IRISA_D5 ), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires ( IRISA ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Institut National des Sciences Appliquées - Rennes ( INSA Rennes ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire ( IMT Atlantique ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Institut National des Sciences Appliquées - Rennes ( INSA Rennes ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire ( IMT Atlantique ) -Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires ( IRISA ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Institut National des Sciences Appliquées - Rennes ( INSA Rennes ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire ( IMT Atlantique ), Centre Hospitalier Lyon Sud [CHU - HCL] ( CHLS ), Hospices Civils de Lyon ( HCL ), Laboratoire de Traitement de l'Information Medicale ( LaTIM ), Université européenne de Bretagne ( UEB ) -Télécom Bretagne-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest ( CHRU Brest ) -Université de Brest ( UBO ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Institut Mines-Télécom [Paris], Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé ( CREATIS ), Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Hospices Civils de Lyon ( HCL ) -Université Jean Monnet [Saint-Étienne] ( UJM ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Service de neurochirurgie [Rennes], Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Hôpital Pontchaillou-CHU Pontchaillou [Rennes], Service de neurologie [Rennes], Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ), Neuroinflammation: imagerie et thérapie de la sclérose en plaques, Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Concordia University [Montreal], Pixyl Medical [Grenoble], Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems ( MISTIS ), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Laboratoire Jean Kuntzmann ( LJK ), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 ( UPMF ) -Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ) -Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 ( UPMF ) -Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ) -Institut National Polytechnique de Grenoble ( INPG ), University of Guelph, Department of Electrical and Computer Engineering [TORONTO] ( ECE ), University of Toronto, Royal Institute of Technology [Stockholm] ( KTH ), University of Bern, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health [Baltimore, MD, USA], Visio per computador I robotica ( VICOROB ), Universitat de Girona ( UdG ), Universidade Federal de Pernambuco [Recife] ( UFPE ), Computational Radiology Laboratory [Boston] ( CRL ), Brigham and Women's Hospital [Boston]-Children's Hospital, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Université Paris-Saclay, Universidad Rey Juan Carlos [Madrid] ( URJC ), Brigham and Women's Hospital [Boston], Service de Neurologie, CHU Pontchaillou, Rennes, Grenoble Institut des Neurosciences ( GIN ), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -CHU Grenoble-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Computer Science ( North Carolina State University ), North Carolina State University [Raleigh] ( NCSU ), Vision, Action et Gestion d'informations en Santé (VisAGeS), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Centre Hospitalier Lyon Sud [CHU - HCL] (CHLS), Hospices Civils de Lyon (HCL), Laboratoire de Traitement de l'Information Medicale (LaTIM), Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest), Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé (CREATIS), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département de Radiologie [CHU de Rennes], Université de Rennes (UR), CHU Pontchaillou [Rennes], CHU Bordeaux [Bordeaux], Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems (MISTIS ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Ryerson University [Toronto], Royal Institute of Technology [Stockholm] (KTH ), Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health [Baltimore], Johns Hopkins University (JHU), Research institute of Computer Vision and Robotics [Girona] (VICOROB), Universitat de Girona (UdG), Universidade Federal de Pernambuco [Recife] (UFPE), Computational Radiology Laboratory [Boston] (CRL), Brigham and Women's Hospital [Boston]-Boston Children's Hospital, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Universidad Rey Juan Carlos [Madrid] (URJC), Service de Neurologie [Lyon], CHU Lyon, [GIN] Grenoble Institut des Neurosciences (GIN), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Grenoble Alpes (UGA), University of North Carolina [Chapel Hill] (UNC), University of North Carolina System (UNC), This work was partly funded by France Life Imaging (grant ANR-11-INBS-0006 from the French 'Investissements d’Avenir' program) for funding and sponsoring the challenge. This work has also been partly supported by a grant (OFSEP) provided by the French State and handled by the 'Agence nationale de la recherche', within the framework of the 'Investissements d’Avenir' program, under the reference ANR-10-COHO-002. We also thank the French national cohort OFSEP (a French 'Investissements d’Avenir' program), and particularly the imaging group inside this cohort consortium for their constant support, fruitful discussions on the challenge and providing the MR images., ANR-11-INBS-0006,FLI,France Life Imaging(2011), ANR-10-COHO-0002,OFSEP,Observatoire Français de la Sclérose en Plaques(2010), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Télécom Bretagne-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-Université de Brest (UBO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems (MISTIS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG), Boston Children's Hospital-Brigham and Women's Hospital [Boston], Grenoble Institut des Neurosciences (GIN), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre Hospitalier Universitaire [Grenoble] (CHU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), ANR-11-INBS-0006/11-INBS-0006,FLI,France In vivo Imaging(2011), ANR-10-COHO-002-01/10-COHO-0002,OFSEP,Observatoire Français de la Sclérose en Plaques(2010), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Brest (UBO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique)-Institut Brestois Santé Agro Matière (IBSAM), Université de Brest (UBO), Images et Modèles, Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Hôpital Pontchaillou-CHU Pontchaillou [Rennes], Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Service Informatique et développements, Department of Electrical and Computer Engineering [University of Toronto] (ECE), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Service de Neurologie [CHU Rennes], Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-CHU Grenoble-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Computer Science (North Carolina State University), North Carolina State University [Raleigh] (NC State), University of North Carolina System (UNC)-University of North Carolina System (UNC), RMN et optique : De la mesure au biomarqueur, Edan, Gilles, Infrastructures - France Life Imaging - - FLI2011 - ANR-11-INBS-0006 - INBS - VALID, Cohortes - Observatoire Français de la Sclérose en Plaques - - OFSEP2010 - ANR-10-COHO-0002 - COHO - VALID, and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
Male, Computer science, Data management, MESH: Parenchymal Tissue, lcsh:Medicine, Esclerosi múltiple, computer.software_genre, 030218 nuclear medicine & medical imaging, MESH: Magnetic Resonance Imaging, Machine Learning, 0302 clinical medicine, open science, Image Processing, Computer-Assisted, Segmentation, [ SDV.IB ] Life Sciences [q-bio]/Bioengineering, Image processing -- Digital techniques, lcsh:Science, 610 Medicine & health, Multiple sclerosis lesion, image segmentation, MESH: Machine Learning, Magnetic Resonance Imaging, MESH: Image Processing, Computer-Assisted, Random forest, performance evaluation, MESH: Neural Networks, Computer, [SDV.IB]Life Sciences [q-bio]/Bioengineering, Female, [SDV.NEU]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC], Objective evaluation, Algorithms, MESH: Algorithms, Machine learning, Article, Multiple sclerosis, 03 medical and health sciences, Imatges -- Processament -- Tècniques digitals, distributed computing, Image Interpretation, Computer-Assisted, Humans, [SDV.NEU] Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC], Parenchymal Tissue, Retrospective Studies, MESH: Humans, business.industry, Deep learning, Imatge -- Segmentació, lcsh:R, MESH: Retrospective Studies, MESH: Multiple Sclerosis, MESH: Male, Imaging segmentation, computing infrastructure, [ SDV.NEU ] Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC], lcsh:Q, Neural Networks, Computer, Artificial intelligence, business, computer, MESH: Female, MESH: Image Interpretation, Computer-Assisted, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract

We present a study of multiple sclerosis segmentation algorithms conducted at the international MICCAI 2016 challenge. This challenge was operated using a new open-science computing infrastructure. This allowed for the automatic and independent evaluation of a large range of algorithms in a fair and completely automatic manner. This computing infrastructure was used to evaluate thirteen methods of MS lesions segmentation, exploring a broad range of state-of-theart algorithms, against a high-quality database of 53 MS cases coming from four centers following a common definition of the acquisition protocol. Each case was annotated manually by an unprecedented number of seven different experts. Results of the challenge highlighted that automatic algorithms, including the recent machine learning methods (random forests, deep learning, …), are still trailing human expertise on both detection and delineation criteria. In addition, we demonstrate that computing a statistically robust consensus of the algorithms performs closer to human expertise on one score (segmentation) although still trailing on detection scores This work was partly funded by France Life Imaging (grant ANR-11-INBS-0006 from the French “Investissements d’Avenir” program) for funding and sponsoring the challenge. This work has also been partly supported by a grant (OFSEP) provided by the French State and handled by the “Agence nationale de la recherche”, within the framework of the “Investissements d’Avenir” program, under the reference ANR-10-COHO-002. We also thank the French national cohort OFSEP (a French “Investissements d’Avenir” program), and particularly the imaging group inside this cohort consortium for their constant support, fruitful discussions on the challenge and providing the MR images

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2018
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4. Distributed Hypothesis Testing with Concurrent Detections

Author

Abdellatif Zaidi, Pierre Escamilla, Michele Wigger, Huawei Technologies France [Boulogne-Billancourt], Département Communications & Electronique (COMELEC), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST), Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge (LIGM), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-ESIEE Paris-Fédération de Recherche Bézout-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Huawei Technologies France [Boulogne-Billancour], Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Fédération de Recherche Bézout-ESIEE Paris-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Département COMELEC - Communications & Electronique, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université Paris-Est Marne-la-Vallée ( UPEM ), and Zaidi, Abdellatif

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Sequence, Computer Science - Information Theory, Information Theory (cs.IT), Detector, Zero (complex analysis), 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, Composite hypothesis testing, Error exponent, [ INFO.INFO-IT ] Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], Joint probability distribution, [INFO.INFO-IT]Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO.INFO-IT] Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], Algorithm, Small probability, Statistical hypothesis testing, Mathematics
Abstract

A detection system with a single sensor and $\mathsf{K}$ detectors is considered, where each of the terminals observes a memoryless source sequence and the sensor sends a common message to all the detectors. The communication of this message is assumed error-free but rate-limited. The joint probability mass function (pmf) of the source sequences observed at the terminals depends on an $\mathsf{M}$-ary hypothesis $(\mathsf{M} \geq \mathsf{K})$, and the goal of the communication is that each detector can guess the underlying hypothesis. Each detector $k$ aims to maximize the error exponent under hypothesis $k$, while ensuring a small probability of error under all other hypotheses. This paper presents an achievable exponents region for the case of positive communication rate, and characterizes the optimal exponents region for the case of zero communication rate. All results extend also to a composite hypothesis testing scenario., Comment: 5 pages, 2 figures, accepted for presentation at the 2018 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2018), Jun. 2018, Vail Colorado

Published
2018

5. Domain adaptation with optimal transport improves EEG sleep stage classifiers

Author

Mathieu Galtier, Stanislas Chambon, Alexandre Gramfort, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Université Paris-Saclay, Laboratoire dynamiques sociales et recomposition des espaces ( LADYSS ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ) -Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis ( UP8 ) -Université Paris Nanterre ( UPN ) -Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Laboratoire Dynamiques Sociales et Recomposition des Espaces (LADYSS), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris Nanterre (UPN)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Université Paris Nanterre (UPN)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris Nanterre (UPN)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)

Subjects
[ INFO.INFO-TS ] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Computer science, neural network, Feature extraction, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], 010501 environmental sciences, Electroencephalography, 01 natural sciences, Convolutional neural network, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Domain (software engineering), 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Index Terms—EEG, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, medicine, [ INFO.INFO-NE ] Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [ INFO.INFO-AI ] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 0105 earth and related environmental sciences, Artificial neural network, medicine.diagnostic_test, business.industry, sleep stage classification, Pattern recognition, Electrooculography, Predictive analytics, ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION, optimal transport, Sample size determination, Artificial intelligence, business, domain adapta- tion, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract

International audience; —Low sample size and the absence of labels on certain data limits the performances of predictive algorithms. To overcome this problem, it is sometimes possible to learn a model on a large labeled auxiliary dataset. Yet, this assumes that the two datasets exhibit similar statistical properties which is rarely the case in practice: there is a discrepancy between the large dataset, called the source, and the dataset of interest, called the target. Improving the prediction performance on the target domain by reducing the distribution discrepancy, between the source and the target domains, is known as Domain Adaptation (DA). Presently, Optimal transport DA (OTDA) methods yield state-of-the-art performances on several DA problems. In this paper, we consider the problem of sleep stage classification, and use OTDA to improve the performances of a convolutional neural network. We use features learnt from the electroencephalogram (EEG) and the electrooculogram (EOG) signals. Our results demonstrate that the method significantly improves the network predictions on the target data.

Published
2018

6. Asynchronous Stochastic Quasi-Newton MCMC for Non-Convex Optimization

Author

Simsekli , Umut, Yıldız , Cagatay, Huy Nguyen , Thanh, Richard , Gael, Cemgil , A, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-16-CE23-0014,FBIMATRIX,Méthodes distribuées et parallèles de Monte-Carlo par chaînes de Markov pour l'Inférence Bayésienne de modèles à factorisation de tenseurs(2016), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Nguyen, Thanh Huy, Méthodes distribuées et parallèles de Monte-Carlo par chaînes de Markov pour l'Inférence Bayésienne de modèles à factorisation de tenseurs - - FBIMATRIX2016 - ANR-16-CE23-0014 - AAPG2016 - VALID, Telecom ParisTech, Professorship Lähdesmäki Harri, Bogazici University, Department of Computer Science, Aalto-yliopisto, and Aalto University

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Learning, [ INFO ] Computer Science [cs], Statistics - Machine Learning, MathematicsofComputing_NUMERICALANALYSIS, Machine Learning (stat.ML), [INFO]Computer Science [cs], [INFO] Computer Science [cs], Machine Learning (cs.LG)
Abstract

Recent studies have illustrated that stochastic gradient Markov Chain Monte Carlo techniques have a strong potential in non-convex optimization, where local and global convergence guarantees can be shown under certain conditions. By building up on this recent theory, in this study, we develop an asynchronous-parallel stochastic L-BFGS algorithm for non-convex optimization. The proposed algorithm is suitable for both distributed and shared-memory settings. We provide formal theoretical analysis and show that the proposed method achieves an ergodic convergence rate of ${\cal O}(1/\sqrt{N})$ ($N$ being the total number of iterations) and it can achieve a linear speedup under certain conditions. We perform several experiments on both synthetic and real datasets. The results support our theory and show that the proposed algorithm provides a significant speedup over the recently proposed synchronous distributed L-BFGS algorithm., Published in the International Conference on Machine Learning (ICML 2018)

Published
2018

7. C-ITS Use Cases: Study, Extension and Classification Methodology

Author

Brigitte Lonc, Richard Denis, Arnaud Kaiser, Pascal Urien, Farah Haidar, RENAULT, IRT SystemX ( IRT SystemX ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Valeo Comfort & Driving Assistance Systems, Valeo Electronic Systems, IRT SystemX (IRT SystemX), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), and Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
Risk analysis, Operations research, Process (engineering), Computer science, [INFO.INFO-OH]Computer Science [cs]/Other [cs.OH], 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, Extension (predicate logic), C-ITS use cases, classification, Risk analysis (business), 11. Sustainability, [ INFO.INFO-OH ] Computer Science [cs]/Other [cs.OH], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Use case, K-means, Intelligent transportation system
Abstract

International audience; —In the near future vehicles will be connected and able to communicate with their environment. Such technologies – commonly called Cooperative Intelligent Transportation Systems (C-ITS) – aim at improving road safety, traffic efficiency and drivers comfort. To this end the C-ITS community has proposed many different use cases. In this paper, we start by making an inventory of C-ITS use cases. We then extend this list by proposing new use cases mostly related to security and privacy aspects. Finally we propose a classification methodology based on K-means algorithm to classify the use cases according to criteria we defined. We apply the proposed methodology on our use cases list using security and technical criteria. The obtained results enable to extract a subset of representative use cases from the initial list. Such subset can then be used to apply any process/method (e.g. risk analysis) on it.

Published
2018
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8. On Achievability for Downlink Cloud Radio Access Networks with Base Station Cooperation

Author

Michele Wigger, Abdellatif Zaidi, Chien-Yi Wang, Département COMELEC - Communications & Electronique, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université Paris-Est Marne-la-Vallée ( UPEM ), Département Communications & Electronique (COMELEC), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge (LIGM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Fédération de Recherche Bézout-ESIEE Paris-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Télécom ParisTech, Communications Numériques (COMNUM), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Scheme (programming language), Computer science, Generalization, Gaussian, Computer Science - Information Theory, Dimension (graph theory), Base stations, Cloud computing, 02 engineering and technology, Data_CODINGANDINFORMATIONTHEORY, Library and Information Sciences, Topology, law.invention, symbols.namesake, Base station, [ INFO.INFO-IT ] Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], Relay, law, Telecommunications link, Computer Science::Networking and Internet Architecture, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 0601 history and archaeology, Random variables, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, computer.programming_language, Computer Science::Information Theory, 020203 distributed computing, Radio access network, 060102 archaeology, Downlink, business.industry, Information Theory (cs.IT), 020206 networking & telecommunications, Indexes, 06 humanities and the arts, Radio access networks, Computer Science Applications, [INFO.INFO-IT]Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], Encoding, symbols, business, Interference, Random variable, computer, Information Systems, Computer network, Communication channel
Abstract

This work investigates the downlink of a cloud radio access network (C-RAN) in which a central processor communicates with two mobile users through two base stations (BSs). The BSs act as relay nodes and cooperate with each other through error-free rate-limited links. We develop and analyze two coding schemes for this scenario. The first coding scheme is based on Liu-Kang scheme for C-RANs without BS cooperation; and extends it to scenarios allowing conferencing between the BSs. Among few other features, our new coding scheme enables arbitrary correlation among the auxiliary codewords that are recovered by the BSs. It also introduces common codewords to be described to both BSs. For the analysis of this coding scheme, we extend the multivariate covering lemma to non-Cartesian product sets, thereby correcting an erroneous application of this lemma in Liu-Kang's related work. We highlight key aspects of this scheme by studying three important instances of it. The second coding scheme extends the so-called compression scheme that was originally developed for memoryless Gaussian C-RANs without BS cooperation to general discrete memoryless C-RANs with BS cooperation. We show that this scheme subsumes the original compression scheme when applied to memoryless Gaussian C-RAN models. In the analysis of this scheme, we also highlight important connections with the so-called distributed decode--forward scheme, and refine the approximate capacity of a general $N$-BS $L$-user C-RAN model in the memoryless Gaussian case., 25 pages, 18 figures, submitted to IEEE Transactions on Information Theory

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2018
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9. A deep learning architecture for temporal sleep stage classification using multivariate and multimodal time series

Author

Gilles Wainrib, Pierrick J. Arnal, Mathieu Galtier, Alexandre Gramfort, Stanislas Chambon, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Université Paris-Saclay, School of Engineering and Science [Bremen] ( JU-SES ), Jacobs University [Bremen], Département d'informatique de l'École normale supérieure ( DI-ENS ), École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data ( PARIETAL ), Service NEUROSPIN ( NEUROSPIN ), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) ( DRF (CEA) ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) ( DRF (CEA) ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), ANRT Grant 2015/1005, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Rythm [Paris], Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data (PARIETAL), Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, and Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Computer science, Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, 02 engineering and technology, Polysomnography, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], transfer learning, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 0302 clinical medicine, EMG, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Statistics - Machine Learning, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, EEG, [ INFO.INFO-NE ] Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], multivariate time se, Sleep Stages, Signal processing, medicine.diagnostic_test, General Neuroscience, Rehabilitation, Electroencephalography, Signal Processing, Computer-Assisted, ries, Softmax function, 020201 artificial intelligence & image processing, Neurons and Cognition (q-bio.NC), Algorithms, [ INFO.INFO-TS ] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Feature extraction, Biomedical Engineering, Expert Systems, Machine Learning (stat.ML), EOG, 03 medical and health sciences, Computer Systems, Internal Medicine, medicine, Humans, [ INFO.INFO-AI ] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], business.industry, Electromyography, Deep learning, Decision Trees, deep learning, Pattern recognition, Sleep stage classification, Data segment, Electrooculography, ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION, Quantitative Biology - Neurons and Cognition, FOS: Biological sciences, spatio-temporal data, Multivariate Analysis, Spectrogram, Artificial intelligence, business, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract

International audience; Sleep stage classification constitutes an important preliminary exam in the diagnosis of sleep disorders. It is traditionally performed by a sleep expert who assigns to each 30 s of signal a sleep stage, based on the visual inspection of signals such as electroencephalograms (EEG), electrooculograms (EOG), electrocardiograms (ECG) and electromyograms (EMG). We introduce here the first deep learning approach for sleep stage classification that learns end-to-end without computing spectrograms or extracting hand-crafted features, that exploits all multivariate and multimodal Polysomnography (PSG) signals (EEG, EMG and EOG), and that can exploit the temporal context of each 30 s window of data. For each modality the first layer learns linear spatial filters that exploit the array of sensors to increase the signal-to-noise ratio, and the last layer feeds the learnt representation to a softmax classifier. Our model is compared to alternative automatic approaches based on convolutional networks or decisions trees. Results obtained on 61 publicly available PSG records with up to 20 EEG channels demonstrate that our network architecture yields state-of-the-art performance. Our study reveals a number of insights on the spatio-temporal distribution of the signal of interest: a good trade-off for optimal classification performance measured with balanced accuracy is to use 6 EEG with 2 EOG (left and right) and 3 EMG chin channels. Also exploiting one minute of data before and after each data segment offers the strongest improvement when a limited number of channels is available. As sleep experts, our system exploits the multivariate and multimodal nature of PSG signals in order to deliver state-of-the-art classification performance with a small computational cost.

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2018
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10. Caching Encrypted Content via Stochastic Cache Partitioning

Author

Andrea Araldo, Gyorgy Dan, Dario Rossi, Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratory of Information, Network and Communication Sciences ( LINCS ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut Mines-Télécom [Paris], Royal Institute of Technology [Stockholm] ( KTH ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Université Paris-Saclay, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratory of Information, Network and Communication Sciences (LINCS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Réseaux, Mobilité et Services (RMS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Département Informatique et Réseaux (INFRES), Télécom ParisTech, Royal Institute of Technology [Stockholm] (KTH ), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)

Subjects
Computer Networks and Communications, Computer science, [ INFO.INFO-NI ] Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], 050801 communication & media studies, 02 engineering and technology, Encryption, [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], 0508 media and communications, Stochastic processes, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Bandwidth (computing), Electrical and Electronic Engineering, Cache storage, Internet, business.industry, 05 social sciences, 020206 networking & telecommunications, Partitioning algorithms, Computer Science Applications, The Internet, Algorithm design, Cache, Enhanced Data Rates for GSM Evolution, business, Software, Computer network, Content distribution networks
Abstract

International audience; In-network caching is an appealing solution to cope with the increasing bandwidth demand of video, audio and data transfer over the Internet. Nonetheless, in order to protect consumer privacy and their own business, Content Providers (CPs) increasingly deliver encrypted content, thereby preventing Internet Service Providers (ISPs) from employing traditional caching strategies, which require the knowledge of the objects being transmitted. To overcome this emerging tussle between security and effi- ciency, in this paper we propose an architecture in which the ISP partitions the cache space into slices, assigns each slice to a different CP, and lets the CPs remotely manage their slices. This architecture enables transparent caching of encrypted content, and can be deployed in the very edge of the ISP’s network (i.e., base stations, femtocells), while allowing CPs to maintain exclusive control over their content. We propose an algorithm, called SDCP, for partitioning the cache storage into slices so as to maximize the bandwidth savings provided by the cache. A distinctive feature of our algorithm is that ISPs only need to measure the aggregated miss rates of each CP, but they need not know of the individual objects that are requested. We prove that the SDCP algorithm converges to a partitioning that is close to the optimal, and we bound its optimality gap. We use simulations to evaluate SDCP’s convergence rate under stationary and non-stationary content popularity. Finally, we show that SDCP significantly outperforms traditional reactive caching techniques, considering both CPs with perfect and with imperfect knowledge of their content popularity.

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2018
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11. SAR-SIFT: A SIFT-Like Algorithm for SAR Images

Author

Julie Delon, Julien Michel, Flora Dellinger, Florence Tupin, Yann Gousseau, Télécom ParisTech, Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and Centre National d'Etudes Spatiales ( CNES )

Subjects
Synthetic aperture radar, Computer science, SAR image registration, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, 0211 other engineering and technologies, Scale-invariant feature transform, 02 engineering and technology, remote sensing, Radar imaging, [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, scale-invariant feature transform (SIFT), ComputerSystemsOrganization_SPECIAL-PURPOSEANDAPPLICATION-BASEDSYSTEMS, Computer vision, Electrical and Electronic Engineering, 021101 geological & geomatics engineering, Orientation (computer vision), business.industry, Pattern recognition, Speckle noise, synthetic aperture radar (SAR), Inverse synthetic aperture radar, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], General Earth and Planetary Sciences, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, Algorithm
Abstract

The scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm and its many variants are widely used in computer vision and in remote sensing to match features between images or to localize and recognize objects. However, mostly because of speckle noise, it does not perform well on synthetic aperture radar (SAR) images. In this paper, we introduce a SIFT-like algorithm specifically dedicated to SAR imaging, which is named SAR-SIFT. The algorithm includes both the detection of keypoints and the computation of local descriptors. A new gradient definition, yielding an orientation and a magnitude that are robust to speckle noise, is first introduced. It is then used to adapt several steps of the SIFT algorithm to SAR images. We study the improvement brought by this new algorithm, as compared with existing approaches. We present an application of SAR-SIFT to the registration of SAR images in different configurations, particularly with different incidence angles.

Published
2015
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12. Integral estimation based on Markovian design

Author

Romain Azaïs, François Portier, Bernard Delyon, Biology, genetics and statistics ( BIGS ), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut Élie Cartan de Lorraine ( IECL ), Université de Lorraine ( UL ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Lorraine ( UL ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut Élie Cartan de Lorraine ( IECL ), Université de Lorraine ( UL ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Groupe STA Statistiques et applications [Paris], Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Biology, genetics and statistics (BIGS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut Élie Cartan de Lorraine (IECL), Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Élie Cartan de Lorraine (IECL), Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), IRMAR-STAT, ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)

Subjects
Statistics and Probability, 010504 meteorology & atmospheric sciences, [ STAT ] Statistics [stat], kernel smoothing, Monte Carlo method, Mathematics - Statistics Theory, Statistics Theory (math.ST), 01 natural sciences, invariant den- sity estimation, 010104 statistics & probability, Convergence (routing), Integral approximation, FOS: Mathematics, 0101 mathematics, 62G07, G2M05, 0105 earth and related environmental sciences, Mathematics, Markov chain, Markov chains, Applied Mathematics, Probabilistic logic, Estimator, Ambient space, [STAT]Statistics [stat], Sample size determination, Nummelin splitting technique, Trajectory, Algorithm
Abstract

Suppose that a mobile sensor describes a Markovian trajectory in the ambient space. At each time the sensor measures an attribute of interest, e.g., the temperature. Using only the location history of the sensor and the associated measurements, the aim is to estimate the average value of the attribute over the space. In contrast to classical probabilistic integration methods, e.g., Monte Carlo, the proposed approach does not require any knowledge on the distribution of the sensor trajectory. Probabilistic bounds on the convergence rates of the estimator are established. These rates are better than the traditional "root n"-rate, where n is the sample size, attached to other probabilistic integration methods. For finite sample sizes, the good behaviour of the procedure is demonstrated through simulations and an application to the evaluation of the average temperature of oceans is considered., 45 pages

Published
2017
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13. A Methodology for the Automatic Extraction and Generation of Non-Verbal Signals Sequences Conveying Interpersonal Attitudes

Author

Magalie Ochs, Catherine Pelachaud, Mathieu Chollet, Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes ( LSIS ), Aix Marseille Université ( AMU ) -Université de Toulon ( UTLN ) -Arts et Métiers Paristech ENSAM Aix-en-Provence-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Aix Marseille Université ( AMU ), Data, Information & content MAnagement Group ( DIMAG ), Laboratoire d'Informatique et Systèmes ( LIS ), Aix Marseille Université ( AMU ) -Université de Toulon ( UTLN ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Aix Marseille Université ( AMU ) -Université de Toulon ( UTLN ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes (LSIS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Arts et Métiers Paristech ENSAM Aix-en-Provence-Université de Toulon (UTLN)-Aix Marseille Université (AMU), Aix Marseille Université (AMU), Data, Information & content MAnagement Group (DIMAG), Laboratoire d'Informatique et Systèmes (LIS), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Recherche d’information et Interactions (R2I), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institute of Language, Communication and the Brain (ILCB), Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)

Subjects
non-verbal signals sequences, [ INFO.INFO-MO ] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Index Terms—Embodied Conversational Agents, 050109 social psychology, Context (language use), Interpersonal communication, computer.software_genre, Affect (psychology), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Nonverbal communication, [ INFO.INFO-HC ] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Human–computer interaction, social attitudes, 0501 psychology and cognitive sciences, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [ INFO.INFO-AI ] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 050107 human factors, Social phenomenon, business.industry, 05 social sciences, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Human-Computer Interaction, Expression (architecture), Embodied cognition, Artificial intelligence, business, Psychology, computer, Software, Natural language processing, Gesture
Abstract

International audience; —Depending on their application, Embodied Conversational Agents (ECAs) must be able to express various affects or social constructs such as emotions or social attitudes. Non-verbal signals, such as smiles or gestures, contribute to the expression of attitudes. Social attitudes affect the whole behavior of a person: as Scherer puts it, they are " characteristic of an affective style that colors the entire interaction " [1]. Moreover, recent findings have demonstrated that non-verbal signals are not interpretated in isolation but along with surrounding signals: for instance, a smile followed by a gaze aversion and a head aversion may signal embarassment rather than amusement [2]. Non-verbal behavior planning models designed to allow ECAs to express attitudes should thus consider complete sequences of non-verbal signals and not only signals independently of one another. However, existing models do not take this into account, or in a limited manner. The contribution of this paper is a methodology for the automatic extraction of sequences of non-verbal signals characteristic of a social phenomenon from a multimodal corpus, and a non-verbal behavior planning model that takes into account sequences of non-verbal signals rather than signals independently. This methodology is applied to design a virtual recruiter capable of expressing social attitudes, which is then evaluated in and out of an interaction context.

Published
2017
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14. JOINT DENOISING AND DECOMPRESSION: A PATCH-BASED BAYESIAN APPROACH

Author

Javier Preciozzi, Mario González, Pablo Musé, Andrés Almansa, Instituto de Ingeniería Eléctrica ( IIE ), Universidad de la República, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Université Paris-Saclay, Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), French Space Agency (CNES) under grant R&T 128425/00, ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie. ( 2014 ), ANR-11-IDEX-0003-02/11-LABX-0056,LMH,LabEx Mathématique Hadamard ( 2011 ), Almansa, Andrés, Appel à projets générique - Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie. - - MIRIAM2014 - ANR-14-CE27-0019 - Appel à projets générique - VALID, Centres d'excellences - LabEx Mathématique Hadamard - - LMH2011 - ANR-11-LABX-0056 - LABX - VALID, Instituto de Ingeniería Eléctrica (IIE), Universidad de la República [Montevideo] (UCUR), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), ANR-11-LABX-0056,LMH,LabEx Mathématique Hadamard(2011), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), ANR: 11-LABX-0056,LMH,LabEx Mathématique Hadamard(2011), Télécom ParisTech - Institut Mines-Télécom [Paris] - Université Paris-Saclay, MAP5 - Mathématiques Appliquées à Paris 5 (MAP5), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions - Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), ANR-14-CE27-0019, MIRIAM, Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), and ANR-11-IDEX-0003-02/11-LABX-0056, LMH, LabEx Mathématique Hadamard(2011)

Subjects
Computer science, Noise reduction, Gaussian, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Image processing, 02 engineering and technology, Data_CODINGANDINFORMATIONTHEORY, [ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [ INFO.INFO-CV ] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Remote Sensing, symbols.namesake, Wavelet, [INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing, [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Patch-based, Probabilistic analysis of algorithms, Computer vision, Quantization (image processing), Image restoration, Satellite Imaging, [SPI.SIGNAL] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, business.industry, Quantization (signal processing), Inverse problems in Imaging, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Wavelet transform, Joint Denoising and Decompression, 020206 networking & telecommunications, Pattern recognition, Data compression ratio, computer.file_format, [ MATH.MATH-NA ] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], [MATH.MATH-NA] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], Bayesian estimation, JPEG, non-local methods, [INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Computer Science::Computer Vision and Pattern Recognition, symbols, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, computer, [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract

International audience; JPEG and Wavelet compression artifacts leading to Gibbs effects and loss of texture are well known and many restoration solutions exist in the literature. So is denoising, which has occupied the image processing community for decades. However, when a noisy image is compressed, the noisy wavelet coefficients can be assigned to the " wrong " quantization interval, generating artifacts that can have dramatic consequences in products derived from satellite image pairs such as sub-pixel stereo vision and digital terrain elevation models. Despite the fact that the importance of such artifacts in very high resolution satellite imaging has recently been recognized, this restoration problem has been rarely addressed in the literature. In this work we present a thorough probabilistic analysis of the wavelet outliers phenomenon, and conclude that their probabilistic nature is characterized by a single parameter related to the ratio q/σ of the compression rate and the instrumental noise. This analysis provides the conditional probability for a Bayesian MAP estimator, whereas a patch-based local Gaussian prior model is learnt from the corrupted image iteratively, like in state of the art patch-based de-noising algorithms, albeit with the additional difficulty of dealing with non-Gaussian noise during the learning process. The resulting joint denoising and decompression algorithm is experimentally evaluated under realistic conditions. The results show its ability to simultaneously denoise, decompress and remove wavelet outliers better than the available alternatives, both from a quantitative and a qualitative point of view. As expected, the advantage of our method is more evident for large values of q/σ.

Published
2017

15. Motion-consistent video inpainting

Author

Yann Gousseau, Andrés Almansa, Thuc Trinh Le, Simon Masnou, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Camille Jordan [Villeurbanne] (ICJ), École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modélisation mathématique, calcul scientifique (MMCS), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Lyon (ECL), ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Lyon (ECL), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut Camille Jordan [Villeurbanne] ( ICJ ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Jean Monnet [Saint-Étienne] ( UJM ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon, Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie. ( 2014 )

Subjects
Matching (graph theory), Computer science, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Inpainting, Optical flow, [ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, 02 engineering and technology, [ INFO.INFO-CV ] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], optical flow, Reduction (complexity), Video editing, video editing, [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Computer vision, video restoration, business.industry, Video inpainting, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], 020207 software engineering, [ MATH.MATH-NA ] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], patches, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Video tracking, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract

International audience; We propose a fast and automatic inpainting technique for high-definition videos which works under many challenging conditions such as a moving camera, a dynamic background or a long lasting occlusion. Built upon the previous work by Newson et al. [1] which optimizes a global patch-based function, our method makes a significant improvement, especially in motion preservation, by incorporating the optical flow in several stages of the algorithm. Moreover, code par-allelization and a modification in the process of patches pair-wise matching yield a significant reduction of computation time. Experimental results on both classical and challenging datasets show that our algorithm outperforms other state-of-the-art approaches.

Published
2017
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16. A generic framework for the structured abstraction of images

Author

Yann Gousseau, Noura Faraj, Gui-Song Xia, Julie Delon, Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), State Key Lab. of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University [China], Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), and Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
business.industry, Computer science, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, 020207 software engineering, Image processing, 02 engineering and technology, Geometric shape, Non-photorealistic rendering, Digital image, Tree (data structure), Tree structure, Simple (abstract algebra), [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Computer vision, Artificial intelligence, business, Rotation (mathematics), ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS
Abstract

International audience; Structural properties are important clues for non-photorealistic representations of digital images. ‘Therefore, image analysis tools have been intensively used either to produce stroke-based renderings or to yield abstractions of images. In this work, we propose to use a hierarchical and geometrical image representation, called a topographic map, made of shapes organized in a tree structure. ‘There are two main advantages of this analysis tool. Firstly, it is able to deal with all scales, so that every shape of the input image is represented. Secondly, it accounts for the inclusion properties within the image. By iteratively performing simple local operations on the shapes (removal, rotation, scaling, replacement...), we are able to generate abstract renderings of digital photographs ranging from geometrical abstraction and painting-like eff‚ects to style transfer, using the same framework. In particular, results show that it is possible to create abstract images evoking Malevitch’s Suprematist school, while remaining grounded in the structure of digital images, by replacing all the shapes in the tree by simple geometric shapes.

Published
2017
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17. Rate-distortion regions of instances of cascade source coding with side information

Author

Abdellatif Zaidi, Chien-Yi Wang, Département Communications & Electronique (COMELEC), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Département COMELEC - Communications & Electronique, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and Université Paris-Est Marne-la-Vallée ( UPEM )

Subjects
Lossless compression, Source code, Theoretical computer science, 060102 archaeology, Computer science, media_common.quotation_subject, Markov process, 020206 networking & telecommunications, 06 humanities and the arts, 02 engineering and technology, Function (mathematics), symbols.namesake, [ INFO.INFO-IT ] Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], Cascade, [INFO.INFO-IT]Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], Distortion, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, symbols, 0601 history and archaeology, Encoder, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, media_common
Abstract

In this work, we study a three-terminal cascade source coding problem with side information Yi known to the source encoder and the first user, and side information Y2 known only to the second user. Each user wants to reconstruct some desired function of the source, lossily, to within some fidelity level. We establish single-letter characterization of the rate-distortion region of this model in some important special cases, including when the reconstruction is lossless at the first user. We then establish a connection among the studied model and the so-called side information-scalable source coding problem (i.e., Heegard-Berger problem with side information and successive refinement) to infer single-letter characterization of the rate-distortion region of some instances of the latter problem. In contrast with most previous related works, the results of this paper hold irrespective of the ordering among the source and side information sequences, which are then arbitrarily correlated.

Published
2017

18. A sharp oracle inequality for Graph-Slope

Author

Pierre C. Bellec, Samuel Vaiter, Joseph Salmon, Department of Statistics and Biostatistics Rutgers University, Rutgers, The State University of New Jersey [New Brunswick] ( RUTGERS ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Université Paris-Saclay, Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Mathématiques de Bourgogne [Dijon] ( IMB ), Université de Bourgogne ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), J. Salmon and S. Vaiter were supported by the CNRS PE1 'ABS' grant., Rutgers, The State University of New Jersey [New Brunswick] (RU), Rutgers University System (Rutgers)-Rutgers University System (Rutgers), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Mathématiques de Bourgogne [Dijon] (IMB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), and Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université de Bourgogne (UB)

Subjects
Statistics and Probability, Optimization problem, Generalization, MathematicsofComputing_NUMERICALANALYSIS, Mathematics - Statistics Theory, Statistics Theory (math.ST), MSC: Primary 62G08, Secondary 62J07, 01 natural sciences, 010104 statistics & probability, 62J07, Lasso (statistics), 62G08, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0502 economics and business, Graph signal regularization, FOS: Mathematics, [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0101 mathematics, 050205 econometrics, Mathematics, Denoising, Oracle inequality, 05 social sciences, Estimator, [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], [ STAT.TH ] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], Dual (category theory), Term (time), Convex optimization, Graph (abstract data type), Statistics, Probability and Uncertainty, Algorithm
Abstract

International audience; Following recent success on the analysis of the Slope estimator, we provide a sharp oracle inequality in term of prediction error for Graph-Slope, a generalization of Slope to signals observed over a graph. In addition to improving upon best results obtained so far for the Total Variation denoiser (also referred to as Graph-Lasso or Generalized Lasso), we propose an efficient algorithm to compute Graph-Slope. The proposed algorithm is obtained by applying the forward-backward method to the dual formulation of the Graph-Slope optimization problem. We also provide experiments showing the practical applicability of the method.

Published
2017
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19. A Bayesian Hyperprior Approach for Joint Image Denoising and Interpolation, with an Application to HDR Imaging

Author

Pablo Musé, Yann Gousseau, Julie Delon, Cecilia Aguerrebere, Andrés Almansa, Duke University, Department of Electrical and Computer Engineering, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech - Institut Mines-Télécom [Paris] - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), MAP5 - Mathématiques Appliquées à Paris 5 (MAP5), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5) - Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Télécom ParisTech, Instituto de Ingeniería Eléctrica (IIE), Universidad de la República, ANR-14-CE27-0019, MIRIAM, Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), Department of Electrical and Computer Engineering [Durham] (ECE), Duke University [Durham], Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Universidad de la República [Montevideo] (UCUR), ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), Department of Electrical and Computer Engineering [Durham] ( ECE ), Duke university [Durham], Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Instituto de Ingeniería Eléctrica ( IIE ), and ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie. ( 2014 )

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Non-local patch-based restoration, Gaussian Mixture Models, Hyperprior, Computer science, Noise reduction, Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), Inpainting, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, Machine Learning (stat.ML), 62H35, 68U10, 62F15, 68Q32, 02 engineering and technology, hyper-prior, 01 natural sciences, 010309 optics, Computational photography, High-dynamic-range imaging, Statistics - Machine Learning, [INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing, [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0103 physical sciences, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, I.4.1, I.4.4, I.2.6, Bayesian restoration, Computer vision, Pixel, conjugate distributions, business.industry, Image and Video Processing (eess.IV), Electrical Engineering and Systems Science - Image and Video Processing, Missing data, Computer Science Applications, Computational Mathematics, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Computer Science::Computer Vision and Pattern Recognition, Signal Processing, Maximum a Posteriori, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, Interpolation
Abstract

Recently, impressive denoising results have been achieved by Bayesian approaches which assume Gaussian models for the image patches. This improvement in performance can be attributed to the use of per-patch models. Unfortunately such an approach is particularly unstable for most inverse problems beyond denoising. In this work, we propose the use of a hyperprior to model image patches, in order to stabilize the estimation procedure. There are two main advantages to the proposed restoration scheme: Firstly it is adapted to diagonal degradation matrices, and in particular to missing data problems (e.g. inpainting of missing pixels or zooming). Secondly it can deal with signal dependent noise models, particularly suited to digital cameras. As such, the scheme is especially adapted to computational photography. In order to illustrate this point, we provide an application to high dynamic range imaging from a single image taken with a modified sensor, which shows the effectiveness of the proposed scheme., Some figures are reduced to comply with arxiv's size constraints. Full size images are available as HAL technical report hal-01107519v5, IEEE Transactions on Computational Imaging, 2017

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2017
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20. Characterizing the maximum parameter of the total-variation denoising through the pseudo-inverse of the divergence

Author

Deledalle, Charles-Alban, Papadakis, Nicolas, Salmon, Joseph, Vaiter, Samuel, Institut de Mathématiques de Bordeaux ( IMB ), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux ( UB ) -Institut Polytechnique de Bordeaux ( Bordeaux INP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Mathématiques de Bourgogne [Dijon] ( IMB ), Université de Bourgogne ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Mathématiques de Bourgogne [Dijon] (IMB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), and Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université de Bourgogne (UB)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, [ INFO.INFO-TS ] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Statistics - Machine Learning, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Regularization, Pseudo-inverse, [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, Machine Learning (stat.ML), [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], Total-variation, [ STAT.TH ] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], Divergence
Abstract

International audience; We focus on the maximum regularization parameter for anisotropic total-variation denoising. It corresponds to the minimum value of the regularization parameter above which the solution remains constant. While this value is well know for the Lasso, such a critical value has not been investigated in details for the total-variation. Though, it is of importance when tuning the regularization parameter as it allows fixing an upper-bound on the grid for which the optimal parameter is sought. We establish a closed form expression for the one-dimensional case, as well as an upper-bound for the two-dimensional case, that appears reasonably tight in practice. This problem is directly linked to the computation of the pseudo-inverse of the divergence, which can be quickly obtained by performing convolutions in the Fourier domain.

Published
2017

21. Generalized Concomitant Multi-Task Lasso for sparse multimodal regression

Author

Massias , Mathurin, Fercoq , Olivier, Gramfort , Alexandre, Salmon , Joseph, Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data (PARIETAL), Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Paris-Saclay, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Télécom ParisTech, Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data ( PARIETAL ), Service NEUROSPIN ( NEUROSPIN ), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) ( DRF (CEA) ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) ( DRF (CEA) ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and Télécom ParisTech (Institut Mines-Télécom)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Statistics::Machine Learning, Optimization and Control (math.OC), [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Statistics - Machine Learning, FOS: Mathematics, Statistics::Methodology, Machine Learning (stat.ML), Applications (stat.AP), [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Mathematics - Optimization and Control, Statistics - Applications
Abstract

In high dimension, it is customary to consider Lasso-type estimators to enforce sparsity. For standard Lasso theory to hold, the regularization parameter should be proportional to the noise level, yet the latter is generally unknown in practice. A possible remedy is to consider estimators, such as the Concomitant/Scaled Lasso, which jointly optimize over the regression coefficients as well as over the noise level, making the choice of the regularization independent of the noise level. However, when data from different sources are pooled to increase sample size, or when dealing with multimodal datasets, noise levels typically differ and new dedicated estimators are needed. In this work we provide new statistical and computational solutions to deal with such heteroscedastic regression models, with an emphasis on functional brain imaging with combined magneto- and electroencephalographic (M/EEG) signals. Adopting the formulation of Concomitant Lasso-type estimators, we propose a jointly convex formulation to estimate both the regression coefficients and the (square root of the) noise covariance. When our framework is instantiated to de-correlated noise, it leads to an efficient algorithm whose computational cost is not higher than for the Lasso and Concomitant Lasso, while addressing more complex noise structures. Numerical experiments demonstrate that our estimator yields improved prediction and support identification while correctly estimating the noise (square root) covariance. Results on multimodal neuroimaging problems with M/EEG data are also reported.

Published
2017

22. Accéler la préparation des données pour l'analyse du big data

Author

Tian , Yongchao, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Télécom ParisTech, Marko Vukolic, Pietro Michiardi, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Marko Vukolić, and STAR, ABES

Subjects
Database, Big data, Data cleaning, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Système distribué, [ INFO.INFO-DB ] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Nettoyage de données, Base de données, Distributed system, [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]
Abstract

We are living in a big data world, where data is being generated in high volume, high velocity and high variety. Big data brings enormous values and benefits, so that data analytics has become a critically important driver of business success across all sectors. However, if the data is not analyzed fast enough, the benefits of big data will be limited or even lost. Despite the existence of many modern large-scale data analysis systems, data preparation which is the most time-consuming process in data analytics has not received sufficient attention yet. In this thesis, we study the problem of how to accelerate data preparation for big data analytics. In particular, we focus on two major data preparation steps, data loading and data cleaning. As the first contribution of this thesis, we design DiNoDB, a SQL-on-Hadoop system which achieves interactive-speed query execution without requiring data loading. Modern applications involve heavy batch processing jobs over large volume of data and at the same time require efficient ad-hoc interactive analytics on temporary data generated in batch processing jobs. Existing solutions largely ignore the synergy between these two aspects, requiring to load the entire temporary dataset to achieve interactive queries. In contrast, DiNoDB avoids the expensive data loading and transformation phase. The key innovation of DiNoDB is to piggyback on the batch processing phase the creation of metadata, that DiNoDB exploits to expedite the interactive queries. The second contribution is a distributed stream data cleaning system, called Bleach. Existing scalable data cleaning approaches rely on batch processing to improve data quality, which are very time-consuming in nature. We target at stream data cleaning in which data is cleaned incrementally in real-time. Bleach is the first qualitative stream data cleaning system, which achieves both real-time violation detection and data repair on a dirty data stream. It relies on efficient, compact and distributed data structures to maintain the necessary state to clean data, and also supports rule dynamics. We demonstrate that the two resulting systems, DiNoDB and Bleach, both of which achieve excellent performance compared to state-of-the-art approaches in our experimental evaluations, and can help data scientists significantly reduce their time spent on data preparation., Nous vivons dans un monde de big data, où les données sont générées en grand volume, grande vitesse et grande variété. Le big data apportent des valeurs et des avantages énormes, de sorte que l’analyse des données est devenue un facteur essentiel de succès commercial dans tous les secteurs. Cependant, si les données ne sont pas analysées assez rapidement, les bénéfices de big data seront limités ou même perdus. Malgré l’existence de nombreux systèmes modernes d’analyse de données à grande échelle, la préparation des données est le processus le plus long de l’analyse des données, n’a pas encore reçu suffisamment d’attention. Dans cette thèse, nous étudions le problème de la façon d’accélérer la préparation des données pour le big data d’analyse. En particulier, nous nous concentrons sur deux grandes étapes de préparation des données, le chargement des données et le nettoyage des données. Comme première contribution de cette thèse, nous concevons DiNoDB, un système SQL-on-Hadoop qui réalise l’exécution de requêtes à vitesse interactive sans nécessiter de chargement de données. Les applications modernes impliquent de lourds travaux de traitement par lots sur un grand volume de données et nécessitent en même temps des analyses interactives ad hoc efficaces sur les données temporaires générées dans les travaux de traitement par lots. Les solutions existantes ignorent largement la synergie entre ces deux aspects, nécessitant de charger l’ensemble des données temporaires pour obtenir des requêtes interactives. En revanche, DiNoDB évite la phase coûteuse de chargement et de transformation des données. L’innovation importante de DiNoDB est d’intégrer à la phase de traitement par lots la création de métadonnées que DiNoDB exploite pour accélérer les requêtes interactives. La deuxième contribution est un système de flux distribué de nettoyage de données, appelé Bleach. Les approches de nettoyage de données évolutives existantes s’appuient sur le traitement par lots pour améliorer la qualité des données, qui demandent beaucoup de temps. Nous ciblons le nettoyage des données de flux dans lequel les données sont nettoyées progressivement en temps réel. Bleach est le premier système de nettoyage qualitatif de données de flux, qui réalise à la fois la détection des violations en temps réel et la réparation des données sur un flux de données sale. Il s’appuie sur des structures de données efficaces, compactes et distribuées pour maintenir l’état nécessaire pour nettoyer les données et prend également en charge la dynamique des règles. Nous démontrons que les deux systèmes résultants, DiNoDB et Bleach, ont tous deux une excellente performance par rapport aux approches les plus avancées dans nos évaluations expérimentales, et peuvent aider les chercheurs à réduire considérablement leur temps consacré à la préparation des données.

Published
2017

23. Fast and Accurate Multiplicative Decomposition forFringe Removal in Interferometric Images

Author

Mila Nikolova, Clara Barbanson, Andrés Almansa, Daniel-Chen Soncco, Yann Ferrec, Centre de Mathématiques et de Leurs Applications (CMLA), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ONERA - The French Aerospace Lab [Palaiseau], ONERA-Université Paris Saclay (COmUE), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), Centre de Mathématiques et de Leurs Applications ( CMLA ), École normale supérieure - Cachan ( ENS Cachan ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), ONERA - The French Aerospace Lab ( Palaiseau ), ONERA, Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie. ( 2014 )

Subjects
Computation, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, proximal algorithms, [ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, 02 engineering and technology, [ INFO.INFO-CV ] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], 01 natural sciences, image restoration, 010309 optics, symbols.namesake, [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0103 physical sciences, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, multi-view stereo, Computer vision, Image restoration, Mathematics, nonconvex variational models, computational hyperspectral imaging, business.industry, inverse problems, Hyperspectral imaging, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [ MATH.MATH-NA ] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], Inverse problem, Total variation denoising, Subpixel rendering, Computer Science Applications, Panchromatic film, Computational Mathematics, Fourier transform, bi-convex optimisation, Computer Science::Computer Vision and Pattern Recognition, multiplicative image decomposition, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Signal Processing, symbols, interferometric imaging, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract

International audience; Airborne Hyperspectral images can be efficiently obtained with imaging static Fourier transform spectrometers. However, to be effective on any location, this technology requires to know the relief of the scene. This is not a straightforward process, as the horizontal interference fringes on the images, which are necessary for spectrum construction, prevent efficient stereoscopic processing. We present a novel variational model for multiplicative image decomposition to separate the fringes from the panchromatic image of the scene. This multiplicative model is much more physically accurate than previous additive decomposition models inspired by cartoon-texture decomposition. It combines fully smoothed total variation operators and 1D Fourier transform. Smoothed total variation is adopted to avoid staircasing artifacts caused by traditional total variation regularisation. The use of a 1D Fourier transform is suggested by the geometry of the fringes, in order to circumvent the lack of horizontal periodicity in the interferometric pattern.We also present an optimization algorithm.Finally, a second algorithm is introduced, whose convergence is not mathematically guaranteed. However it systematically approaches the solution of the first one in much less computation time.Our experimental evaluation on real and simulated images shows that the proposed model separates fringes from the panchromatic image very accurately and that this accuracy significantly improves subpixel stereo matching results.

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2017
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24. Vidéoconférence basée sur les ressources internes de l'entreprise

Author

Sorokin , Roman, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Télécom ParisTech, Jean-Louis Rougier, STAR, ABES, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), and Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )

Subjects
Desktop grid, [ INFO.INFO-DC ] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], Prise de décision multi-attributs, Vidéoconférence, Grille informatique, [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], MADM: Multi-attribute decision making, QoE: Quality of experience, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], Qualité d'expérience, Video conference
Abstract

There exist two classical and well-understood approaches to video processing tasks for videoconferencing. The first one is using a centralized Multipoint Control Unit (MCU). In the second approach, the video processing tasks are directly handled in endpoints. Performance is then restricted by device characteristics, especially in the case of mobile devices. In this thesis, we propose a third alternative approach. We propose a system, which distributes real-time video processing tasks on enterprise desktop grid. A dedicated Multi Attribute Decision Making method is designed in order to take into account the variety of attributes impacting Quality of Experience. A number of task distribution and redistribution algorithms are elaborated. We then test the proposed approach by means of simulation in order to study the impact of the main critical parameters. The proposed approach arises a question to which extent a PC can be used as a platform for media server and how CPU load affects the quality of provided video conference. We estimate a perceived quality of video streams in order to investigate CPU load influence. Also we elaborated algorithms, combining Cloud/Fog approach with different types of media servers, the result provides an optimized conferencing solution in the terms of cost for both provider and consumer as well as in terms of end user experience. Combining elaborated algorithms and architecture with experimentation results we conclude that proposed solution can be used as a novel approach to video conferencing problematic., Il existe deux approches classiques et bien comprises des tâches de traitement vidéo pour la vidéoconférence. Le premier utilise une unité centralisée de contrôle multipoint. Dans la deuxième approche, les tâches de traitement vidéo sont directement traitées dans les clients. La performance est ensuite limitée par les caractéristiques du périphérique. Dans cette thèse, nous proposons une troisième approche alternative. Nous proposons un système qui distribue des tâches de traitement vidéo en temps réel sur les ressources internes de l'entreprise. Une méthode dédiée de prise de décision basée sur les multi-attributs est conçue pour tenir compte de la variété des attributs qui influent sur la qualité de l'expérience. Des algorithmes de distribution et de redistribution de tâches sont élaborés. Nous testons ensuite l'approche proposée au moyen de la simulation afin d'étudier l'impact des principaux paramètres critiques. L'approche proposée pose une question sur laquelle un PC peut être utilisé comme plate-forme pour le serveur multimédia. Nous estimons une qualité perçue des flux vidéo afin d'étudier l'influence de la charge CPU. Nous avons également élaboré des algorithmes, combinant l'approche Cloud / Fog avec différents types de serveurs multimédia. Le résultat fournit une solution de conférence optimisée en termes de coût tant pour le fournisseur que pour le consommateur, ainsi que pour l'expérience de l'utilisateur final. En combinant les algorithmes élaborés et l'architecture avec les résultats de l'expérimentation, nous concluons que la solution proposée peut être utilisée comme une nouvelle approche de la problématique de la vidéoconférence.

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2017

25. A sparsity-based variational approach for the restoration of SMOS images from L1A data

Author

Pablo Musé, Javier Preciozzi, Sylvain Durand, Andrés Almansa, Ali Khazaal, Bernard Rouge, Instituto de Ingeniería Eléctrica (IIE), Universidad de la República [Montevideo] (UCUR), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Contrat CESBIO - Telecom ParisTech - dSense, ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), ANR-11-LABX-0056,LMH,LabEx Mathématique Hadamard(2011), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR: 11-LABX-0056,LMH,LabEx Mathématique Hadamard(2011), Universidad de la República, Télécom ParisTech - Institut Mines-Télécom [Paris] - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), MAP5 - Mathématiques Appliquées à Paris 5 (MAP5), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5) - Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paul Sabatier - Toulouse 3 (UPS) - CNES - INSU - Observatoire Midi-Pyrénées - Observatoire Midi-Pyrénées - OMP (FRANCE) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-14-CE27-0019, MIRIAM, Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), Universidad de la República [Montevideo] (UDELAR), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Instituto de Ingeniería Eléctrica ( IIE ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre d'études spatiales de la biosphère ( CESBIO ), Université Toulouse III - Paul Sabatier ( UPS ), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ) -Centre National d'Etudes Spatiales ( CNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie. ( 2014 ), and ANR-11-IDEX-0003-02/11-LABX-0056,LMH,LabEx Mathématique Hadamard ( 2011 )

Subjects
[ MATH.MATH-OC ] Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Inverse problems, Earth observation, Synthetic aperture imaging, 0211 other engineering and technologies, Image sensors, [ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, 02 engineering and technology, [ INFO.INFO-CV ] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Physics::Geophysics, Image restoration, [INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Radio Interferometry, [INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing, [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Satellite imagery, Electrical and Electronic Engineering, Image sensor, Optimization methods, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics, [SPI.SIGNAL] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, 021101 geological & geomatics engineering, Remote sensing, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [ MATH.MATH-NA ] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], [MATH.MATH-NA] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], Inverse problem, Environmental radiation effects, Interferometry, Brightness temperature, Computer Science::Computer Vision and Pattern Recognition, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], General Earth and Planetary Sciences, 020201 artificial intelligence & image processing, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, Geology, Energy (signal processing), [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract

The SMOS mission senses ocean salinity and soil moisture by measuring Earth's brightness temperature using in-terferometry in the L-band. These interferometry measurements known as visibilities constitute the SMOS L1A data product. Despite the L-band being reserved for Earth observation, the presence of illegal emitters cause radio frequency interference (RFI) that mask the energy radiated from the Earth and strongly corrupt the acquired images. Therefore, the recovery of brightness temperature from corrupted data by image restoration techniques is of major interest. In this work we propose a variational model to recover super-resolved, denoised brightness temperature maps by decomposing the images into two components: an image T that models the Earth's brightness temperature and an image O modeling the RFIs. Experiments with synthetic and real data support the suitability of the proposed approach.

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2017
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26. Formal Semantics of Behavior Specifications in the Architecture Analysis and Design Language Standard

Author

Paul Le Guernic, Loïc Besnard, Clement Guy, Jean-Pierre Talpin, Thierry Gautier, Etienne Borde, Brian R. Larson, Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Tim, Events and Architectures (TEA), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-LANGAGE ET GÉNIE LOGICIEL (IRISA-D4), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), U.S. Food and Drug Administration (FDA), Télécom ParisTech, Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires ( IRISA ), CentraleSupélec-Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Télécom Bretagne-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ), Tim, Events and Architectures ( TEA ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -LANGAGE ET GÉNIE LOGICIEL ( IRISA-D4 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Télécom Bretagne-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -CentraleSupélec-Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Télécom Bretagne-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires ( IRISA ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Télécom Bretagne-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ), U.S. Food and Drug Administration ( FDA ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), INRIA, Service Expérimentation et Développement (SED [Rennes]), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Service Expérimentation et Développement ( SED [Rennes] ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Institut National des Sciences Appliquées - Rennes ( INSA Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Institut National des Sciences Appliquées - Rennes ( INSA Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1)

Subjects
Standards, [ INFO ] Computer Science [cs], System design, Computer science, Formal semantics (linguistics), [ INFO.INFO-SE ] Computer Science [cs]/Software Engineering [cs.SE], [INFO.INFO-SE]Computer Science [cs]/Software Engineering [cs.SE], 02 engineering and technology, computer.software_genre, Instruction set, Unified Modeling Language, Formal specification, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO]Computer Science [cs], [ INFO.INFO-ES ] Computer Science [cs]/Embedded Systems, Formal verification, Real-time systems, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, computer.programming_language, Automata theory, Programming language, Architecture Analysis & Design Language, Architecture modeling, 020207 software engineering, 16. Peace & justice, Formal semantics, 020202 computer hardware & architecture, Workflow, Systems design, 020201 artificial intelligence & image processing, [INFO.INFO-ES]Computer Science [cs]/Embedded Systems, computer
Abstract

International audience; In system design, an architecture specification or model serves, among other purposes, as a repository to share knowledge about the system being designed. Such a repository enables automatic generation of analytical models for different aspects relevant to system design (timing, reliability, security, etc.). The Architecture Analysis and Design Language (AADL) is a standard proposed by SAE to express architecture specifications and share knowledge between the different stakeholders about the system being designed. To support unambiguous reasoning, formal verification, high-fidelity simulation of architecture specifications in a model-based AADL design workflow, we have defined a formal semantics for the behavior specification of the AADL, the presentation of this semantics is the aim of this paper.

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2017
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27. CLEAR: Covariant LEAst-Square Refitting with Applications to Image Restoration

Author

Samuel Vaiter, Joseph Salmon, Charles-Alban Deledalle, Nicolas Papadakis, Institut de Mathématiques de Bordeaux ( IMB ), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux ( UB ) -Institut Polytechnique de Bordeaux ( Bordeaux INP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Université Paris-Saclay, Institut de Mathématiques de Bourgogne [Dijon] ( IMB ), Université de Bourgogne ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), GDR 720 ISIS (Information, Signal, Image et viSion), ANR-10-IDEX-0003-02/10-IDEX-0003,IDEX BORDEAUX,IdEx Bordeaux ( 2010 ), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Signal, Statistique et Apprentissage (S2A), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Département Images, Données, Signal (IDS), Télécom ParisTech, Institut de Mathématiques de Bourgogne [Dijon] (IMB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université de Bourgogne (UB), and ANR-10-IDEX-0003,IDEX BORDEAUX,Initiative d'excellence de l'Université de Bordeaux(2010)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Inverse problems, Mathematical optimization, [ INFO.INFO-TS ] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), General Mathematics, Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, Machine Learning (stat.ML), Mathematics - Statistics Theory, Image processing, Statistics Theory (math.ST), 02 engineering and technology, Debiasing, [ INFO.INFO-CV ] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], 01 natural sciences, Regularization (mathematics), Boosting, 010104 statistics & probability, symbols.namesake, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Variational methods, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Statistics - Machine Learning, Refitting, MSC: 49N45, 65K10, 68U10, [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, FOS: Mathematics, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Covariant transformation, [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0101 mathematics, Image restoration, [ STAT.ML ] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Mathematics, Applied Mathematics, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Estimator, Inverse problem, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Jacobian matrix and determinant, symbols, Twicing, 020201 artificial intelligence & image processing, Affine transformation, Algorithm
Abstract

International audience; In this paper, we propose a new framework to remove parts of the systematic errors affecting popular restoration algorithms, with a special focus for image processing tasks. Generalizing ideas that emerged for $\ell_1$ regularization, we develop an approach re-fitting the results of standard methods towards the input data. Total variation regularizations and non-local means are special cases of interest. We identify important covariant information that should be preserved by the re-fitting method, and emphasize the importance of preserving the Jacobian (w.r.t. the observed signal) of the original estimator. Then, we provide an approach that has a ``twicing'' flavor and allows re-fitting the restored signal by adding back a local affine transformation of the residual term. We illustrate the benefits of our method on numerical simulations for image restoration tasks.

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2017
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28. Mobilité résidentielle et sentiment d'attachement

Author

Griffond-Boitier, Anne, Valentin, Jérôme, Théoriser et modéliser pour aménager (UMR 6049) (ThéMA), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Paula Negron-poblete et Florence Paulhiac Scherrer, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Théoriser et modéliser pour aménager ( ThéMA ), Université de Bourgogne ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Franche-Comté ( UFC ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), and Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )

Subjects
mobilités résidentielle, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, sentiment d'attachement, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [ SHS.GEO ] Humanities and Social Sciences/Geography
Abstract

International audience

Published
2017

29. A Correlation-Based Dissimilarity Measure for Noisy Patches

Author

Paul Riot, Andrés Almansa, Florence Tupin, Yann Gousseau, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), F Lauze, ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie. ( 2014 )

Subjects
Noise reduction, [ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, 02 engineering and technology, [ INFO.INFO-CV ] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Measure (mathematics), Image (mathematics), symbols.namesake, Margin (machine learning), [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Mathematics, business.industry, Autocorrelation, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], 020206 networking & telecommunications, Pattern recognition, [ MATH.MATH-NA ] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], Non-local means, Noise, Additive white Gaussian noise, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], symbols, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract

International audience; In this work, we address the problem of defining a robust patch dissimilarity measure for an image corrupted by an additive white Gaussian noise. The whiteness of the noise, despite being a common assumption that is realistic for RAW images, is hardly used to its full potential by classical denoising methods. In particular, the $\ell^2$-norm is very widely used to evaluate distances and similarities between images or patches. However, we claim that a better dissimilarity measure can be defined to convey more structural information. We propose to compute the dissimilarity between patches by using the autocorrelation of their difference. In order to illustrate the usefulness of this measure, we perform three experiments. First, this new criterion is used in a similar patch detection task. Then, we use it on the Non Local Means (NLM) denoising method and show that it improves performances by a large margin. Finally, it is applied to the task of no-reference evaluation of de-noising results, where it shows interesting visual properties. In all those applications, the autocorrelation improves over the $\ell^2$-norm.

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2017
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30. Planck intermediate results. LI. Features in the cosmic microwave background temperature power spectrum and shifts in cosmological parameters

Author

Aghanim, N., Akrami, Y., Ashdown, Mark, Aumont, J., Baccigalupi, C., Ballardini, M., Banday, A. J., Barreiro, R. Belén, Bartolo, Nicola, Basak, S., Benabed, K., Vittorio, N., Wandelt, B. D., Enßlin, T. A., Wehus, I. K., White, Martin, Zacchei, A., Zonca, A., Borrill, J., Bouchet, F. R., Boulanger, F., Kim, J., Bracco, Andrea, Burigana, C., Calabrese, E., Eriksen, H. K., Cardoso, J. F., Challinor, A., Chiang, H. C., Colombo, L.P.L., Combet, C., Crill, B. P., Kisner, T. S., Curto, Andrés, Cuttaia, F., Bernardis, P. de, Rosa, A. de, Fantaye, Y., Zotti, G. de, Delabrouille, J., Valentino, E. di, Dickinson, C., Diego, José María, Mennella, A., Doré, O., Ducout, A., Dupac, X., Dusini, S., Finelli, F., Forastieri, F., Frailis, M., Franceschi, E., Frolov, A., McEwen, J. D., Knox, L., Galeotta, S., Galli, S., Ganga, K., Génova-Santos, R., Gerbino, M., González-Nuevo, J., Górski, K. M., Gratton, S., Gruppuso, A., Gudmundsson, J.E., Krachmalnicof, N., Meinhold, P. R., Herranz, D., Hivon, E., Huang, Z., Jaffe, A. H., Jones, W. C., Keihänen, E., Keskitalo, R., Kiiveri, K., Kunz, M., Kurki-Suonio, H., Lagache, Guilaine, Lamarre, J.-M., Lasenby, Anthony N., Renzi, A., Lattanzi, M., Lawrence, C. R., Jeune, M. le, Migliaccio, M., Levrier, F., Lewis, A., Liguori, Michele, Lilje, P. B., Lilley, M., Lindholm, V., Rocha, G., López-Caniego, M., Lubin, P. M., Ma, Y.-Z, Macías-Pérez, J. F., Millea, M., Maggio, G., Maino, D., Mandolesi, N., Mangilli, A., Maris, M., Bonaldi, A., Martin, P. G., Martínez-González, Enrique, Matarrese, S., Mauri, N., Miville-Deschênes, M. A., Molinari, D., Moneti, A., Montier, L., Morgante, G., Bersanelli, M., Rossetti, M., Moss, A., Narimani, A., Natoli, P., Oxborrow, C. A., Pagano, L., Paoletti, D., Partridge, B., Patanchon, G., Patrizii, L., Pettorino, V., Roudier, G., Bielewicz, P., Piacentini, F., Polastri, L., Polenta, G., Puget, J.-L., Rachen, J. P., Racine, B., Reinecke, M., Remazeilles, Mathieu, Rubiño-Martín, J. A., Ruiz-Granados, Beatriz, Salvati, L., Sandri, M., Savelainen, M., Efstathiou, G., Scott, D., Sirignano, C., Sirri, G., Bonavera, Laura, Stanco, L., Suur-Uski, A.-S., Tauber, J. A., Tavagnacco, D., Tenti, M., Toffolatti, L., Elsner, F., Tomasi, M., Tristram, M., Trombetti, T., Valiviita, J., Bond, J. R., Tent, F. van, Vielva, P., Villa, F., Institut d'astrophysique spatiale (IAS), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Institut de recherche en astrophysique et planétologie (IRAP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut d'Astrophysique de Paris (IAP), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AstroParticule et Cosmologie (APC (UMR_7164)), Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Observatoire de Paris, PSL Research University (PSL)-PSL Research University (PSL)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Laboratoire de Physique Subatomique et de Cosmologie (LPSC), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Laboratoire d'Astrophysique de Marseille (LAM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique (LERMA (UMR_8112)), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire de Paris, PSL Research University (PSL)-PSL Research University (PSL)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Sorbonne (UP4), Laboratoire de l'Accélérateur Linéaire (LAL), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Planck, Observatoire de Paris, PSL Research University (PSL)-PSL Research University (PSL)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Aghanim, N, Akrami, Y, Ashdown, M, Aumont, J, Baccigalupi, C, Ballardini, M, Banday, A, Barreiro, R, Bartolo, N, Basak, S, Benabed, K, Bersanelli, M, Bielewicz, P, Bonaldi, A, Bonavera, L, Bond, J, Borrill, J, Bouchet, F, Burigana, C, Calabrese, E, Cardoso, J, Challinor, A, Chiang, H, Colombo, L, Combet, C, Crill, B, Curto, A, Cuttaia, F, De Bernardis, P, De Rosa, A, De Zotti, G, Delabrouille, J, Di Valentino, E, Dickinson, C, Diego, J, Doré, O, Ducout, A, Dupac, X, Dusini, S, Efstathiou, G, Elsner, F, Enßlin, T, Eriksen, H, Fantaye, Y, Finelli, F, Forastieri, F, Frailis, M, Franceschi, E, Frolov, A, Galeotta, S, Galli, S, Ganga, K, Génova-Santos, R, Gerbino, M, González-Nuevo, J, Górski, K, Gratton, S, Gruppuso, A, Gudmundsson, J, Herranz, D, Hivon, E, Huang, Z, Jaffe, A, Jones, W, Keihänen, E, Keskitalo, R, Kiiveri, K, Kim, J, Kisner, T, Knox, L, Krachmalnicoff, N, Kunz, M, Kurki-Suonio, H, Lagache, G, Lamarre, J, Lasenby, A, Lattanzi, M, Lawrence, C, Le Jeune, M, Levrier, F, Lewis, A, Liguori, M, Lilje, P, Lilley, M, Lindholm, V, López-Caniego, M, Lubin, P, Ma, Y, Macías-Pérez, J, Maggio, G, Maino, D, Mandolesi, N, Mangilli, A, Maris, M, Martin, P, Martínez-González, E, Matarrese, S, Mauri, N, Mcewen, J, Meinhold, P, Mennella, A, Migliaccio, M, Millea, M, Miville-Deschênes, M, Molinari, D, Moneti, A, Montier, L, Morgante, G, Moss, A, Narimani, A, Natoli, P, Oxborrow, C, Pagano, L, Paoletti, D, Partridge, B, Patanchon, G, Patrizii, L, Pettorino, V, Piacentini, F, Polastri, L, Polenta, G, Puget, J, Rachen, J, Racine, B, Reinecke, M, Remazeilles, M, Renzi, A, Rocha, G, Rossetti, M, Roudier, G, Rubiño-Martín, J, Ruiz-Granados, B, Salvati, L, Sandri, M, Savelainen, M, Scott, D, Sirignano, C, Sirri, G, Stanco, L, Suur-Uski, A, Tauber, J, Tavagnacco, D, Tenti, M, Toffolatti, L, Tomasi, M, Tristram, M, Trombetti, T, Valiviita, J, Van Tent, F, Vielva, P, Villa, F, Vittorio, N, Wandelt, B, Wehus, I, White, M, Zacchei, A, Zonca, A, Aghanim, N., Akrami, Y., Ashdown, M., Aumont, J., Baccigalupi, C., Ballardini, M., Banday, A.J., Barreiro, R.B., Bartolo, N., Basak, S., Benabed, K., Bersanelli, M., Bielewicz, P., Bonaldi, A., Bonavera, L., Bond, J.R., Borrill, J., Bouchet, F.R., Burigana, C., Calabrese, E., Cardoso, J.-F., Challinor, A., Chiang, H.C., Colombo, L.P.L., Combet, C., Crill, B.P., Curto, A., Cuttaia, F., De Bernardis, P., De Rosa, A., De Zotti, G., Delabrouille, J., Di Valentino, E., Dickinson, C., Diego, J.M., Doré, O., Ducout, A., Dupac, X., Dusini, S., Efstathiou, G., Elsner, F., Enßlin, T.A., Eriksen, H.K., Fantaye, Y., Finelli, F., Forastieri, F., Frailis, M., Franceschi, E., Frolov, A., Galeotta, S., Galli, S., Ganga, K., Génova-Santos, R.T., Gerbino, M., González-Nuevo, J., Górski, K.M., Gratton, S., Gruppuso, A., Gudmundsson, J.E., Herranz, D., Hivon, E., Huang, Z., Jaffe, A.H., Jones, W.C., Keihänen, E., Keskitalo, R., Kiiveri, K., Kim, J., Kisner, T.S., Knox, L., Krachmalnicoff, N., Kunz, M., Kurki-Suonio, H., Lagache, G., Lamarre, J.-M., Lasenby, A., Lattanzi, M., Lawrence, C.R., Le Jeune, M., Levrier, F., Lewis, A., Liguori, M., Lilje, P.B., Lilley, M., Lindholm, V., López-Caniego, M., Lubin, P.M., Ma, Y.-Z., Macías-Pérez, J.F., Maggio, G., Maino, D., Mandolesi, N., Mangilli, A., Maris, M., Martin, P.G., Martínez-González, E., Matarrese, S., Mauri, N., McEwen, J.D., Meinhold, P.R., Mennella, A., Migliaccio, M., Millea, M., Miville-Deschênes, M.-A., Molinari, D., Moneti, A., Montier, L., Morgante, G., Moss, A., Narimani, A., Natoli, P., Oxborrow, C.A., Pagano, L., Paoletti, D., Partridge, B., Patanchon, G., Patrizii, L., Pettorino, V., Piacentini, F., Polastri, L., Polenta, G., Puget, J.-L., Rachen, J.P., Racine, B., Reinecke, M., Remazeilles, M., Renzi, A., Rocha, G., Rossetti, M., Roudier, G., Rubiño-Martín, J.A., Ruiz-Granados, B., Salvati, L., Sandri, M., Savelainen, M., Scott, D., Sirignano, C., Sirri, G., Stanco, L., Suur-Uski, A.-S., Tauber, J.A., Tavagnacco, D., Tenti, M., Toffolatti, L., Tomasi, M., Tristram, M., Trombetti, T., Valiviita, J., Van Tent, F., Vielva, P., Villa, F., Vittorio, N., Wandelt, B.D., Wehus, I.K., White, M., Zacchei, A., Zonca, A., Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Observatoire de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Aix Marseille Université (AMU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Observatoire de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National d’Études Spatiales [Paris] (CNES), Université de Toulouse (UT), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Science and Technology Facilities Council (STFC), Science and Technology Facilities Council, Institut d'astrophysique spatiale ( IAS ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de recherche en astrophysique et planétologie ( IRAP ), Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut d'Astrophysique de Paris ( IAP ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), AstroParticule et Cosmologie ( APC - UMR 7164 ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS ( IN2P3 ) -Observatoire de Paris-Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ), Laboratoire de Physique Subatomique et de Cosmologie ( LPSC ), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology ( Grenoble INP ) -Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS ( IN2P3 ) -Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ), Laboratoire d'Astrophysique de Marseille ( LAM ), Aix Marseille Université ( AMU ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National d'Etudes Spatiales ( CNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique ( LERMA ), École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Observatoire de Paris-Université de Cergy Pontoise ( UCP ), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université Paris-Sorbonne ( UP4 ), Laboratoire de l'Accélérateur Linéaire ( LAL ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS ( IN2P3 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Fundação para a Ciência e a Tecnologia (Portugal), European Research Council, European Commission, Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (España), Consejo Superior de Investigaciones Científicas (España), Department of Energy (US), National Aeronautics and Space Administration (US), Consiglio Nazionale delle Ricerche, Istituto Nazionale di Astrofisica, Agenzia Spaziale Italiana, Centre National D'Etudes Spatiales (France), Centre National de la Recherche Scientifique (France), European Space Agency, Science and Technology Facilities Council (UK), Ministério da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior (Portugal), Science Foundation Ireland, Swiss Space Office, DTU Space (Denmark), Canadian Space Agency, Federal Ministry of Education and Research (Germany), German Research Foundation, Academy of Finland, Center for Science (Finland), Red Española de Supercomputación, Research Council of Norway, Department of Physics, and Helsinki Institute of Physics

Subjects
CMB ANISOTROPIES, Cosmological parameter, cosmological model, [ PHYS.ASTR ] Physics [physics]/Astrophysics [astro-ph], Astronomy, Cosmic microwave background, UNIVERSE, Astrophysics, cosmic background radiation, Cosmic background radiation, Cosmology: observation, 7. Clean energy, 01 natural sciences, Omega, observations, cosmic background radiation, cosmological parameters, cosmology: theory [cosmology], power spectrum: temperature, cosmology: theory, MAPS, Optical depth (astrophysics), parameter space, observations [Cosmology], GeneralLiterature_REFERENCE(e.g.,dictionaries,encyclopedias,glossaries), 010303 astronomy & astrophysics, matter: density, QB, Physics, Spectral index, Settore FIS/05, statistical analysis: Bayesian, Cosmological parameters, Cosmology: observations, Cosmology: theory, astro-ph.CO, Astronomy and Astrophysics, Space and Planetary Science, Planck temperature, CMB cold spot, Physical Sciences, symbols, moment: multipole, Astrophysics - Cosmology and Nongalactic Astrophysics, Cosmology and Nongalactic Astrophysics (astro-ph.CO), satellite: Planck, FOS: Physical sciences, Astrophysics::Cosmology and Extragalactic Astrophysics, Astronomy & Astrophysics, 114 Physical sciences, horizon, cosmology: observations, cosmic background radiation, cosmological parameters, cosmology: theory, NO, power spectrum: primordial, symbols.namesake, Settore FIS/05 - Astronomia e Astrofisica, theory [Cosmology], 0103 physical sciences, cosmology: observations, cosmological parameters, Planck, Science & Technology, 010308 nuclear & particles physics, baryon: density, Spectral density, Astronomy and Astrophysic, 115 Astronomy, Space science, cosmic background radiation: temperature, 0201 Astronomical And Space Sciences, 13. Climate action, WMAP, PROBE WMAP OBSERVATIONS, RADIATION, [PHYS.ASTR]Physics [physics]/Astrophysics [astro-ph], APPROXIMATION
Abstract

European Space Agency, Centre National D'etudes Spatiales, CNRS/INSU-IN2P3-INP (France), Agenzia Spaziale Italiana (ASI), Italian National Research Council, Istituto Nazionale Astrofisica (INAF), National Aeronautics & Space Administration (NASA), United States Department of Energy (DOE), Science & Technology Facilities Council (STFC), UKSA (UK), Consejo Superior de Investigaciones Cientificas (CSIC), MINECO (Spain), JA (Spain), RES (Spain), CSC (Finland), Finnish Funding Agency for Technology & Innovation (TEKES), AoF (Finland), Helmholtz Association German Aerospace Centre (DLR), Max Planck Society, CSA (Canada), DTU Space (Denmark), SER/SSO (Switzerland), RCN (Norway), Science Foundation Ireland, Portuguese Foundation for Science and Technology, ERC (EU), European Union (EU), Labex ILP

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2017
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31. Analyse de performance des services de vidéo streaming dans les réseaux mobiles

Author

Lin , Yu-Ting, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Télécom ParisTech, Thomas Bonald, Salah Eddine El Ayoubi, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and STAR, ABES

Subjects
[INFO.INFO-NI] Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], Streaming temps réel, Streaming adaptatif, [ INFO.INFO-NI ] Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], Real-time streaming, Flow-level model, Intelligence artificielle, Quality of experience, [ INFO.INFO-PF ] Computer Science [cs]/Performance [cs.PF], [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], [INFO.INFO-PF]Computer Science [cs]/Performance [cs.PF], Video chunk, Modèle niveau flow, [INFO.INFO-PF] Computer Science [cs]/Performance [cs.PF], Machine learning, Qualité de l’expérience, Segment vidéo, Streaming video, Adaptive streaming, Streaming Vidéo
Abstract

As the traffic of video streaming increases significantly in mobile networks, it is essential for oper- ators to account for the features of this traffic when dimensioning and configuring the network. The focus of this thesis is on traffic models of video streaming in mobile networks. For real-time video streaming traffic, we derive an analytical form for an important Quality-of-Service (QoS) metric, the packet outage rate, and utilize the model for dimensioning. For HTTP adaptive video streaming traffic, we propose and evaluate other QoS metrics such as the mean video bit rate, the deficit rate and the buffer surplus, so as to find the good trade-off between video resolution and playback smoothness. We study by simulation the impacts of some key parameters of the system. We show that using smaller chunk durations, fewer video coding rates and round-robin scheduling may provide a smoother video playback but decrease the mean video resolution. We also propose to adapt the number of chunks downloaded in an HTTP request so that each HTTP request has the same data volume. Finally, we apply machine learning techniques to analyze the correlation between system characteristics and the quality of experience (QoE) of users., Le trafic de vidéo streaming étant en très forte augmentation dans les réseaux mobiles, il devient essentiel pour les opérateurs de tenir compte des spécificités de ce trafic pour bien dimensionner et configurer le réseau. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la modélisation du trafic de vidéo streaming dans les réseaux mobiles. Pour le trafic de vidéo streaming en temps-réel, nous obtenons une forme analytique pour une métrique de qualité de service (QoS) importante, le taux de perte de paquets, et utilisons ce modèle à faire du dimensionnement. Pour le trafic de vidéo streaming de type HTTP adaptatif, nous proposons et analysons d’autres métriques de QoS comme le bitrate moyen, le taux de déficit vidéo et le surplus de buffer, afin de trouver le bon compromis entre résolution de la vidéo et fluidité de la diffusion vidéo. Nous étudions par simulation l’impact de quelque paramètres clés du systéme. Nous montrons que l’utilisation de segments de vidéo courts, d’un nombre réduit d’encodages vidéos et de l’ordonnancement de type round robin améliore la fluidité de la vidéo tout en diminuant sa résolution. Nous proposons par ailleurs d’adapter le nombre des segments téléchargés dans une requête HTTP de sorte que chaque requête corresponde au même volume de données. Enfin, nous appliquons les techniques de l’apprentissage automatique pour analyser la corrélation entre les caracteristiques du système et la qualité d’expérience (QoE) des utilisateurs.

Published
2016

32. Planck intermediate results L. Evidence of spatial variation of the polarized thermal dust spectral energy distribution and implications for CMB B-mode analysis

Author

Planck Collaboration, Aghanim, N., Ashdown, M., Aumont, J., Baccigalupi, C., Ballardini, M., Banday, A. J., Barreiro, R. B., Bartolo, N., Basak, S., Benabed, K., Bernard, J. -P, Bersanelli, M., Bielewicz, P., Bonaldi, A., Bonavera, L., Bond, J. R., Borrill, J., Bouchet, F. R., Boulanger, F., Bracco, A., Burigana, C., Calabrese, E., Cardoso, J. -F, Chiang, H. C., Colombo, L. P. L., Combet, C., Comis, B., Crill, B. P., Curto, A., Cuttaia, F., Davis, R. J., Bernardis, P., Rosa, A., Zotti, G., Delabrouille, J., Delouis, J. -M, Di Valentino, E., Dickinson, C., Diego Molinari, Doré, O., Douspis, M., Ducout, A., Dupac, X., Dusini, S., Efstathiou, G., Elsner, F., Enßlin, T. A., Eriksen, H. K., Falgarone, E., Fantaye, Y., Finelli, F., Frailis, M., Fraisse, A. A., Franceschi, E., Frolov, A., Galeotta, S., Galli, S., Ganga, K., Génova-Santos, R. T., Gerbino, M., Ghosh, T., Giard, M., González-Nuevo, J., Górski, K. M., Gregorio, A., Gruppuso, A., Gudmundsson, J. E., Hansen, F. K., Helou, G., Herranz, D., Hivon, E., Huang, Z., Jaffe, A. H., Jones, W. C., Keihänen, E., Keskitalo, R., Kisner, T. S., Krachmalnicoff, N., Kunz, M., Kurki-Suonio, H., Lagache, G., Lähteenmäki, A., Lamarre, J. -M, Lasenby, A., Lattanzi, M., Lawrence, C. R., Le Jeune, M., Levrier, F., Liguori, M., Lilje, P. B., López-Caniego, M., Lubin, P. M., Macías-Pérez, J. F., Maggio, G., Maino, D., Mandolesi, N., Mangilli, A., Maris, M., Martin, P. G., Martínez-González, E., Matarrese, S., Mauri, N., Mcewen, J. D., Melchiorri, A., Mennella, A., Migliaccio, M., Mitra, S., Miville-Deschênes, M. -A, Molinari, D., Moneti, A., Montier, L., Morgante, G., Moss, A., Naselsky, P., Nørgaard-Nielsen, H. U., Oxborrow, C. A., Pagano, L., Paoletti, D., Partridge, B., Patrizii, L., Perdereau, O., Perotto, L., Pettorino, V., Piacentini, F., Plaszczynski, S., Polenta, G., Puget, J. -L, Rachen, J. P., Reinecke, M., Remazeilles, M., Renzi, A., Rocha, G., Rossetti, M., Roudier, G., Rubiño-Martín, J. A., Ruiz-Granados, B., Salvati, L., Sandri, M., Savelainen, M., Scott, D., Sirignano, C., Sirri, G., Stanco, L., Suur-Uski, A. -S, Tauber, J. A., Tenti, M., Toffolatti, L., Tomasi, M., Tristram, M., Trombetti, T., Valiviita, J., Vansyngel, J., Tent, F., Vielva, P., Wandelt, B. D., Wehus, I. K., Zacchei, A., Zonca, A., Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Institut de recherche en astrophysique et planétologie (IRAP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut d'Astrophysique de Paris (IAP), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Département d'Astrophysique (ex SAP) (DAP), Institut de Recherches sur les lois Fondamentales de l'Univers (IRFU), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AstroParticule et Cosmologie (APC (UMR_7164)), Observatoire de Paris, PSL Research University (PSL)-PSL Research University (PSL)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Physique Subatomique et de Cosmologie (LPSC), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique (LERMA (UMR_8112)), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire de Paris, PSL Research University (PSL)-PSL Research University (PSL)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Astrophysique de Marseille (LAM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Planck, Université de Toulouse (UT), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Observatoire de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Aix Marseille Université (AMU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Aghanim, N, Ashdown, M, Aumont, J, Baccigalupi, C, Ballardini, M, Banday, A, Barreiro, R, Bartolo, N, Basak, S, Benabed, K, Bernard, J, Bersanelli, M, Bielewicz, P, Bonaldi, A, Bonavera, L, Bond, J, Borrill, J, Bouchet, F, Boulanger, F, Bracco, A, Burigana, C, Calabrese, E, Cardoso, J, Chiang, H, Colombo, L, Combet, C, Comis, B, Crill, B, Curto, A, Cuttaia, F, Davis, R, De Bernardis, P, De Rosa, A, De Zotti, G, Delabrouille, J, Delouis, J, Di Valentino, E, Dickinson, C, Diego, J, Doré, O, Douspis, M, Ducout, A, Dupac, X, Dusini, S, Efstathiou, G, Elsner, F, Enßlin, T, Eriksen, H, Falgarone, E, Fantaye, Y, Finelli, F, Frailis, M, Fraisse, A, Franceschi, E, Frolov, A, Galeotta, S, Galli, S, Ganga, K, Génova-Santos, R, Gerbino, M, Ghosh, T, Giard, M, González-Nuevo, J, Górski, K, Gregorio, A, Gruppuso, A, Gudmundsson, J, Hansen, F, Helou, G, Herranz, D, Hivon, E, Huang, Z, Jaffe, A, Jones, W, Keihänen, E, Keskitalo, R, Kisner, T, Krachmalnicoff, N, Kunz, M, Kurki-Suonio, H, Lagache, G, Lähteenmäki, A, Lamarre, J, Lasenby, A, Lattanzi, M, Lawrence, C, Le Jeune, M, Levrier, F, Liguori, M, Lilje, P, López-Caniego, M, Lubin, P, MacIás-Pérez, J, Maggio, G, Maino, D, Mandolesi, N, Mangilli, A, Maris, M, Martin, P, Martínez-González, E, Matarrese, S, Mauri, N, Mcewen, J, Melchiorri, A, Mennella, A, Migliaccio, M, Mitra, S, Miville-Deschênes, M, Molinari, D, Moneti, A, Montier, L, Morgante, G, Moss, A, Naselsky, P, Nørgaard-Nielsen, H, Oxborrow, C, Pagano, L, Paoletti, D, Partridge, B, Patrizii, L, Perdereau, O, Perotto, L, Pettorino, V, Piacentini, F, Plaszczynski, S, Polenta, G, Puget, J, Rachen, J, Reinecke, M, Remazeilles, M, Renzi, A, Rocha, G, Rossetti, M, Roudier, G, Rubinõ-Martín, J, Ruiz-Granados, B, Salvati, L, Sandri, M, Savelainen, M, Scott, D, Sirignano, C, Sirri, G, Stanco, L, Suur-Uski, A, Tauber, J, Tenti, M, Toffolatti, L, Tomasi, M, Tristram, M, Trombetti, T, Valiviita, J, Vansyngel, F, Van Tent, F, Vielva, P, Wandelt, B, Wehus, I, Zacchei, A, Zonca, A, Department of Physics, Helsinki Institute of Physics, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Sorbonne Université (SU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Observatoire de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Observatoire de Paris, PSL Research University (PSL)-PSL Research University (PSL)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Aghanim, N., Ashdown, M., Aumont, J., Baccigalupi, C., Ballardini, M., Banday, A.J., Barreiro, R.B., Bartolo, N., Basak, S., Benabed, K., Bernard, J.-P., Bersanelli, M., Bielewicz, P., Bonaldi, A., Bonavera, L., Bond, J.R., Borrill, J., Bouchet, F.R., Boulanger, F., Bracco, A., Burigana, C., Calabrese, E., Cardoso, J.-F., Chiang, H.C., Colombo, L.P.L., Combet, C., Comis, B., Crill, B.P., Curto, A., Cuttaia, F., Davis, R.J., De Bernardis, P., De Rosa, A., De Zotti, G., Delabrouille, J., Delouis, J.-M., Di Valentino, E., Dickinson, C., Diego, J.M., Doré, O., Douspis, M., Ducout, A., Dupac, X., Dusini, S., Efstathiou, G., Elsner, F., Enßlin, T.A., Eriksen, H.K., Falgarone, E., Fantaye, Y., Finelli, F., Frailis, M., Fraisse, A.A., Franceschi, E., Frolov, A., Galeotta, S., Galli, S., Ganga, K., Génova-Santos, R.T., Gerbino, M., Ghosh, T., Giard, M., González-Nuevo, J., Górski, K.M., Gregorio, A., Gruppuso, A., Gudmundsson, J.E., Hansen, F.K., Helou, G., Herranz, D., Hivon, E., Huang, Z., Jaffe, A.H., Jones, W.C., Keihänen, E., Keskitalo, R., Kisner, T.S., Krachmalnicoff, N., Kunz, M., Kurki-Suonio, H., Lagache, G., Lähteenmäki, A., Lamarre, J.-M., Lasenby, A., Lattanzi, M., Lawrence, C.R., Le Jeune, M., Levrier, F., Liguori, M., Lilje, P.B., López-Caniego, M., Lubin, P.M., MacIás-Pérez, J.F., Maggio, G., Maino, D., Mandolesi, N., Mangilli, A., Maris, M., Martin, P.G., Martínez-González, E., Matarrese, S., Mauri, N., McEwen, J.D., Melchiorri, A., Mennella, A., Migliaccio, M., Mitra, S., Miville-Deschênes, M.-A., Molinari, D., Moneti, A., Montier, L., Morgante, G., Moss, A., Naselsky, P., Nørgaard-Nielsen, H.U., Oxborrow, C.A., Pagano, L., Paoletti, D., Partridge, B., Patrizii, L., Perdereau, O., Perotto, L., Pettorino, V., Piacentini, F., Plaszczynski, S., Polenta, G., Puget, J.-L., Rachen, J.P., Reinecke, M., Remazeilles, M., Renzi, A., Rocha, G., Rossetti, M., Roudier, G., Rubinõ-Martín, J.A., Ruiz-Granados, B., Salvati, L., Sandri, M., Savelainen, M., Scott, D., Sirignano, C., Sirri, G., Stanco, L., Suur-Uski, A.-S., Tauber, J.A., Tenti, M., Toffolatti, L., Tomasi, M., Tristram, M., Trombetti, T., Valiviita, J., Vansyngel, F., Van Tent, F., Vielva, P., Wandelt, B.D., Wehus, I.K., Zacchei, A., Zonca, A., Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ), Institut de recherche en astrophysique et planétologie ( IRAP ), Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut d'Astrophysique de Paris ( IAP ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ), Département d'Astrophysique (ex SAP) ( DAP ), Institut de Recherches sur les lois Fondamentales de l'Univers ( IRFU ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), AstroParticule et Cosmologie ( APC - UMR 7164 ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS ( IN2P3 ) -Observatoire de Paris-Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ), Laboratoire de Physique Subatomique et de Cosmologie ( LPSC ), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology ( Grenoble INP ) -Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS ( IN2P3 ) -Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ), Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique ( LERMA ), École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Observatoire de Paris-Université de Cergy Pontoise ( UCP ), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire d'Astrophysique de Marseille ( LAM ), Aix Marseille Université ( AMU ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National d'Etudes Spatiales ( CNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Banday, A. J., Barreiro, R. B., Bernard, J. P., Bond, J. R., Bouchet, F. R., Cardoso, J. F., Chiang, H. C., Colombo, L. P. L., Crill, B. P., Davis, R. J., Delouis, J. M., Diego, J. M., Enßlin, T. A., Eriksen, H. K., Fraisse, A. A., Génova Santos, R. T., González Nuevo, J., Górski, K. M., Gregorio, Anna, Gudmundsson, J. E., Hansen, F. K., Jaffe, A. H., Jones, W. C., Kisner, T. S., Kurki Suonio, H., Lamarre, J. M., Lawrence, C. R., Lilje, P. B., López Caniego, M., Lubin, P. M., MacIás Pérez, J. F., Martin, P. G., Martínez González, E., Mcewen, J. D., Miville Deschênes, M. A., Nørgaard Nielsen, H. U., Oxborrow, C. A., Puget, J. L., Rachen, J. P., Rubinõ Martín, J. A., Ruiz Granados, B., Suur Uski, A. S., Tauber, J. A., Wandelt, B. D., and Wehus, I. K.

Subjects
POWER SPECTRUM, [ PHYS.ASTR ] Physics [physics]/Astrophysics [astro-ph], Astronomy, Cosmic microwave background, cosmic background radiation: polarization, Astrophysics, cosmic background radiation, Cosmic background radiation, 01 natural sciences, 7. Clean energy, Cosmology: observation, Spectral line, B-mode: primordial, thermal, spectrum, Polarization, submillimeter, 010303 astronomy & astrophysics, media_common, Physics, extinction, ISM [Submillimeter], ISM - dust, observations, Physical Sciences, symbols, ComputingMethodologies_DOCUMENTANDTEXTPROCESSING, power spectrum: angular dependence, Spectral energy distribution, submillimeter: ISM, cosmology, dust, Cosmology: observations, Dust, extinction, Submillimeter: ISM, Astronomy and Astrophysics, Space and Planetary Science, Astrophysics - Cosmology and Nongalactic Astrophysics, noise, Cosmology and Nongalactic Astrophysics (astro-ph.CO), satellite: Planck, COMPONENT SEPARATION, media_common.quotation_subject, FOS: Physical sciences, observation [Cosmology], Astrophysics::Cosmology and Extragalactic Astrophysics, Astronomy & Astrophysics, frequency: high, symbols.namesake, Settore FIS/05 - Astronomia e Astrofisica, dust [Interstellar medium], 0103 physical sciences, Thermal, Planck, Decorrelation, Astrophysics::Galaxy Astrophysics, Science & Technology, 010308 nuclear & particles physics, Computer Science::Information Retrieval, Astronomy and Astrophysic, 115 Astronomy, Space science, 0201 Astronomical And Space Sciences, 13. Climate action, Sky, correlation, cosmology: observations, Spatial variability, galaxy, [PHYS.ASTR]Physics [physics]/Astrophysics [astro-ph], EMISSION
Abstract

The Planck Collaboration acknowledges the support of: ESA; CNES, and CNRS/INSU-IN2P3-INP (France); ASI, CNR, and INAF (Italy); NASA and DoE (USA); STFC and UKSA (UK); CSIC, MINECO, JA, and RES (Spain); Tekes, AoF, and CSC (Finland); DLR and MPG (Germany); CSA (Canada); DTU Space (Denmark); SER/SSO (Switzerland); RCN (Norway); SFI (Ireland); FCT/MCTES (Portugal); ERC and PRACE (EU). The research leading to these results has received funding from the European Research Council under the European Union's Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) / ERC grant agreement No. 267934., Aghanim, N., Ashdown, M., Aumont, J., Baccigalupi, C., Ballardini, M., Banday, A.J., Barreiro, R.B., Bartolo, N., Basak, S., Benabed, K., Bernard, J.-P., Bersanelli, M., Bielewicz, P., Bonaldi, A., Bonavera, L., Bond, J.R., Borrill, J., Bouchet, F.R., Boulanger, F., Bracco, A., Burigana, C., Calabrese, E., Cardoso, J.-F., Chiang, H.C., Colombo, L.P.L., Combet, C., Comis, B., Crill, B.P., Curto, A., Cuttaia, F., Davis, R.J., De Bernardis, P., De Rosa, A., De Zotti, G., Delabrouille, J., Delouis, J.-M., Di Valentino, E., Dickinson, C., Diego, J.M., Doré, O., Douspis, M., Ducout, A., Dupac, X., Dusini, S., Efstathiou, G., Elsner, F., Enßlin, T.A., Eriksen, H.K., Falgarone, E., Fantaye, Y., Finelli, F., Frailis, M., Fraisse, A.A., Franceschi, E., Frolov, A., Galeotta, S., Galli, S., Ganga, K., Génova-Santos, R.T., Gerbino, M., Ghosh, T., Giard, M., González-Nuevo, J., Górski, K.M., Gregorio, A., Gruppuso, A., Gudmundsson, J.E., Hansen, F.K., Helou, G., Herranz, D., Hivon, E., Huang, Z., Jaffe, A.H., Jones, W.C., Keihänen, E., Keskitalo, R., Kisner, T.S., Krachmalnicoff, N., Kunz, M., Kurki-Suonio, H., Lagache, G., Lähteenmäki, A., Lamarre, J.-M., Lasenby, A., Lattanzi, M., Lawrence, C.R., Le Jeune, M., Levrier, F., Liguori, M., Lilje, P.B., López-Caniego, M., Lubin, P.M., MacIás-Pérez, J.F., Maggio, G., Maino, D., Mandolesi, N., Mangilli, A., Maris, M., Martin, P.G., Martínez-González, E., Matarrese, S., Mauri, N., McEwen, J.D., Melchiorri, A., Mennella, A., Migliaccio, M., Mitra, S., Miville-Deschênes, M.-A., Molinari, D., Moneti, A., Montier, L., Morgante, G., Moss, A., Naselsky, P., Nørgaard-Nielsen, H.U., Oxborrow, C.A., Pagano, L., Paoletti, D., Partridge, B., Patrizii, L., Perdereau, O., Perotto, L., Pettorino, V., Piacentini, F., Plaszczynski, S., Polenta, G., Puget, J.-L., Rachen, J.P., Reinecke, M., Remazeilles, M., Renzi, A., Rocha, G., Rossetti, M., Roudier, G., Rubinõ-Martín, J.A., Ruiz-Granados, B., Salvati, L., Sandri, M., Savelainen, M., Scott, D., Sirignano, C., Sirri, G., Stanco, L., Suur-Uski, A.-S., Tauber, J.A., Tenti, M., Toffolatti, L., Tomasi, M., Tristram, M., Trombetti, T., Valiviita, J., Vansyngel, F., Van Tent, F., Vielva, P., Wandelt, B.D., Wehus, I.K., Zacchei, A., Zonca, A.

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2016
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33. Séminaire de Probabilités XLVIII

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Mathias Beiglböck, Martin Huesmann, Makoto Maejima, Nicolas Privault, Franck Maunoury, Anna Aksamit, Ismael Bailleul, Nicolas Juillet, David Applebaum, Christophe Profeta, Dai Taguchi, Peter Kern, Kilian Raschel, Alexis Devulder, Libo Li, Camille Tardif, Anita Behme, Thomas Simon, Gilles Pagès, Florian Stebegg, Oleskiy Khorunzhiy, Jürgen Angst, Stéphane Laurent, Cédric Lecouvey, Songzi Li, Wendelin Werner, Alexander Lindner, Matyas Barczy, Vienna University of Technology (TU Wien), Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Columbia University [New York], Institut de Recherche Mathématique Avancée (IRMA), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires (LPMA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), TO Simulate and CAlibrate stochastic models (TOSCA), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut Élie Cartan de Lorraine (IECL), Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Mathématiques de Versailles (LMV), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institute of Mathematics [Debrecen], University of Debrecen Egyetem [Debrecen], Technische Universität Dresden = Dresden University of Technology (TU Dresden), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Nanyang Technological University [Singapour], Universität Ulm - Ulm University [Ulm, Allemagne], Keio University, Laboratoire de Mathématiques et Physique Théorique (LMPT), Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d'Evry (LaMME), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Paul Painlevé (LPP), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), North Dakota State University (NDSU), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Fourier (IF ), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Mathematical Institute [Oxford] (MI), University of Oxford, Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE), School of Mathematics and Statistics [Sheffield] (SoMaS), University of Sheffield [Sheffield], Eidgenössische Technische Hochschule - Swiss Federal Institute of Technology [Zürich] (ETH Zürich), Donati-Martin, Catherine, Lejay, Antoine, Rouault, Alain, ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Technische Universität Wien (TU Wien), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), University of Debrecen, Technische Universität Dresden (TUD), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-ENSIIE-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP), Institut Fourier (IF), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), University of Oxford [Oxford], Eidgenössische Technische Hochschule - Swiss Federal Institute of Technology in Zürich [Zürich] (ETH Zürich), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d'Evry, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Technische Universität Wien ( TU Wien ), Bonn Universität [Bonn], Institut de Recherche Mathématique Avancée ( IRMA ), Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires ( LPMA ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), TO Simulate and CAlibrate stochastic models ( TOSCA ), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée ( CRISAM ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut Élie Cartan de Lorraine ( IECL ), Université de Lorraine ( UL ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Lorraine ( UL ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de Mathématiques de Versailles ( LMV ), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines ( UVSQ ), Technische Universität Dresden ( TUD ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Universität Ulm, Laboratoire de Mathématiques et Physique Théorique ( LMPT ), Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d'Evry ( LaMME ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université d'Évry-Val-d'Essonne ( UEVE ) -ENSIIE-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 ( LPP ), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), North Dakota State University ( NDSU ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech, Institut Fourier ( IF ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ), Mathematical Institute [Oxford] ( MI ), Université d'Évry-Val-d'Essonne ( UEVE ), School of Mathematics and Statistics [Sheffield] ( SoMaS ), and Eidgenössische Technische Hochschule [Zürich] ( ETH Zürich )

Subjects
[MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

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2016
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34. Non–TNF-Targeted Biologic vs a Second Anti-TNF Drug to Treat Rheumatoid Arthritis in Patients With Insufficient Response to a First Anti-TNF Drug

Author

Gottenberg, Jacques, Brocq, Olivier, Perdriger, Aleth, Lassoued, Slim, Berthelot, Jean, Wendling, Daniel, Euller-Ziegler, Liana, Soubrier, Martin, Richez, Christophe, Fautrel, Bruno, Constantin, Arnaud L., Mariette, Xavier, Morel, Jacques, Gilson, Melanie, Cormier, Gregoire, Salmon, Jean, Rist, Stephanie, Lioté, Frederic, Marotte, Hubert, Bonnet, Christine, Marcelli, Marc, Sellam, Jeremie, Meyer, Olivier, Solau-Gervais, Elisabeth, Guis, Sandrine, Ziza, Jean, Zarnitsky, Charles, Chary-Valckenaere, Isabelle, Vittecoq, Olivier, Saraux, Alain, Pers, Yves-Marie, Gayraud, Martine, Bolla, Gilles, Claudepierre, Pascal, Ardizzone, Marc, Dernis, Emmanuelle, Breban, Maxime A., Fain, Olivier, Balblanc, Jean, Aberkane, Ouafaa, Vazel, Marion, Back, Christelle, Candon, Sophie, Chatenoud, Lucienne, Perrodeau, Elodie, Sibilia, Jean, Ravaud, Philippe, Immuno-Rhumatologie Moléculaire, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Centre Hospitalier Princesse Grace de Monaco (CHPG), Monaco, CHU Pontchaillou [Rennes], Rhumatologie, Centre Hospitalier Cahors, Service de rhumatologie [Nantes], Université de Nantes (UN)-Hôtel-Dieu-Centre hospitalier universitaire de Nantes (CHU Nantes), Centre Hospitalier Universitaire de Nice (CHU Nice), Service de Rhumatologie [CHU Clermont-Ferrand], CHU Gabriel Montpied [Clermont-Ferrand], CHU Clermont-Ferrand-CHU Clermont-Ferrand, Service de Rhumatologie [CHU Pellegrin], Groupe hospitalier Pellegrin, Université de Bordeaux (UB), CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), University Politehnica of Bucharest [Romania] (UPB), INSERM U1012, AP-HP Hôpital Bicêtre (Le Kremlin-Bicêtre), Laboratoire Sols et Environnement (LSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Service de Médecine Interne, Hôpital Lariboisière-Fernand-Widal [APHP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Biologie de l'Os et du Cartilage : Régulations et Ciblages Thérapeutiques (BIOSCAR (UMR_S_1132 / U1132)), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Biologie Intégrative du Tissu Osseux (LBTO), Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Laboratoire de Psychopathologie Clinique, Langage et Subjectivité (LPCLS), Aix Marseille Université (AMU), Azienda Sanitaria Locale Viterbo, Centre de Recherche Saint-Antoine (UMRS893), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Institut de Recherche sur la Fusion par confinement Magnétique (IRFM), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Rhumatologie [Sainte- Marguerite - APHM] ( Hôpitaux Sud), Assistance Publique - Hôpitaux de Marseille (APHM)-Hôpital Sainte-Marguerite [CHU - APHM] (Hôpitaux Sud ), Service de Rhumatologie - CH Le Havre, CH Le Havre, Service de Rhumatologie [CHRU Nancy], Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy (CHRU Nancy), Service de rhumatologie [CHU Rouen], CHU Rouen, Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), Normandie Université (NU), Service de Rhumatologie [CHU de la Cavale-Blanche], Hôpital de la Cavale Blanche - CHRU Brest (CHU - BREST ), Immunologie et Pathologie (EA2216), Université de Brest (UBO)-IFR148, LabEX IGO Immunothérapie Grand Ouest, Nantes Université (Nantes Univ), Unité clinique d'Immuno-Rhumatologie & Thérapeutique des maladies ostéo-articulaires, Centre Hospitalier Régional Universitaire [Montpellier] (CHRU Montpellier)-Hôpital Lapeyronie, Service de rhumatologie [CHU Henri Mondor], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpital Henri Mondor, Service de Rhumatologie [CH Le Mans], Centre Hospitalier Le Mans (CH Le Mans), Physiopathologie et Pharmacologie Clinique de la Douleur (LPPD), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Fakultät für Physik [Regensburg], Universität Regensburg (UR), Equipe 5 : METHODS - Méthodes de l’évaluation thérapeutique des maladies chroniques (CRESS - U1153), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Centre de Recherche Épidémiologie et Statistique Sorbonne Paris Cité (CRESS (U1153 / UMR_A_1125 / UMR_S_1153)), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Strasbourg (UNISTRA), Centre hospitalier de Cahors-Centre hospitalier de Cahors, Centre Hospitalier Universitaire de Nice (CHU de Nice), Service de rhumatologie [CHU Pitié Salpêtrière] (GRC-08 EEMOIS), Biologie intégrative du tissu osseux, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM), Service de Rhumatologie - CHU Clermont Ferrand, CHU Clermont-Ferrand, Service de Rhumatologie [CHU Pitié-Salpêtrière], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-CHU Pitié-Salpêtrière [APHP], Hôpital Lariboisière, Centre de Recherche Saint-Antoine (CR Saint-Antoine), Service de rhumatologie [Rouen], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-Hôpital Henri Mondor, Service de Rhumatologie [CHU Le Mans], CHU Le MAns, Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Centre Hospitalier Princesse Grace de Monaco ( CHPG ), Université de Nantes ( UN ) -Hôtel-Dieu-Centre hospitalier universitaire de Nantes ( CHU Nantes ), Centre Hospitalier Universitaire de Nice ( CHU de Nice ), Université de Bordeaux ( UB ), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-CHU Pitié-Salpêtrière [APHP], University Politehnica of Bucharest [Romania] ( UPB ), Laboratoire Sols et Environnement ( LSE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université de Lorraine ( UL ), Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image ( LTSI ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Biologie de l'Os et du Cartilage : Régulations et Ciblages Thérapeutiques ( BIOSCAR ), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-Hôpital Lariboisière-Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Université Jean Monnet [Saint-Étienne] ( UJM ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Laboratoire de Psychopathologie Clinique, Langage et Subjectivité ( LPCLS ), Aix Marseille Université ( AMU ), Centre de Recherche Saint-Antoine ( CR Saint-Antoine ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Institut de Recherche sur la Fusion par confinement Magnétique ( IRFM ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ), Rhumatologie [Sainte- Marguerite - APHM] ( Hôpitaux Sud ), Assistance Publique - Hôpitaux de Marseille ( APHM ) -Hôpital Sainte-Marguerite [CHU - APHM] ( Hôpitaux Sud ), Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy ( CHRU Nancy ), CHU Rouen-Université de Rouen Normandie ( UNIROUEN ), Normandie Université ( NU ) -Normandie Université ( NU ), Hôpital de la Cavale Blanche - CHRU Brest ( CHU - BREST ), Immunologie et Pathologie ( EA2216 ), Université de Brest ( UBO ) -IFR148, Centre Hospitalier Régional Universitaire [Montpellier] ( CHRU Montpellier ) -Hôpital Lapeyronie, Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-Hôpital Henri Mondor, Physiopathologie et pharmacologie clinique de la douleur, Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines ( UVSQ ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ), University of Regensburg, Equipe 5 : METHODS - Méthodes de l’évaluation thérapeutique des maladies chroniques ( CRESS - U1153 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Centre de Recherche Épidémiologie et Statistique Sorbonne Paris Cité ( CRESS (U1153 / UMR_A 1125) ), and Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université Sorbonne Paris Cité ( USPC ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université Sorbonne Paris Cité ( USPC ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM )

Subjects
[ SDV.IMM ] Life Sciences [q-bio]/Immunology, [SDV.IMM]Life Sciences [q-bio]/Immunology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

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2016
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35. Unsupervised change detection between multi-sensor high resolution satellite images

Author

Gang Liu, Julie Delon, Yann Gousseau, Florence Tupin, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), and Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )

Subjects
Computer science, business.industry, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, 0211 other engineering and technologies, High resolution, 02 engineering and technology, Multi sensor, Robustness (computer science), [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Satellite, Computer vision, Artificial intelligence, Image sensor, business, Image resolution, Change detection, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 021101 geological & geomatics engineering
Abstract

In this paper, we present a novel unsupervised framework for change detection between two high resolution remote sensing images. Thanks to the use of local descriptors, the method does not need any image co-registration and is able to identify changes even with images acquired from different incidence angles and by different sensors. Local descriptors are used to both locally align images and identify changes. The setting of thresholds as well as the final grouping of isolated changes are performed thanks to a contrario statistical procedures. This provides a complete and automatic pipeline, whose efficiency is shown through several challenging pairs of high resolution urban images, acquired through different satellites.

Published
2016

36. Demystifying the asymptotic behavior of global denoising

Author

Julie Delon, Antoine Houdard, Andrés Almansa, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech - Institut Mines-Télécom [Paris] - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), MAP5 - Mathématiques Appliquées à Paris 5 (MAP5), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5) - Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-14-CE27-0019, MIRIAM, Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie.(2014), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and ANR-14-CE27-0019,MIRIAM,Restauration Multi-Images: des Mathématiques Appliqueés à l'Industrie de l'Imagerie. ( 2014 )

Subjects
Statistics and Probability, Mathematical optimization, Statistics::Theory, Wiener Filtering, Global Denoising, Diagonal Estimation, Noise reduction, Diagonal, 010103 numerical & computational mathematics, 02 engineering and technology, [ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [ INFO.INFO-CV ] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], 01 natural sciences, Oracle, symbols.namesake, [INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing, [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Asymptotic study, Applied mathematics, 0101 mathematics, Mathematics, [SPI.SIGNAL] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, Applied Mathematics, Wiener filter, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [ MATH.MATH-NA ] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], [MATH.MATH-NA] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], Condensed Matter Physics, Formalism (philosophy of mathematics), Modeling and Simulation, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], symbols, 020201 artificial intelligence & image processing, Geometry and Topology, Computer Vision and Pattern Recognition, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract

International audience; In this work, we revisit the global denoising framework recently introduced by Talebi and Milanfar. We analyze the asymptotic behavior of its mean-squared error restoration performance in the oracle case when the image size tends to infinity. We introduce precise conditions on both the image and the global filter to ensure and quantify this convergence. We also make a clear distinction between two different levels of oracle that are used in that framework. By reformulating global denoising with the classical formalism of diagonal estimation, we conclude that the second-level oracle can be avoided by using Donoho and Johnstone’s theorem, whereas the first-level oracle is mostly required in the sequel. We also discuss open issues concerning the most challenging aspect, namely the extension of these results to the case where neither oracle is required.

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2016
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37. Social media marketing analytics : a multicultural approach applied to the beauty & cosmetic sector

Author

Kefi, Hajer, Indra, Sitesh, Abdessalem, Talel, Dauphine Recherches en Management (DRM), Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), School of computing [Singapore] (NUS), National University of Singapore (NUS), Centre de droit des affaires et de gestion (CEDAG - EA 1516), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Image & Pervasive Access Lab (IPAL), Institute for Infocomm Research - I²R [Singapore]-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Agency for science, technology and research [Singapore] (A*STAR)-MATHEMATIQUES, SCIENCES ET TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION (UJF)-National University of Singapore (NUS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Dauphine Recherches en Management ( DRM ), Université Paris-Dauphine-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), School of computing [Singapore] ( NUS ), National University of Singapore ( NUS ), Centre de droit des affaires et de gestion ( CEDAG - EA 1516 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Image & Pervasive Access Lab ( IPAL ), Institute for Infocomm Research - I²R [Singapore]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Agency for science, technology and research [Singapore] ( A*STAR ) -MATHEMATIQUES, SCIENCES ET TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION (UJF)-National University of Singapore ( NUS ) -Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Dauphine-PSL, and Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-National University of Singapore (NUS)-Agency for science, technology and research [Singapore] (A*STAR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institute for Infocomm Research - I²R [Singapore]

Subjects
[ INFO.INFO-SI ] Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI], Social Media marketing, Social Network analysis, [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, [ SHS.INFO ] Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, [ INFO.INFO-WB ] Computer Science [cs]/Web, Multicultural differences, Facebook, [SHS.GESTION]Humanities and Social Sciences/Business administration, Computer Science - Social and Information Networks, [ SHS.GESTION ] Humanities and Social Sciences/Business administration, [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI]
Abstract

We present in this paper a multicultural approach to social media marketing analytics, applied in two Facebook brand pages: French (individualistic culture, the country home of the brand) versus Saudi Arabian (collectivistic culture, one of its country hosts), which are published by an internationalbeauty \& cosmetics firm. Using social network analysis and content analysis, we identify the most popular posts and the most influential users within these two brand pages and highlight the different communities emerging from brand and users interactions. These communities seem to be culture oriented when they are constructed around socialization branded posts and product-line oriented when advertising branded posts are concerned., Comment: 20th Pacific Asia Conference on Information Systems, PACIS 2016, Jun 2016, Chiayi, Taiwan. 2016

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2016

38. Perceived dynamic range of HDR images

Author

Giuseppe Valenzise, Vedad Hulusic, Kurt Debattista, Edoardo Provenzi, Frederic Dufaux, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Univ. of Warwick (WMG), University of Warwick [Coventry], Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and Univ. of Warwick ( WMG )

Subjects
Computer science, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Image processing, 02 engineering and technology, [ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, QA76, [SCCO]Cognitive science, [ INFO.INFO-TI ] Computer Science [cs]/Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Computer vision, Image resolution, High dynamic range, Measure (data warehouse), Dynamic range, business.industry, 020207 software engineering, Exploratory analysis, [SPI.ELEC]Engineering Sciences [physics]/Electromagnetism, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [ SPI.ELEC ] Engineering Sciences [physics]/Electromagnetism, [SPI.OPTI]Engineering Sciences [physics]/Optics / Photonic, 020201 artificial intelligence & image processing, Metric (unit), Artificial intelligence, [ SCCO ] Cognitive science, [ SPI.OPTI ] Engineering Sciences [physics]/Optics / Photonic, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; —Although high dynamic range (HDR) imaging has gained great popularity and acceptance in both the scientific and commercial domains, the relationship between perceptually accurate, content-independent dynamic range and objective measures has not been fully explored. In this paper, a new methodology for perceived dynamic range evaluation of complex stimuli in HDR conditions is proposed. A subjective study with 20 participants was conducted and correlations between mean opinion scores (MOS) and three image features were analyzed. Strong Spearman correlations between MOS and objective DR measure and between MOS and image key were found. An exploratory analysis reveals that additional image characteristics should be considered when modeling perceptually-based dynamic range metrics. Finally, one of the outcomes of the study is the perceptually annotated HDR image dataset with MOS values, that can be used for HDR imaging algorithms and metric validation, content selection and analysis of aesthetic image attributes.

Published
2016
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39. Interactive frames constructed in Second Life meetings: a study in educational and professional settings

Author

Françoise Détienne, Bernard Gourvennec, Béatrice Cahour, Gilles Coppin, Marie-Christine Legout, Marc Relieu, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (LUSSI), Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Télécom ParisTech, Lab-STICC_TB_CID_IHSEV, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information ( LUSSI ), Université européenne de Bretagne ( UEB ) -Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris], Télécom ParisTech (Institut Mines-Télécom), Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance ( Lab-STICC ), École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques ( IBNM ), Université de Brest ( UBO ) -Université européenne de Bretagne ( UEB ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École Nationale d'Ingénieurs de Brest ( ENIB ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Université de Brest ( UBO ) -Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques ( IBNM ), and Université de Brest ( UBO ) -Université européenne de Bretagne ( UEB ) -ENSTA Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )

Subjects
Engineering, Knowledge management, media_common.quotation_subject, 02 engineering and technology, [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], Originality, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 0501 psychology and cognitive sciences, Recreation, 050107 human factors, media_common, Avatar, business.industry, 020208 electrical & electronic engineering, 05 social sciences, Perspective (graphical), Public relations, Computer Science Applications, [ INFO.INFO-CY ] Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], Human-Computer Interaction, Philosophy, Expression (architecture), Mediation, Industrial and organizational psychology, Attribution, business
Abstract

International audience; Based on the analysis of ‘‘real’’ Second Life meetings data, in educational and professional settings, our objective is to understand the actual uses of this kind of Virtual World and more particularly, the interactive frames constructed in SL meetings and their interrelation with uses of communication media. The originality of our analytical framework stems from the combination of two perspec- tives: a third view perspective based on analyses of observational data and a first view perspective based on users’ reports on their experience in SL. Our results high- light: boundaries between serious and recreational regis- ters; avatar’s expression and attribution of feelings to the person ‘‘behind’’; spatial positioning as indicators and constructors of roles and engagement; management of communication fluidity and joint focus; narrowing of communication media used for task focus content; emerging mediation role for management of fractured exchanges.

Published
2012
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40. Analysis of elliptically polarized maximally entangled states for bell inequality tests

Author

Olivier Alibart, Sébastien Tanzilli, Anthony Martin, Eleni Diamanti, Robert Frey, Florian Kaiser, Amandine Issautier, Isabelle Zaquine, Jean-Loup Smirr, Laboratoire de physique de la matière condensée ( LPMC ), Université Nice Sophia Antipolis ( UNS ), Université Côte d'Azur ( UCA ) -Université Côte d'Azur ( UCA ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), LPMC / LTCI, European Project : 244026,EC:FP7:ICT,FP7-ICT-2009-C,QUANTIP ( 2010 ), Laboratoire de physique de la matière condensée (LPMC), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), European Project: 244026,EC:FP7:ICT,FP7-ICT-2009-C,QUANTIP(2010), and Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS)

Subjects
Photon, [ PHYS.QPHY ] Physics [physics]/Quantum Physics [quant-ph], FOS: Physical sciences, Elliptical polarization, 01 natural sciences, Industrial and Manufacturing Engineering, 010305 fluids & plasmas, Entanglement, [PHYS.QPHY]Physics [physics]/Quantum Physics [quant-ph], 0103 physical sciences, Statistical physics, 010306 general physics, Instrumentation, Physics, Quantum Physics, Bell inequality tests, Phase compensation, G1.10.Nz, 61.66.Bi, 03.67.Bg, 16. Peace & justice, Condensed Matter Physics, Polarization (waves), Atomic and Molecular Physics, and Optics, Nonlinear system, Phase factor, Bell's theorem, Bipartite graph, Quantum Physics (quant-ph)
Abstract

When elliptically polarized maximally entangled states are considered, i.e., states having a non random phase factor between the two bipartite polarization components, the standard settings used for optimal violation of Bell inequalities are no longer adapted. One way to retrieve the maximal amount of violation is to compensate for this phase while keeping the standard Bell inequality analysis settings. We propose in this paper a general theoretical approach that allows determining and adjusting the phase of elliptically polarized maximally entangled states in order to optimize the violation of Bell inequalities. The formalism is also applied to several suggested experimental phase compensation schemes. In order to emphasize the simplicity and relevance of our approach, we also describe an experimental implementation using a standard Soleil-Babinet phase compensator. This device is employed to correct the phase that appears in the maximally entangled state generated from a type-II nonlinear photon-pair source after the photons are created and distributed over fiber channels., 8 pages

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2012
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41. Débruitage multi-modal d'images radar à synthèse d'ouverture par apprentissage profond auto-supervisé

Author

Gaya, Victor, Dalsasso, Emanuele, Denis, Loïc, Tupin, Florence, Pinel-Puysségur, Béatrice, Guérin, Cyrielle, CEA DAM ILE-DE-FRANCE - Bruyères-le-Châtel [Arpajon] (CEA DAM IDF), Image, Modélisation, Analyse, GEométrie, Synthèse (IMAGES), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Département Images, Données, Signal (IDS), Télécom ParisTech, Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), Laboratoire Hubert Curien (LHC), Institut d'Optique Graduate School (IOGS)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and ANR-21-ASTR-0011,ASTRAL,Apprentissage StaTistique pour l'imageRie sAr muLtidimensionnelle(2021)

Subjects
[SDU.STU]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; -L'observation de la Terre a été largement facilitée depuis de nombreuses années grâce à l'utilisation des satellites imageurs radar à synthèse d'ouverture (SAR), qui offrent des capacités d'imagerie indépendantes des conditions météorologiques. Toutefois, l'interprétation de ces images SAR est complexe en raison de la présence de bruit inhérent à l'imagerie cohérente. En effet, des fluctuations apparaissent dans les images, notamment là où la réflectivité radar est élevée. Ainsi, de nombreuses méthodes ont été développées pour réduire le bruit présent dans ces images, notamment des méthodes neuronales particulièrement efficaces. Dans cet article, nous proposons d'étudier comment l'ajout d'une donnée auxiliaire comme une image optique peut améliorer la restauration de la réflectivité dans ce cadre.

Published
2023

42. Confidential Truth Finding with Multi-Party Computation

Author

Saadeh, Angelo, Senellart, Pierre, Bressan, Stéphane, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, CNRS@CREATE Ltd., Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Value from Data (VALDA ), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut Universitaire de France (IUF), Ministère de l'Education nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (M.E.N.E.S.R.), Image & Pervasive Access Lab (IPAL), National University of Singapore (NUS)-Agency for science, technology and research [Singapore] (A*STAR)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institute for Infocomm Research - I²R [Singapore], School of computing [Singapore] (NUS), and National University of Singapore (NUS)

Subjects
Secret-sharing, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Uncertain data, Privacy, Truth finding, Secure multi-party computation
Abstract

International audience; Federated knowledge discovery and data mining are challenged to assess the trustworthiness of data originating from autonomous sources while protecting confidentiality and privacy. Truth-finding algorithms help corroborate data from disagreeing sources. For each query it receives, a truth-finding algorithm predicts a truth value of the answer, possibly updating the trustworthiness factor of each source. Few works, however, address the issues of confidentiality and privacy. We devise and present a secure secret-sharing-based multi-party computation protocol for pseudo-equality tests that are used in truth-finding algorithms to compute additions depending on a condition. The protocol guarantees confidentiality of the data and privacy of the sources. We also present a variants of a truth-finding algorithm that would make the computation faster when executed using secure multi-party computation. We empirically evaluate the performance of the proposed protocol on a state-of-the-art truth-finding algorithm, 3-Estimates, and compare it with that of the baseline plain algorithm. The results confirm that the secret-sharing-based secure multi-party algorithms are as accurate as the corresponding baselines but for proposed numerical approximations that significantly reduce the efficiency loss incurred.

Published
2023

43. Lessons for Interactive Theorem Proving Researchers from a Survey of Coq Users

Author

de Almeida Borges, Ana, Artís, Annalí, Falleri, Jean-Rémy, Gallego Arias, Emilio Jesús, Martin-Dorel, Érik, Palmskog, Karl, Serebrenik, Alexander, Zimmermann, Théo, University of Barcelona, Ifo Institute, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Universitaire de France (IUF), Ministère de l'Education nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (M.E.N.E.S.R.), Les assistants à la démonstration au cœur du raisonnement mathématique (PICUBE), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut de Recherche en Informatique Fondamentale (IRIF (UMR_8243)), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Assistance à la Certification d’Applications DIstribuées et Embarquées (IRIT-ACADIE), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Royal Institute of Technology [Stockholm] (KTH ), Eindhoven University of Technology [Eindhoven] (TU/e), Autonomic and Critical Embedded Systems (ACES), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Département Informatique et Réseaux (INFRES), Télécom ParisTech, Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), Adam Naumowicz, and René Thiemann

Subjects
Statistical Analysis, Coq, Community, [INFO.INFO-SE]Computer Science [cs]/Software Engineering [cs.SE], Survey
Abstract

International audience; The Coq Community Survey 2022 was an online public survey of users of the Coq proof assistant conducted during February 2022. Broadly, the survey asked about use of Coq features, user interfaces, libraries, plugins, and tools, views on renaming Coq and Coq improvements, and also demographic data such as education and experience with Coq and other proof assistants and programming languages. The survey received 466 submitted responses, making it the largest survey of users of an interactive theorem prover (ITP) so far. We present the design of the survey, a summary of key results, and analysis of answers relevant to ITP technology development and usage. In particular, we analyze user characteristics associated with adoption of tools and libraries and make comparisons to adjacent software communities. Notably, we find that experience has significant impact on Coq user behavior, including on usage of tools, libraries, and integrated development environments.

Published
2023

44. Invertibility of functionals of the Poisson process and applications

Author

Coutin, Laure, Decreusefond, Laurent, Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Informatique et Réseaux (INFRES), Télécom ParisTech, Réseaux, Mobilité et Services (RMS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris

Subjects
[MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Girsanov Theorem, Probability (math.PR), FOS: Mathematics, Invertibility, Random Time Change, 60G55, Hawkes processes, Mathematics - Probability
Abstract

Following previous investigations by {\"U}st{\"u}nel [22] about the invertibility of some transformations on the Wiener space, we find some entropic conditions under which a random change of time is invertible on the Poisson space. As a consequence, we provide a new construction of Hawkes processes. We also establish a new variational representation of the entropy.

Published
2023

45. Proving the Convergence to Limit Cycles using Periodically Decreasing Jacobian Matrix Measures

Author

Jerray, Jawher, Saoud, Adnane, Fribourg, Laurent, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Laboratoire Méthodes Formelles (LMF), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay (ENS Paris Saclay), Laboratoire d'Informatique de Paris-Nord (LIPN), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Nord, Laboratoire des signaux et systèmes (L2S), and CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
Euler approximation, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO.INFO-SY]Computer Science [cs]/Systems and Control [cs.SY], [INFO]Computer Science [cs], Systems and Control (eess.SY), Dynamical system, Limit cycle, dynamical systems, Jacobian Matrix, Electrical Engineering and Systems Science - Systems and Control
Abstract

Methods based on "(Jacobian) matrix measure" to show the convergence of a dynamical system to a limit cycle (LC), generally assume that the measure is negative everywhere on the LC. We relax this assumption by assuming that the matrix measure is negative "on average" over one period of LC. Using an approximate Euler trajectory, we thus present a method that guarantees the LC existence, and allows us to construct a basin of attraction. This is illustrated on the example of the Van der Pol system., Comment: 6 pages, 3 figures

Published
2023

46. How About Kind of Generating Hedges using End-to-End Neural Models?

Author

Abulimiti, Alafate, Clavel, Chloé, Cassell, Justine, École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL), Apprentissage machine et développement cognitif (CoML), Laboratoire de sciences cognitives et psycholinguistique (LSCP), Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris (DEC), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris (DEC), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), Carnegie Mellon University [Pittsburgh] (CMU), and ANR-19-P3IA-0001,PRAIRIE,PaRis Artificial Intelligence Research InstitutE(2019)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Peer-Tutoring, Artificial Intelligence (cs.AI), Computer Science - Computation and Language, Computer Science - Artificial Intelligence, 68T50, I.2.7, Natural Language Generation NLG, Dialogue System, Computation and Language (cs.CL), Natural Language Processing, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; Hedging is a strategy for softening the impact of a statement in conversation. In reducing the strength of an expression, it may help to avoid embarrassment (more technically, ``face threat'') to one's listener. For this reason, it is often found in contexts of instruction, such as tutoring. In this work, we develop a model of hedge generation based on i) fine-tuning state-of-the-art language models trained on human-human tutoring data, followed by ii) reranking to select the candidate that best matches the expected hedging strategy within a candidate pool using a hedge classifier. We apply this method to a natural peer-tutoring corpus containing a significant number of disfluencies, repetitions, and repairs. The results show that generation in this noisy environment is feasible with reranking. By conducting an error analysis for both approaches, we reveal the challenges faced by systems attempting to accomplish both social and task-oriented goals in conversation.

Published
2023

47. Piezoelectric system

Author

Pillonnet, Gaël, Morel, Adrien, Manokhin, Mikhail, Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives - Laboratoire d'Electronique et de Technologie de l'Information (CEA-LETI), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Département Communications & Electronique (COMELEC), Télécom ParisTech, Circuits et Systèmes de Communication (C2S), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris

Subjects
[SPI.ACOU]Engineering Sciences [physics]/Acoustics [physics.class-ph], [SPI.NANO]Engineering Sciences [physics]/Micro and nanotechnologies/Microelectronics, [SPI.TRON]Engineering Sciences [physics]/Electronics
Published
2023

48. Fingerprinting and Building Large Reproducible Datasets

Author

Lefeuvre, Romain, Galasso, Jessie, Combemale, Benoit, Sahraoui, Houari, Zacchiroli, Stefano, Diversity-centric Software Engineering (DiverSe), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-LANGAGE ET GÉNIE LOGICIEL (IRISA-D4), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Montréal (UdeM), Département d'Informatique et de Recherche Opérationnelle [Montreal] (DIRO), Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), Télécom Paris, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris

Subjects
Software Engineering (cs.SE), FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Software Engineering, dataset reproducibility empirical studies open science, open science, empirical studies, dataset, [INFO]Computer Science [cs], reproducibility
Abstract

Obtaining a relevant dataset is central to conducting empirical studies in software engineering. However, in the context of mining software repositories, the lack of appropriate tooling for large scale mining tasks hinders the creation of new datasets. Moreover, limitations related to data sources that change over time (e.g., code bases) and the lack of documentation of extraction processes make it difficult to reproduce datasets over time. This threatens the quality and reproducibility of empirical studies. In this paper, we propose a tool-supported approach facilitating the creation of large tailored datasets while ensuring their reproducibility. We leveraged all the sources feeding the Software Heritage append-only archive which are accessible through a unified programming interface to outline a reproducible and generic extraction process. We propose a way to define a unique fingerprint to characterize a dataset which, when provided to the extraction process, ensures that the same dataset will be extracted. We demonstrate the feasibility of our approach by implementing a prototype. We show how it can help reduce the limitations researchers face when creating or reproducing datasets.

Published
2023

49. The Long Road to Sobriety: Estimating the Operational Power Consumption of Cellular Base Stations in France

Author

Ahmed, Arsalan, Coupechoux, Marceau, Faculté des Sciences et Technologies [Université de Lorraine] (FST ), Université de Lorraine (UL), Réseaux, Mobilité et Services (RMS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Laboratory of Information, Network and Communication Sciences (LINCS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Sorbonne Université (SU), Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), Département Informatique et Réseaux (INFRES), and Télécom ParisTech

Subjects
Base Station, [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], Mobile Network, France, Power Consumption, Digital Sobriety, 5G
Abstract

International audience; As the Information and Communication Technology (ICT) sector represents 1.8% to 3.9% of the global Green House Gas (GHG) emissions, it is of upmost importance to know how much energy is spent annually in mobile networks and how this consumption is evolving. It is quite likely that the huge energy efficiency gains achieved by technology evolution have at least been compensated by the surge in data traffic. Therefore, in this paper, we estimate the operational power consumption of cellular Base Stations (BSs) deployed in France from 2015 to 2022. However, unfortunately, the lack of openly available data hinders the estimation process. In order to work around this issue, we rely on a public dataset on radio electric installations, on widely adopted power consumption models and on a set of assumptions backed by the scientific literature. We demonstrate that, over the considered period, the numbers of BSs and transceivers have grown at a sustained Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 7.55% and 18.27%, respectively. Within the same period, the average BS power consumption has increased at a CAGR of 9.89% while the total operational power consumption of BSs has grown at a CAGR of 18.18%. We further show that the introduction of 5G has accelerated this trend despite the recent decommissioning of 2G and 3G transceivers. These alarming figures advocate for proactive digital sobriety policies.

Published
2023

50. Explainable Audio Classification of Playing Techniques with Layer-wise Relevance Propagation

Author

Changhong Wang, Vincent Lostanlen, Mathieu Lagrange, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Télécom Paris, Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ), and Supported by an Atlanstic2020 project on Trainable Acoustic Sensors (TrAcS)

Subjects
playing technique recognition, music signal analysis, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-SD]Computer Science [cs]/Sound [cs.SD], Layer-wise relevance propagation, scattering transform, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; Deep convolutional networks (convnets) in the time-frequency domain can learn an accurate and fine-grained categorization of sounds. For example, in the context of music signal analysis, this categorization may correspond to a taxonomy of playing techniques: vibrato, tremolo, trill, and so forth. However, convnets lack an explicit connection with the neurophysiological underpinnings of musical timbre perception. In this article, we propose a data-driven approach to explain audio classification in terms of physical attributes in sound production. We borrow from current literature in "explainable AI" (XAI) to study the predictions of a convnet which achieves an almost perfect score on a challenging task: i.e., the classification of five comparable real-world playing techniques from 30 instruments spanning seven octaves. Mapping the signal into the carrier-modulation domain using scattering transform, we decompose the networks' predictions over this domain with layer-wise relevance propagation. We find that regions highly-relevant to the predictions localized around the physical attributes with which the playing techniques are performed.

Published
2023

Catalog

Books, media, physical & digital resources
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