Author: "Technicolor" - Searchworks@Jio Institute Digital Library Search Results

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431 results on '"Technicolor"'

1. “Warning Letter/Technicolor”: Decision of the Supreme Court (Cour de cassation) 27 May 2015 – Cases Nos. D/2014/10800 and B20150042

Author: Technicolor SA et Thomson Licensing SASU v. Vestel Elektronik Sanayi ve Ticaeret AS (Turquie) et Vestel France SASU Intellectual Property Code, Art. L 615-1; Code of Civil Procedure, Art. 873; Civil Code, Art. 1382
Published: 2016
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2. Diffusion MRI processing for multi-compartment characterization of brain pathology

Author: Hedouin, Renaud, Berry, Isabelle, Pu-Ph, Examinateur, Toulouse, Chu, Perez, Patrick, Directeur De Recherche, Examinateur, Rennes, Technicolor, Warfield, Simon, 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) - 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) - 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 1 (UR1) - 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) - 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), Imagerie cérébrale et handicaps neurologiques, Université Paul Sabatier - Toulouse 3 (UPS) - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Spatio-Temporal Vision and Learning (VISTAS), Université de Rennes 1 (UR1) - 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) - 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), Computational Radiology Laboratory [Boston] (CRL), Brigham and Women's Hospital [Boston] - Children's Hospital, Rennes 1, and Christian barillot(Christian.Barillot@irisa.fr)
Subjects: [SDV.IB] Life Sciences [q-bio]/Bioengineering, Multi Compartment models, Registration, Block-Matching, IRM de diffusion, Modèles multi-compartiment, Recalage, Diffusion MRI
Abstract: Diffusion weighted imaging (DWI) is a specific type of MRI acquisition based on the direction of diffusion of the brain water molecules. It allows, through several acquisitions, to model the brain microstructure, as white matter, which is significantly smaller than the voxel-resolution. To acquire a large number of images in a clinical setting, very-fast acquisition techniques are required as single-shot imaging. However these acquisitions suffer locally large distortions. We propose a block-matching registration method based on the acquisition of images with opposite phase-encoding directions (PED). This technique specially designed for Echo-Planar Images (EPI) robustly correct images and provides a deformation field. This field is applicable to an entire DWI series from only one reversed EPI allowing distortion correction with a minimal acquisition time cost. This registration algorithm has been validated both on phantom and on \textit{in vivo} data and is available in our source medical image processing toolbox Anima.From these diffusion images, we are able to construct multi-compartments models (MCM) which can represent complex brain microstructure. Doing registration, averaging and atlas creation on these MCM images is required to perform studies and statistic analyses. We propose a general method to interpolate MCM as a simplification problem based on spectral clustering. This technique, which is adaptable for any MCM, has been validated on both synthetic and real data. Then, from a registered dataset, we performed a patient to population analysis at a voxel-level computing statistics on MCM parameters. Specifically designed tractography can also be used to make analysis, following tracks, based on individual anisotropic compartments. All these tools are designed and used on real data and contribute to the search of biomakers for brain diseases such as multiple sclerosis.; L'imagerie pondérée en diffusion est un type d'acquisition IRM spécifique basé sur la direction de diffusion des molécules d'eau dans le cerveau. Cela permet, au moyen de plusieurs acquisitions, de modéliser la microstructure du cerveau, comme la substance blanche qui a une taille très inférieure à la résolution du voxel.L'obtention d'un grand nombre d'images nécessite, pour un usage clinique, des techniques d'acquisition ultra rapides tel que l'imagerie parallèle. Malheureusement, ces images sont entachées de larges distortions. Nous proposons une méthode de recalage par blocs basée sur l'acquisition d'images avec des directions de phase d'encodage opposées. Cette technique spécialement conçue pour des images écho planaires, mais qui peut être générique, corrige les images de façon robuste tout en fournissant un champ de déformation. Cette transformation est applicable à une série entière d'images de diffusion à partir d'une seule image b0 renversée, ce qui permet de faire de la correction de distortion avec un temps d'acquisition supplémentaire minimal. Cet algorithme de recalage, qui a été validé à la fois sur des données synthétiques et cliniques, est disponible avec notre logiciel de traitement d'images Anima.A partir de ces images de diffusion, nous sommes capables de construire des modèles de diffusion multi-compartiment qui représentent la microstructure complexe du cerveau. Pour pouvoir produire des analyses statistiques sur ces modèles, nous devons être capables de faire du recalage, du moyennage, ou encore de créer un atlas d'images. Nous proposons une méthode générale pour interpoler des modèles multi-compartiment comme un problème de simplification basé sur le partitionnement spectral. Cette technique qui est adaptable pour n'importe quel modèle, a été validée à la fois sur des données synthétiques et réelles. Ensuite à partir d'une base de données recalée, nous faisons des analyses statistiques en extrayant des paramètres au niveau du voxel. Une tractographie, spécifiquement conçue pour les modèles multi-compartiment, est aussi utilisée pour faire des analyses en suivant les fibres de substance blanche. Ces outils sont conçus et appliqués à des données réelles pour contribuer à la recherche de biomarqueurs pour les pathologies cérébrales.
Published: 2017

3. 10 Days Out

Author: Aug, Don'T Miss Through Aug. 14 Aug. 6-7 Through, Departure, 28 Live Music Aug 6, Aug, The Journey Arts & Theater Through, Aug, 28 Through Aug. 7 Through Sept. 11 Little St. Simons Island." Amazing Technicolor Kids & Family, and 1-6, 6 Etc. Through Aug. 14 Aug.
Subjects: General interest, News, opinion and commentary
Abstract: Byline: DON'T MISS Through Aug. 14 Aug. 6-7 Through Aug, 28 LIVE MUSIC Aug 6 Departure, the Journey ARTS & THEATER Through Aug, 28 Through Aug. 7 Through Sept. 11 [...]
Published: 2016

4. Mark VI: .

Author: Technicolor Skull, Anger, Kenneth, Butler, Brian, Technicolor Skull, Anger, Kenneth, and Butler, Brian
Abstract: Joan Flasch Artists' Book Collection
Published: 2014

5. Image reconstruction and restoration for optical flow-based super resolution

Author: Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions, Technicolor, Kochale, Axel, Salvador, Jordi, Ruiz Hidalgo, Javier, Rivero Alfonso, Daniel, Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions, Technicolor, Kochale, Axel, Salvador, Jordi, Ruiz Hidalgo, Javier, and Rivero Alfonso, Daniel
Abstract: Super Resolution has been one of the main topics of research in Image Processing in the last twenty years. Different authors have presented a vast amount of different techniques and approaches. Nowadays reconstruction-‐based Super Resolution works effectively for synthetic data but practical problems appear in real scenarios with objects moving with arbitrary speeds and directions within the scene. With our work, we present a review of the state-‐of-‐the-‐art in reconstruction-‐based Super Resolution, we make contributions to the involved stages (registration, reconstruction and restoration) and finally, we introduce some initial ideas for future work leading to effective Super Resolution even in sequences with highly complex motion., [ANGLÈS] Use of the inpainting technique to reconstruct an image after applying registration in the multi-frames input. Use of restoration methods to increment the resolution of the reconstructed image., [CASTELLÀ] Aplicación del método inpainting para reconstrucción después de haber obtenido el registro de las múltiples imágenes de entrada. Aplicación de técnicas de restauración para incrementar la resolución de la imagen reconstruida., [CATALÀ] Aplicació del mètode inpainting per reconstrucció després d'haver obtingut el registre de les múltiples imatges d'entrada. Aplicació de tècniques de restauració per incrementar la resolució de la imatge reconstruïda.
Published: 2012

6. Robust 3D Watermarking

Author: TITANE (Inria Sophia Antipolis) ; INRIA, Technicolor [Cesson Sévigné] ; Technicolor, Cifre Technicolor - Inria, Universite de Nice-Sophia Antipolis, Pierre Alliez, European Project : 257474, ERC, ERC-2010-StG_20091028, IRON(2011), Rolland-Névière, Xavier, TITANE (Inria Sophia Antipolis) ; INRIA, Technicolor [Cesson Sévigné] ; Technicolor, Cifre Technicolor - Inria, Universite de Nice-Sophia Antipolis, Pierre Alliez, European Project : 257474, ERC, ERC-2010-StG_20091028, IRON(2011), and Rolland-Névière, Xavier
Abstract: 3D models are valuable assets widely used in the industry and likely to face piracy issues. This dissertation deals with robust mesh watermarking that is used for traitor-tracing. Following a review of state-of-the-art 3D watermarking systems, the robustness of several content adaptation transforms are benchmarked. An embedding domain robust against pose is investigated, with a thickness estimation based on a robust distance function to a point cloud constructed from some mesh diameters. A benchmark showcases the performance of this domain that provides a basis for robust watermarking in 3D animations. For static meshes, modulating the radial distances is an efficient approach to watermarking. It has been formulated as a quadratic programming problem minimizing the geometric distortion while embedding the payload in the radial distances. This formulation is leveraged to create a robust watermarking framework, with the integration of the spread-transform, integral reference primitives, arbitrarily selected relocation directions and alternate metrics to minimize the distortion perceived. Benchmarking results showcase the benefits of these add-ons w.r.t the fidelity vs. robustness watermarking trade-off. The watermark security is then investigated with two obfuscation mechanisms and a series of attacks that highlight the remaining limitations. A resynchronization approach is finally integrated to deal with cropping attacks. The resynchronization embeds landmarks in a configuration that conveys synchronization information that will be lost after cropping. During the decoding, this information is blindly retrieved and significant robustness improvements are achieved., Les modèles 3D sont des contenus précieux très utilisés dans l'industrie, et donc la cible potentielle de piratages. Le tatouage robuste pour les maillages 3D apporte une réponse au problème du traçage de traitre. Dans l'état de l'art du domaine, la couche d'adaptation du contenu en particulier est testée face à des attaques standards. Une approche robuste à la pose est alors étudiée. Elle utilise une estimation robuste de l'épaisseur, définie comme la distance à un nuage de points construits à partir de mesures du diamètre. Les performances expérimentales montrent qu'elle forme un point de départ prometteur pour le tatouage robuste de maillages 3D posés. Pour les maillages statiques, la modulation des distances radiales est une approche efficace du tatouage. Elle a été formulée comme un problème d'optimisation quadratique sous contrainte, dont nous proposons plusieurs extensions : une transformée par étalement, des primitives de référence calculées de manière intégrale, des directions de déplacement arbitraires, et de nouvelles métriques pour minimiser la distorsion perçue par un utilisateur. Des expériences illustrent leurs bénéfices pour le compromis entre la robustesse et la fidélité du tatouage. La sécurité est analysée par l'intermédiaire de deux mécanismes de protection et par une série d'attaques et de contre-mesures. Un système de resynchronisation est intégré afin d'améliorer la résistance au rognage. Des points de recalage sont insérés dans une configuration spécifique qui porte les informations habituellement éliminées par l'attaque. Au décodage, elles sont récupérées de manière aveugle. Un gain significatif des performances est mesuré expérimentalement.

7. Conception de filtres compacts ultra-sélectifs pour les réseaux de communication domestiques

Author: MINACOM ; XLIM (XLIM) ; CNRS - Université de Limoges - CNRS - Université de Limoges, Département Micro-Ondes (MO) ; Télécom Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB), Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Lab-STICC_TB_MOM_DIM ; Institut de Recherche en Electrotechnique et Electronique de Nantes Atlantique (IREENA) ; Université de Nantes - Université de Nantes - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Département Micro-Ondes (MO) ; Télécom Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Laboratoire en sciences et technologies de l'information, de la communication et de la connaissance [Brest] (Lab-STICC) ; CNRS - Télécom Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - ENSTA Bretagne - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Lab-STICC_TB_MOM_DIM ; Département Micro-Ondes (MO) ; Télécom Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Télécom Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - Whist Lab ; Orange Labs/Institut Mines-Télécom - Orange Labs/Institut Mines-Télécom - Whist Lab ; Orange Labs-Institut Mines-Télécom - Orange Labs-Institut Mines-Télécom, Technicolor [Cesson Sévigné] ; Technicolor, Perigaud, Aurélien, EL HADBI, Assia, BILA, Stéphane, COUPEZ, Jean-Philippe, Person, Christian, LE NAOUR, Jean-Yves, ROBERT, Jean-Luc, Lo Hine Tong, Dominique, Louzir, Ali, MINACOM ; XLIM (XLIM) ; CNRS - Université de Limoges - CNRS - Université de Limoges, Département Micro-Ondes (MO) ; Télécom Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB), Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Lab-STICC_TB_MOM_DIM ; Institut de Recherche en Electrotechnique et Electronique de Nantes Atlantique (IREENA) ; Université de Nantes - Université de Nantes - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Département Micro-Ondes (MO) ; Télécom Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Laboratoire en sciences et technologies de l'information, de la communication et de la connaissance [Brest] (Lab-STICC) ; CNRS - Télécom Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - ENSTA Bretagne - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Lab-STICC_TB_MOM_DIM ; Département Micro-Ondes (MO) ; Télécom Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Télécom Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - Whist Lab ; Orange Labs/Institut Mines-Télécom - Orange Labs/Institut Mines-Télécom - Whist Lab ; Orange Labs-Institut Mines-Télécom - Orange Labs-Institut Mines-Télécom, Technicolor [Cesson Sévigné] ; Technicolor, Perigaud, Aurélien, EL HADBI, Assia, BILA, Stéphane, COUPEZ, Jean-Philippe, Person, Christian, LE NAOUR, Jean-Yves, ROBERT, Jean-Luc, Lo Hine Tong, Dominique, and Louzir, Ali
Abstract: National audience, Cet article présente la conception de filtres compacts, à faible coût et ultra-sélectifs pour les réseaux de communication domestiques. La sélectivité est augmentée en couplant les résonateurs planaires à leur boitier pour profiter d'un facteur de qualité plus élevé. La solution est démontrée par la conception de filtres répondant à des spécifications pour des systèmes WiFi concurrent à 5 GHz.

8. Anti-Oscillation Mount for Binoculars

Author: TECHNICOLOR MOTION PICTURE CORP HOLLYWOOD CA and TECHNICOLOR MOTION PICTURE CORP HOLLYWOOD CA
Abstract: Description is given of development of antioscillation mounts for standard binoculars intended for use by observers in aircraft and lookouts on ships. Laboratory tests indicate that mounts eliminate approximately 95 percent of the impressed vibration. Preliminary field tests showed that approximately 90 percent of vibration was eliminated.
Published: 1945

9. Detecting Specular Reflections and Cast Shadows to Estimate Reflectance and Illumination of Dynamic Indoor Scenes

Author: Eric Marchand, Salma Jiddi, Philippe Robert, Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, Geomagical Labs, InterDigital R&D France, Sensor-based and interactive robotics (RAINBOW), 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 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-RÉALITÉ VIRTUELLE, HUMAINS VIRTUELS, INTERACTIONS ET ROBOTIQUE (IRISA-D5), 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), and 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)
Subjects: diffuse, reflectance, Computer science, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, 02 engineering and technology, Virtual reality, Metaverse, shadow, Shadow, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO.INFO-RB]Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], specular, Computer vision, Specular reflection, mixed reality, ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS, business.industry, illumination, 020207 software engineering, Photometric registration, Computer Graphics and Computer-Aided Design, Reflectivity, Mixed reality, Range (mathematics), Specularity, Signal Processing, retexturing, RGB color model, Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial intelligence, business, texture, Software
Abstract: International audience; The goal of Mixed Reality (MR) is to achieve a seamless and realistic blending between real and virtual worlds. This requires the estimation of reflectance properties and lighting characteristics of the real scene. One of the main challenges within this task consists in recovering such properties using a single RGB-D camera. In this paper, we introduce a novel framework to recover both the position and color of multiple light sources as well as the specular reflectance of real scene surfaces. This is achieved by detecting and incorporating information from both specular reflections and cast shadows. Our approach is capable of handling any textured surface and considers both static and dynamic light sources. Its effectiveness is demonstrated through a range of applications including visually-consistent mixed reality scenarios (e.g. correct real specularity removal, coherent shadows in terms of shape and intensity) and retexturing where the texture of the scene is altered whereas the incident lighting is preserved.
Published: 2022
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10. Modification and Biological Evaluation of a Series of 1,5-Diaryl-1,2,4-triazole Compounds as Novel Agents against Pancreatic Cancer Metastasis through Targeting Myoferlin

Author: Dazhao Mi, Peili Wang, Shao Ting, Mingyao Liu, Zhengfang Yi, Yuanjin Zhang, Xin Wang, Haixiang Pei, Weikai Guo, Yihua Chen, Yunqi Li, Yuan He, Isabelle Krimm, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Shihezi University, and Iowa State University (ISU)
Subjects: Epithelial-Mesenchymal Transition, Mice, Nude, Muscle Proteins, Antineoplastic Agents, [CHIM.THER]Chemical Sciences/Medicinal Chemistry, Matrix metalloproteinase, 01 natural sciences, Receptor tyrosine kinase, Metastasis, Structure-Activity Relationship, 03 medical and health sciences, Cell Movement, In vivo, Cell Line, Tumor, Pancreatic cancer, Drug Discovery, medicine, [CHIM]Chemical Sciences, Animals, Humans, Neoplasm Invasiveness, Molecular Targeted Therapy, Epithelial–mesenchymal transition, Neoplasm Metastasis, Survival rate, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 030304 developmental biology, Mice, Inbred BALB C, 0303 health sciences, biology, Chemistry, Calcium-Binding Proteins, Membrane Proteins, Triazoles, medicine.disease, Xenograft Model Antitumor Assays, In vitro, 3. Good health, 0104 chemical sciences, Pancreatic Neoplasms, 010404 medicinal & biomolecular chemistry, Drug Design, Cancer research, biology.protein, Molecular Medicine
Abstract: Pancreatic cancer is one of the most common cancers with an extremely low survival rate. Metastasis, as one of the key reasons of cancer-related death, is found in more than 50% pancreatic cancer patients at diagnosis. Novel therapeutic targets and drugs blocking cancer metastasis are urgently needed. Herein, we report a series of 1,5-diaryl-1,2,4-triazole derivatives as potent antimetastatic agents. Lead compound 6y displayed effective antimetastatic activities in pancreatic cancer in vitro and in vivo. Concomitant studies indicated that 6y probably binds with myoferlin (MYOF), a novel potential antitumor metastasis target, which regulates vesicle trafficking and metastasis-related proteins. Subsequent biophysical and biochemical methods verified that 6y bound to MYOF. Mechanism studies revealed that 6y inhibited pancreatic cancer metastasis through reversing the epithelial mesenchymal transition, inhibiting the secretions of matrix metalloproteinase and blocking the receptor tyrosine kinases. Our findings suggest that targeting MYOF with 6y may be a promising therapeutic strategy to prevent pancreatic cancer metastasis.
Published: 2019
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11. zoNNscan: a boundary-entropy index for zone inspection of neural models

Author: Jaouen, Adel, Le Merrer, Erwan, Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, the World Is Distributed Exploring the tension between scale and coordination (WIDE), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), 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 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), and 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)
Subjects: [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], classification uncertainty, Decision boundaries, entropy, application of Monte Carlo sampling
Abstract: International audience; The training of deep neural network classifiers results in decision boundaries whose geometry is still not well understood. This is in direct relation with classification problems such as so called corner case inputs. We introduce zoNNscan, an index that is intended to inform on the boundary uncertainty (in terms of the presence of other classes) around one given input datapoint. It is based on confidence entropy, and is implemented through Monte Carlo sampling in the multidimensional ball surrounding that input. We detail the zoNNscan index, give an algorithm for approximating it, and finally illustrate its benefits on three applications.
Published: 2021

12. ROAM: a rich object appearance model with application to rotoscoping

Author: Juan-Manuel Perez-Rua, Patrick Bouthemy, Philip H. S. Torr, Tomas Crivelli, Patrick Pérez, Ondrej Miksik, University of Oxford, Orange Labs R&D [Rennes], France Télécom, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Space-timE RePresentation, Imaging and cellular dynamics of molecular COmplexes (SERPICO), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Subjects: Structure (mathematical logic), Computer science, business.industry, Applied Mathematics, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Initialization, 02 engineering and technology, Object (computer science), Active appearance model, Computational Theory and Mathematics, Artificial Intelligence, Compositing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Segmentation, Computer vision, Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial intelligence, business, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Software
Abstract: Rotoscoping , the detailed delineation of scene elements through a video shot, is a painstaking task of tremendous importance in professional post-production pipelines. While pixel-wise segmentation techniques can help for this task, professional rotoscoping tools rely on parametric curves that offer the artists a much better interactive control on the definition, editing and manipulation of the segments of interest. Sticking to this prevalent rotoscoping paradigm, we propose a novel framework to capture and track the visual aspect of an arbitrary object in a scene, given an initial closed outline of this object. This model combines a collection of local foreground/background appearance models spread along the outline, a global appearance model of the enclosed object and a set of distinctive foreground landmarks. The structure of this rich appearance model allows simple initialization, efficient iterative optimization with exact minimization at each step, and on-line adaptation in videos. We further extend this model by so-called trimaps which serve as an input to alpha-matting algorithms to allow truly seamless compositing. To this end, we leverage local classifiers attached to the roto-curves to define a confidence measure that is well-suited to define trimaps with adaptive band-widths. The resulting trimaps are parametric, temporally consistent and remain fully editable by the artist. We demonstrate qualitatively and quantitatively the merit of this framework through comparisons with tools based on either dynamic segmentation with a closed curve or pixel-wise binary labelling.
Published: 2020

13. A Robust Interactive Facial Animation Editing System

Author: Catherine Soladie, Eloïse Berson, Vincent Barrielle, Nicolas Stoiber, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Nantes Université (NU)-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)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Hubert P. H. Shum, Edmond S. L. Ho, Marie Paule Cani, Tiberiu Popa, Daniel Holden, He Wang, Université de Nantes (UN)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Nantes (UN)-Université de Rennes 1 (UR1)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Machine Learning, Computer science, learning-based approach, 02 engineering and technology, Convolutional neural network, GeneralLiterature_MISCELLANEOUS, Machine Learning (cs.LG), Computer Science - Graphics, Computer graphics (images), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Leverage (statistics), dataset, Facial animation, Control parameters, Computer facial animation, ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS, interactive motion edition, I.3.7, 020207 software engineering, Animation, Autoencoder, Graphics (cs.GR), [INFO.INFO-GR]Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR], 68U05, 020201 artificial intelligence & image processing
Abstract: International audience; Over the past few years, the automatic generation of facial animation for virtual characters has garnered interest among the animation research and industry communities. Recent research contributions leverage machine-learning approaches to enable impressive capabilities at generating plausible facial animation from audio and/or video signals. However, these approaches do not address the problem of animation edition, meaning the need for correcting an unsatisfactory baseline animation or modifying the animation content itself. In facial animation pipelines, the process of editing an existing animation is just as important and time-consuming as producing a baseline. In this work, we propose a new learning-based approach to easily edit a facial animation from a set of intuitive control parameters. To cope with high-frequency components in facial movements and preserve a temporal coherency in the animation , we use a resolution-preserving fully convolutional neural network that maps control parameters to blendshapes coefficients sequences. We stack an additional resolution-preserving animation autoencoder after the regressor to ensure that the system outputs natural-looking animation. The proposed system is robust and can handle coarse, exaggerated edits from non-specialist users. It also retains the high-frequency motion of the facial animation. The training and the tests are performed on an extension of the B3D(AC)ˆ2 database [10], that we make available with this paper at http://www.rennes.centralesupelec.fr/biwi3D. Berson et al. Figure 2: System overview. Our editing system allows a non-specialist user to easy and quickly interfere in the traditional facial animation pipeline to refine an animation.
Published: 2020
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14. Weakly Supervised Representation Learning for Audio-Visual Scene Analysis

Author: Gael Richard, Alexey Ozerov, Ngoc Q. K. Duong, Sanjeel Parekh, Patrick Pérez, Slim Essid, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, 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, Valeo.ai, VALEO, and RICHARD, Gaël
Subjects: Acoustics and Ultrasonics, Computer science, [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Speech recognition, Feature extraction, 02 engineering and technology, 030218 nuclear medicine & medical imaging, Non-negative matrix factorization, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Computer Science (miscellaneous), Feature (machine learning), Object type, Electrical and Electronic Engineering, Event (computing), Index Terms-Multimodal classification, audio-visual fusion, deep learning, Object (computer science), Visualization, sound event detection, Computational Mathematics, multiple instance learning, 020201 artificial intelligence & image processing, Feature learning, object localization
Abstract: International audience; Audiovisual (AV) representation learning is an important task from the perspective of designing machines with the ability to understand complex events. To this end, we propose a novel multimodal framework that instantiates multiple instance learning. Specifically, we develop methods that identify events and localize corresponding AV cues in unconstrained videos. Importantly, this is done using weak labels where only video-level event labels are known without any information about their location in time. We show that the learnt representations are useful for performing several tasks such as event/object classification, audio event detection, audio source separation and visual object localization. An important feature of our method is its capacity to learn from unsynchronized audiovisual events. We also demonstrate our framework's ability to separate out the audio source of interest through a novel use of nonnegative matrix factorization. State-of-the-art classification results, with a F1-score of 65.0, are achieved on DCASE 2017 smart cars challenge data with promising generalization to diverse object types such as musical instruments. Visualizations of localized visual regions and audio segments substantiate our system's efficacy, especially when dealing with noisy situations where modality-specific cues appear asynchronously.
Published: 2019

15. SISSY: An efficient and automatic algorithm for the analysis of EEG sources based on structured sparsity

Author: Isabelle Merlet, Rémi Gribonval, Hanna Becker, Laurent Albera, Jean-Claude Nunes, Philippe Guillotel, Julien Fleureau, Pierre Comon, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (LTSI), Université de Rennes (UR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), GIPSA - Communication Information and Complex Systems (GIPSA-CICS), Département Images et Signal (GIPSA-DIS), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Parcimonie et Nouveaux Algorithmes pour le Signal et la Modélisation Audio (PANAMA), 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), H. Becker was partly supported by Conseil Régional PACA and by CNRS France. The work of P. Comon was partly funded by the European Research Council under the EC 7th framework programme FP7/2007-2013 Grant Agreement no. 320594., European Project: 320594,EC:FP7:ERC,ERC-2012-ADG_20120216,DECODA(2013), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-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 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 de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Albera, Laurent, and Tensor Decomposition for Data Analysis with Applications to Health and Environment - DECODA - - EC:FP7:ERC2013-09-01 - 2018-08-31 - 320594 - VALID
Subjects: Optimization problem, Computer science, Cognitive Neuroscience, Regularization (mathematics), Extended source localization, 030218 nuclear medicine & medical imaging, Domain (software engineering), lcsh:RC321-571, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Image Processing, Computer-Assisted, Humans, [SDV.NEU] Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC], EEG, lcsh:Neurosciences. Biological psychiatry. Neuropsychiatry, Cerebral Cortex, [SDV.IB] Life Sciences [q-bio]/Bioengineering, Brain Mapping, Electroencephalography, Signal Processing, Computer-Assisted, Models, Theoretical, Term (time), Neurology, Second-order cone programming, [SDV.IB]Life Sciences [q-bio]/Bioengineering, [SDV.NEU]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC], Focus (optics), ADMM, Algorithm, Sparsity, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: International audience; Over the past decades, a multitude of different brain source imaging algorithms have been developed to identify the neural generators underlying the surface electroencephalography measurements. While most of these techniques focus on determining the source positions, only a small number of recently developed algorithms provides an indication of the spatial extent of the distributed sources. In a recent comparison of brain source imaging approaches, the VB-SCCD algorithm has been shown to be one of the most promising algorithms among these methods. However, this technique suffers from several problems: it leads to amplitude-biased source estimates, it has difficulties in separating close sources, and it has a high computational complexity due to its implementation using second order cone programming. To overcome these problems, we propose to include an additional regularization term that imposes sparsity in the original source domain and to solve the resulting optimization problem using the alternating direction method of multipliers. Furthermore, we show that the algorithm yields more robust solutions by taking into account the temporal structure of the data. We also propose a new method to automatically threshold the estimated source distribution, which permits to delineate the active brain regions. The new algorithm, called Source Imaging based on Structured Sparsity (SISSY), is analyzed by means of realistic computer simulations and is validated on the clinical data of four patients.
Published: 2017
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16. Towards a Perceptually-Motivated Color Space for High Dynamic Range Imaging

Author: Tania Pouli, Mekides Assefa Abebe, Mohamed-Chaker Larabi, Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, Synthèse et analyse d'images (XLIM-ASALI), XLIM (XLIM), Université de Limoges (UNILIM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Limoges (UNILIM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Poitiers
Subjects: Lightness, Computer science, business.industry, Dynamic range, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Colorfulness, Tone mapping, Color space, Luminance, High-dynamic-range imaging, Computer vision, Dynamic range compression, Artificial intelligence, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, Hue
Abstract: International audience; To reproduce the appearance of real world scenes, a number of color appearance models have been proposed thanks to adapted psycho-visual experiments. Most of them were designed and intended for a limited dynamic range, or address only dynamic range compression applications. However, given the increasing availability of displays with higher luminance and contrast ranges, a detailed analysis of appearance attributes is also necessary for dynamic range expansion scenarios. In this study, we propose a psycho-visual experimental setup, designed by adapting and combining the adjustment and partition scaling methodologies, which we employ for measuring perceptual colorfulness of color patches with different levels of lightness, chroma and hue. The proposed setup reduces the complexity and increases the efficiency relative to previous experimental setups and allows both expert and non-expert participants to be included. From the collected data, a modified color space is obtained and a new saturation model for dynamic range compression and expansion is derived for high dynamic range imaging.
Published: 2017
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17. IDENTIFY, LOCATE AND SEPARATE: AUDIO-VISUAL OBJECT EXTRACTION IN LARGEVIDEO COLLECTIONS USING WEAK SUPERVISION

Author: Parekh, Sanjeel, Ozerov, Alexey, Essid, Slim, Duong, Ngoc, Pérez, Patrick, Richard, Gael, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Images, Données, Signal (IDS), Télécom ParisTech, Signal, Statistique et Apprentissage (S2A), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Valeo.ai, VALEO, Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, and RICHARD, Gaël
Subjects: [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2019

18. Crystal structure, Hirshfeld surface analysis, and physicochemical studies of a new Cu(II) complex with 2-amino-4-methylpyrimidine

Author: Christian Jelsch, Kacem Klai, Frédéric Lefebvre, Wataru Fujita, Cherif Ben Nasr, Sarra Soudani, Werner Kaminsky, Kamel Kaabi, Université de Carthage - University of Carthage, Faculté des Sciences de Bizerte [Université de Carthage], Cristallographie, Résonance Magnétique et Modélisations (CRM2), Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, University of Washington [Seattle], and Seikei University
Subjects: Denticity, Infrared spectroscopy, Crystal structure, 010402 general chemistry, DFT calculations, 01 natural sciences, Analytical Chemistry, Inorganic Chemistry, Copper(II) complex, [CHIM.CRIS]Chemical Sciences/Cristallography, Molecule, [CHIM]Chemical Sciences, contact enrichment ratio, HOMO/LUMO, Mulliken population analysis, Spectroscopy, 010405 organic chemistry, Hydrogen bond, Chemistry, Hirshfeld surface, Organic Chemistry, Intermolecular force, 0104 chemical sciences, Crystallography, magnetic properties, X-ray structure
Abstract: International audience; The chemical preparation, crystal structure, magnetic study and spectroscopic characterization of the new Cu(II) complex with the monodentate ligand 2-amino-4-methylpyrimidine [Cu2(CH3COO)4(C5N3H7)2] are reported. The copper atoms are surrounded by one nitrogen atom from one 2-amino-4-methylpyrimidine ligand and four oxygen atoms of CH3COO − groups yielding to a penta-coordination of the metal ion. In the structural arrangement, the amino group and the pyrimidine nitrogen atom of neighboring molecules are linked together through a pair of N-H…N hydrogen bonds forming a 1-D corrugated chain running along the [111] direction wherein the complex molecules are located parallel to the (a, c) plane at z = ½. Intermolecular interactions were investigated by Hirshfeld surfaces and contact enrichment tools. Mulliken charge distribution, molecular electrostatic potential (MEP) maps and HOMO and LUMO energy gaps have been computed. The vibrational absorption bands were identified by infrared spectroscopy. Magnetic properties were also studied to characterize the complex.
Published: 2019
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19. Long Short Term Memory Networks for Light Field View Synthesis

Author: Christine Guillemot, Matthieu Hog, Neus Sabater, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Analysis representation, compression and communication of visual data (Sirocco), 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), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), 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), 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 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), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Subjects: Computer science, Plane (geometry), business.industry, Deep learning, Volume (computing), Deep Learn- ing, View Synthesis, 020207 software engineering, 02 engineering and technology, Index Terms-Light Field, View synthesis, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Logic gate, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Angular resolution, Artificial intelligence, business, Algorithm, Image resolution, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Light field
Abstract: Because light field devices have a limited angular resolution, artificially reconstructing intermediate views is an interesting task. In this work, we propose a novel way to solve this problem using deep learning. In particular, the use of Long Short Term Memory Networks on a plane sweep volume is proposed. The approach has the advantage of having very few parameters and can be run on sequences with arbitrary length. We show that our approach yields results that are competitive with the state-of-the-art for dense light fields. Experimental results also show promising results with light fields with wider baselines.
Published: 2019
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20. Unified and Scalable Incremental Recommenders with Consumed Item Packs

Author: Jean-Ronan Vigouroux, Rhicheek Patra, Erwan Le Merrer, Rachid Guerraoui, Distributed Programming Laboratory (LPD), Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), the World Is Distributed Exploring the tension between scale and coordination (WIDE), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), 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), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, 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), and Guerraoui, Rachid
Subjects: Implicit recommenders, Spark, parallelism, Information retrieval, Computer science, incremental updates, 02 engineering and technology, 010501 environmental sciences, 01 natural sciences, Core (game theory), [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], 020204 information systems, Scalability, Spark (mathematics), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Collaborative filtering, [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], Word (computer architecture), ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 0105 earth and related environmental sciences, Abstraction (linguistics)
Abstract: Recommenders personalize the web content using collaborative filtering to relate users (or items). This work proposes to unify user-based, item-based and neural word embeddings types of recommenders under a single abstraction for their input, we name Consumed Item Packs (CIPs). In addition to genericity, we show this abstraction to be compatible with incremental processing, which is at the core of low latency recommendation to users. We propose three such algorithms using CIPs, analyze them, and describe their implementation and scalability for the Spark platform. We demonstrate that all three provide a recommendation quality that is competitive with three algorithms from the state-of-the-art.
Published: 2019
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21. Adversarial frontier stitching for remote neural network watermarking

Author: Erwan Le Merrer, Gilles Trédan, Patrick Pérez, the World Is Distributed Exploring the tension between scale and coordination (WIDE), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, Équipe Tolérance aux fautes et Sûreté de Fonctionnement informatique (LAAS-TSF), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, 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 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), 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)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), and Université de Toulouse (UT)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, 0209 industrial biotechnology, Computer Science - Cryptography and Security, Computer science, Neural network models, 02 engineering and technology, Watermarking, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], computer.software_genre, Model decision frontiers, Convolutional neural network, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], 020901 industrial engineering & automation, Artificial Intelligence, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Black box interaction, Digital watermarking, Artificial neural network, Contextual image classification, business.industry, Deep learning, Watermark, Adversarial examples, Embedding, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, Data mining, business, Cryptography and Security (cs.CR), computer, Software, MNIST database
Abstract: The state of the art performance of deep learning models comes at a high cost for companies and institutions, due to the tedious data collection and the heavy processing requirements. Recently, [35, 22] proposed to watermark convolutional neural networks for image classification, by embedding information into their weights. While this is a clear progress towards model protection, this technique solely allows for extracting the watermark from a network that one accesses locally and entirely. Instead, we aim at allowing the extraction of the watermark from a neural network (or any other machine learning model) that is operated remotely, and available through a service API. To this end, we propose to mark the model's action itself, tweaking slightly its decision frontiers so that a set of specific queries convey the desired information. In the present paper, we formally introduce the problem and propose a novel zero-bit watermarking algorithm that makes use of adversarial model examples. While limiting the loss of performance of the protected model, this algorithm allows subsequent extraction of the watermark using only few queries. We experimented the approach on three neural networks designed for image classification, in the context of MNIST digit recognition task., To appear in the journal of Neural Computing and Applications, 2019
Published: 2019
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22. MD-GAN: Multi-Discriminator Generative Adversarial Networks for Distributed Datasets

Author: Corentin Hardy, Erwan Le Merrer, Bruno Sericola, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Dependability Interoperability and perfOrmance aNalYsiS Of networkS (DIONYSOS), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), 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), the World Is Distributed Exploring the tension between scale and coordination (WIDE), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), 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), and 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)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Machine Learning, Artificial neural network, business.industry, Computer science, Group method of data handling, Node (networking), Deep learning, Machine Learning (stat.ML), 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], Machine Learning (cs.LG), Domain (software engineering), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Reduction (complexity), Statistics - Machine Learning, Server, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], business, MNIST database
Abstract: A recent technical breakthrough in the domain of machine learning is the discovery and the multiple applications of Generative Adversarial Networks (GANs). Those generative models are computationally demanding, as a GAN is composed of two deep neural networks, and because it trains on large datasets. A GAN is generally trained on a single server. In this paper, we address the problem of distributing GANs so that they are able to train over datasets that are spread on multiple workers. MD-GAN is exposed as the first solution for this problem: we propose a novel learning procedure for GANs so that they fit this distributed setup. We then compare the performance of MD-GAN to an adapted version of Federated Learning to GANs, using the MNIST and CIFAR10 datasets. MD-GAN exhibits a reduction by a factor of two of the learning complexity on each worker node, while providing better performances than federated learning on both datasets. We finally discuss the practical implications of distributing GANs., Comment: To be published in IPDPS 2019: the 33rd IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium
Published: 2019
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23. Personalized, Aspect-based Summarization of Movie Reviews

Author: El Aouad, Sara, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Middleware on the Move (MIMOVE), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Sorbonne Université (SU), Sorbonne Université, Renata Teixeira, Vassilis Christophides, Sorbonne universite, Patrick Perez, and STAR, ABES
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Traitement du langage naturel, Summary of the text, Personalization, Personalisation, Résumé du texte, Résumé des opinion d'utilisateurs, Fouille de données, Personnalisation, Représentation vectorielle de mots, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Review summarization, [INFO]Computer Science [cs], User studies, Vector representation of words, Etudes utilisateurs, Data mining, Natural Language Processing
Abstract: Online reviewing websites help users decide what to buy or places to go. These platforms allow users to express their opinions using numerical ratings as well as textual comments. The numerical ratings give a coarse idea of the service. On the other hand, textual comments give full details which is tedious for users to read. In this dissertation, we develop novel methods and algorithms to generate personalized, aspect-based summaries of movie reviews for a given user. The first problem we tackle is extracting a set of related words to an aspect from movie reviews. Our evaluation shows that our method is able to extract even unpopular terms that represent an aspect, such as compound terms or abbreviations, as opposed to the methods from the related work. We then study the problem of annotating sentences with aspects, and propose a new method that annotates sentences based on a similarity between the aspect signature and the terms in the sentence. The third problem we tackle is the generation of personalized, aspect-based summaries. We propose an optimization algorithm to maximize the coverage of the aspects the user is interested in and the representativeness of sentences in the summary subject to a length and similarity constraints. Finally, we perform three user studies that show that the approach we propose outperforms the state of art method for generating summaries., Les sites web de critiques en ligne aident les utilisateurs à décider quoi acheter ou quels hôtels choisir. Ces plateformes permettent aux utilisateurs d’exprimer leurs opinions à l’aide d’évaluations numériques et de commentaires textuels. Les notes numériques donnent une idée approximative du service. D'autre part, les commentaires textuels donnent des détails complets, ce qui est fastidieux à lire. Dans cette thèse, nous développons de nouvelles méthodes et algorithmes pour générer des résumés personnalisés de critiques de films, basés sur les aspects, pour un utilisateur donné. Le premier problème que nous abordons consiste à extraire un ensemble de mots liés à un aspect des critiques de films. Notre évaluation montre que notre méthode est capable d'extraire même des termes impopulaires qui représentent un aspect, tels que des termes composés ou des abréviations. Nous étudions ensuite le problème de l'annotation des phrases avec des aspects et proposons une nouvelle méthode qui annote les phrases en se basant sur une similitude entre la signature d'aspect et les termes de la phrase. Le troisième problème que nous abordons est la génération de résumés personnalisés, basés sur les aspects. Nous proposons un algorithme d'optimisation pour maximiser la couverture des aspects qui intéressent l'utilisateur et la représentativité des phrases dans le résumé sous réserve de contraintes de longueur et de similarité. Enfin, nous réalisons trois études d’utilisateur qui montrent que l’approche que nous proposons est plus performante que la méthode de pointe en matière de génération de résumés.
Published: 2019

24. Deep frame interpolation for video compression

Author: Christine Guillemot, Philippe Guillotel, Jean Begaint, Franck Galpin, Analysis representation, compression and communication of visual data (Sirocco), 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), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Subjects: Motion compensation, 010308 nuclear & particles physics, business.industry, Computer science, Deep learning, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Hevc, 01 natural sciences, Video compression, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, 0103 physical sciences, Machine learning, Codec, Deep neural networks, Computer vision, Artificial intelligence, Motion interpolation, 010306 general physics, business, Data compression, Coding (social sciences)
Abstract: International audience; Deep neural networks have been recently proposed to solve video interpolation tasks. Given a past and future frame, such networks can be trained to successfully predict the intermediate frame(s). In the context of video compression, these architectures could be useful as an additional inter-prediction mode. Current inter-prediction methods rely on block-matching techniques to estimate the motion between consecutive frames. This approach has severe limitations for handling complex non-translational motions, and is still limited to block-based motion vectors. This paper presents a deep frame interpolation network for video compression aiming at solving the previous limitations, i.e. able to cope with all types of geometrical deformations by providing a dense motion compensation. Experiments with the classical bi-directional hierarchical video coding structure demonstrate the efficiency of the proposed approach over the traditional tools of the HEVC codec.
Published: 2019
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25. Touchy : A Visual Approach for Simulating Haptic Effects on Touchscreens

Author: Antoine Costes, Ferran Argelaguet, Fabien Danieau, Philippe Guillotel, Anatole Lécuyer, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, 3D interaction with virtual environments using body and mind (Hybrid), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), 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), and 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)
Subjects: InformationSystems_INFORMATIONINTERFACESANDPRESENTATION(e.g.,HCI), Metaphor, Computer science, Computer Networks and Communications, pseudo-haptics, media_common.quotation_subject, friction, perception, 01 natural sciences, lcsh:QA75.5-76.95, law.invention, 03 medical and health sciences, InformationSystems_MODELSANDPRINCIPLES, 0302 clinical medicine, Touchscreen, Visual approach, law, Human–computer interaction, Artificial Intelligence, Perception, 0103 physical sciences, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Macro, 010306 general physics, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS, Haptic technology, media_common, roughness, Cursor (user interface), hardness, Hardware and Architecture, lcsh:Electronic computers. Computer science, touchscreen, Actuator, 030217 neurology & neurosurgery, Software, Information Systems
Abstract: Haptic enhancement of touchscreens usually involves vibrating motors producing limited sensations or custom mechanical actuators that are difficult to disseminate. In this paper, we propose an alternative approach called “Touchy,” where a symbolic cursor is introduced under the user's finger, to evoke various haptic properties through changes in its shape and motion. This novel metaphor enables to address four different perceptual dimensions, namely: hardness, friction, fine roughness, and macro roughness. Our metaphor comes with a set of seven visual effects that we compared with real texture samples within a user study conducted with 14 participants. Taken together our results show that Touchy is able to elicit clear and distinct haptic properties: stiffness, roughness, reliefs, stickiness, and slipperiness.
Published: 2019
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26. The Detailed Science Case for the Maunakea Spectroscopic Explorer, 2019 edition

Author: The MSE Science Team, Babusiaux, Carine, Bergemann, Maria, Burgasser, Adam, Ellison, Sara, Haggard, Daryl, Huber, Daniel, Kaplinghat, Manoj, Li, Ting, Marshall, Jennifer, Martell, Sarah, McConnachie, Alan, Percival, Will, Robotham, Aaron, Shen, Yue, Thirupathi, Sivarani, Tran, Kim-Vy, Yeche, Christophe, Yong, David, Adibekyan, Vardan, Aguirre, Victor Silva, Angelou, George, Asplund, Martin, Balogh, Michael, Banerjee, Projjwal, Bannister, Michele, Barría, Daniela, Battaglia, Giuseppina, Bayo, Amelia, Bechtol, Keith, Beck, Paul G., Beers, Timothy C., Bellinger, Earl P., Berg, Trystyn, Bestenlehner, Joachim M., Bilicki, Maciej, Bitsch, Bertram, Bland-Hawthorn, Joss, Bolton, Adam S., Boselli, Alessandro, Bovy, Jo, Bragaglia, Angela, Buzasi, Derek, Caffau, Elisabetta, Cami, Jan, Carleton, Timothy, Casagrande, Luca, Cassisi, Santi, Catelan, Márcio, Chang, Chihway, Cortese, Luca, Damjanov, Ivana, Davies, Luke J. M., de Grijs, Richard, de Rosa, Gisella, Deason, Alis, di Matteo, Paola, Drlica-Wagner, Alex, Erkal, Denis, Escorza, Ana, Ferrarese, Laura, Fleming, Scott W., Font-Ribera, Andreu, Freeman, Ken, Gänsicke, Boris T., Gabdeev, Maksim, Gallagher, Sarah, Gandolfi, Davide, García, Rafael A., Gaulme, Patrick, Geha, Marla, Gennaro, Mario, Gieles, Mark, Gilbert, Karoline, Gordon, Yjan, Goswami, Aruna, Greco, Johnny P., Grillmair, Carl, Guiglion, Guillaume, Hénault-Brunet, Vincent, Hall, Patrick, Handler, Gerald, Hansen, Terese, Hathi, Nimish, Hatzidimitriou, Despina, Haywood, Misha, Santisteban, Juan V. Hernández, Hillenbrand, Lynne, Hopkins, Andrew M., Howlett, Cullan, Hudson, Michael J., Ibata, Rodrigo, Ilić, Dragana, Jablonka, Pascale, Ji, Alexander, Jiang, Linhua, Juneau, Stephanie, Karakas, Amanda, Karinkuzhi, Drisya, Kim, Stacy Y., Kong, Xu, Konstantopoulos, Iraklis, Krogager, Jens-Kristian, Lagos, Claudia, Lallement, Rosine, Laporte, Chervin, Lebreton, Yveline, Lee, Khee-Gan, Lewis, Geraint F., Lianou, Sophia, Liu, Xin, Lodieu, Nicolas, Loveday, Jon, Mészáros, Szabolcs, Makler, Martin, Mao, Yao-Yuan, Marchesini, Danilo, Martin, Nicolas, Mateo, Mario, Melis, Carl, Merle, Thibault, Miglio, Andrea, Mohammad, Faizan Gohar, Molaverdikhani, Karan, Monier, Richard, Morel, Thierry, Mosser, Benoit, Nataf, David, Necib, Lina, Neilson, Hilding R., Newman, Jeffrey A., Nierenberg, A. M., Nord, Brian, Noterdaeme, Pasquier, O'Dea, Chris, Oshagh, Mahmoudreza, Pace, Andrew B., Palanque-Delabrouille, Nathalie, Pandey, Gajendra, Parker, Laura C., Pawlowski, Marcel S., Peter, Annika H. G., Petitjean, Patrick, Petric, Andreea, Placco, Vinicius, Popović, Luka Č., Price-Whelan, Adrian M., Prsa, Andrej, Ravindranath, Swara, Rich, R. Michael, Ruan, John, Rybizki, Jan, Sakari, Charli, Sanderson, Robyn E., Schiavon, Ricardo, Schimd, Carlo, Serenelli, Aldo, Siebert, Arnaud, Siudek, Malgorzata, Smiljanic, Rodolfo, Smith, Daniel, Sobeck, Jennifer, Starkenburg, Else, Stello, Dennis, Szabó, Gyula M., Szabo, Robert, Taylor, Matthew A., Thanjavur, Karun, Thomas, Guillaume, Tollerud, Erik, Toonen, Silvia, Tremblay, Pier-Emmanuel, Tresse, Laurence, Tsantaki, Maria, Valentini, Marica, Van Eck, Sophie, Variu, Andrei, Venn, Kim, Villaver, Eva, Walker, Matthew G., Wang, Yiping, Wang, Yuting, Wilson, Michael J., Wright, Nicolas, Xu, Siyi, Yildiz, Mutlu, Zhang, Huawei, Zwintz, Konstanze, Anguiano, Borja, Bedell, Megan, Chaplin, William, Collet, Remo, Cuillandre, Jean-Charles, Duc, Pierre-Alain, Flagey, Nicolas, Hermes, JJ, Hill, Alexis, Kamath, Devika, Laychak, Mary Beth, Małek, Katarzyna, Marley, Mark, Sheinis, Andy, Simons, Doug, Sousa, Sérgio G., Szeto, Kei, Ting, Yuan-Sen, Vegetti, Simona, Wells, Lisa, Babas, Ferdinand, Bauman, Steve, Bosselli, Alessandro, Côté, Pat, Colless, Matthew, Comparat, Johan, Courtois, Helene, Crampton, David, Croom, Scott, Davies, Luke, Denny, Kelly, Devost, Daniel, Driver, Simon, Fernandez-Lorenzo, Mirian, Guhathakurta, Raja, Han, Zhanwen, Higgs, Clare, Hill, Vanessa, Ho, Kevin, Hopkins, Andrew, Hudson, Mike, Isani, Sidik, Jarvis, Matt, Johnson, Andrew, Jullo, Eric, Kaiser, Nick, Kneib, Jean-Paul, Koda, Jun, Koshy, George, Mignot, Shan, Murowinski, Rick, Newman, Jeff, Nusser, Adi, Pancoast, Anna, Peng, Eric, Peroux, Celine, Pichon, Christophe, Poggianti, Bianca, Richard, Johan, Salmon, Derrick, Seibert, Arnaud, Shastri, Prajval, Smith, Dan, Sutaria, Firoza, Tao, Charling, Taylor, Edwar, Tully, Brent, van Waerbeke, Ludovic, Vermeulen, Tom, Walker, Matthew, Willis, Jon, Willot, Chris, Withington, Kanoa, International Max Planck Research School for Astronomy and Cosmic Physics (University of Heidelberg), Institut de Planétologie et d'Astrophysique de Grenoble (IPAG), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Center for Astrophysics and Space Sciences [La Jolla] (CASS), University of California [San Diego] (UC San Diego), University of California-University of California, Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE-ERSS), École pratique des hautes études (EPHE)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Bordeaux Montaigne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, University of Edinburgh, University of Texas-Pan American (UTPA), University of Texas-Pan, Institut de Recherches sur les lois Fondamentales de l'Univers (IRFU), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Max-Planck-Institut für Astrophysik (MPA), Max-Planck-Gesellschaft, Australian National University (ANU), Astrophysique Interprétation Modélisation (AIM (UMR_7158 / UMR_E_9005 / UM_112)), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Max-Planck-Institut für Astronomie (MPIA), Lund Observatory, Lund University [Lund], Anglo-Australian Observatory (AAO), 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), Zentrum für Astronomie der Universität Heidelberg (ZAH), Universität Heidelberg [Heidelberg], Department of Physics and Astronomy [London, ON], University of Western Ontario (UWO), National Research Council of Canada (NRC), STScI, Laboratoire d'études spatiales et d'instrumentation en astrophysique (LESIA (UMR_8109)), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire de Paris, PSL Research University (PSL)-PSL Research University (PSL)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institute of Astronomy, University of Cambridge [UK] (CAM), Joseph Louis LAGRANGE (LAGRANGE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Observatoire de la Côte d'Azur, Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Galaxies, Etoiles, Physique, Instrumentation (GEPI), PSL Research University (PSL)-PSL Research University (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Caltech Department of Astronomy [Pasadena], California Institute of Technology (CALTECH), Département d'Astrophysique (ex SAP) (DAP), 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, 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), European Southern Observatory (ESO), Institut de Physique de Rennes (IPR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Lawrence Berkeley National Laboratory [Berkeley] (LBNL), State Key Laboratory of Fine Chemicals, Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) (FEMTO-ST), Université de Franche-Comté (UFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM), School of Physics and Astronomy, University of Birmingham [Birmingham], Laboratoire Univers et Particules de Montpellier (LUPM), Université de Montpellier (UM)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'études spatiales et d'instrumentation en astrophysique (LESIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Observatoire de Paris, PSL Research University (PSL)-PSL Research University (PSL)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Department of Physics and Astronomy [Pittsburgh], University of Pittsburgh (PITT), Pennsylvania Commonwealth System of Higher Education (PCSHE)-Pennsylvania Commonwealth System of Higher Education (PCSHE), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sciences, Philosophie, Histoire (SPHERE UMR 7219), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Department of Physics and Astronomy [UCLA Los Angeles], University of California [Los Angeles] (UCLA), Institute of Space Sciences [Barcelona] (ICE-CSIC), Spanish National Research Council [Madrid] (CSIC), Stellar Astrophysics Centre [Aarhus] (SAC), Aarhus University [Aarhus], High Speed Networks Laboratory, Dept. of Telecommunications and Media Informatics, Budapest University of Technology and Economics [Budapest] (BME), Laboratoire Interdisciplinaire Carnot de Bourgogne (LICB), Université de Bourgogne (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut d'Astrophysique et de Géophysique [Liège], Université de Liège, College of Life Sciences, Peking Univertsity, Department of Mathematics [UCLA], Department of Psychology, St John's University, Canada-France-Hawaii Telescope Corporation (CFHT), National Research Council of Canada (NRC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-University of Hawai'i [Honolulu] (UH), 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), Departamento de FisicaTeorica e IFT-UAM/CSIC, Universidad Autonoma de Madrid (UAM), Institut de Physique Nucléaire de Lyon (IPNL), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Herzberg Institute of Astrophysics, Department of electronic engineering, Chang Gung University, Observatoire astronomique de Strasbourg (ObAS), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), The Open Group Research Institute (TOGRI), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Laboratoire Astrophysique de Toulouse-Tarbes (LATT), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Observatoire astronomique de Strasbourg (OAS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Louis Pasteur - Strasbourg I-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Physique des Particules de Marseille (CPPM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Aix Marseille Université (AMU), MSE Science Team, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Bordeaux Montaigne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institute of Astronomy [Cambridge], Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Observatoire de la Côte d'Azur, COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Observatoire de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-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 Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Sciences, Philosophie, Histoire (SPHERE (UMR_7219)), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3), Université Paris sciences et lettres (PSL), 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)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Aix Marseille Université (AMU)-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)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB), University of California (UC)-University of California (UC), École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Bordeaux Montaigne (UBM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Astrophysique Interprétation Modélisation (AIM (UMR7158 / UMR_E_9005 / UM_112)), Universität Heidelberg [Heidelberg] = Heidelberg University, 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)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire de la Côte d'Azur, COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Interdisciplinaire Carnot de Bourgogne (ICB), Peking University [Beijing], 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), Universidad Autónoma de Madrid (UAM), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), 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), and Lebreton, Yveline
Subjects: [PHYS]Physics [physics], Cosmology and Nongalactic Astrophysics (astro-ph.CO), Astrophysics::Instrumentation and Methods for Astrophysics, FOS: Physical sciences, Astrophysics::Cosmology and Extragalactic Astrophysics, Astrophysics - Astrophysics of Galaxies, [PHYS] Physics [physics], [SDU] Sciences of the Universe [physics], [SDU]Sciences of the Universe [physics], Astrophysics of Galaxies (astro-ph.GA), Astrophysics::Earth and Planetary Astrophysics, Astrophysics - Instrumentation and Methods for Astrophysics, Instrumentation and Methods for Astrophysics (astro-ph.IM), Astrophysics::Galaxy Astrophysics, Astrophysics - Cosmology and Nongalactic Astrophysics
Abstract: (Abridged) The Maunakea Spectroscopic Explorer (MSE) is an end-to-end science platform for the design, execution and scientific exploitation of spectroscopic surveys. It will unveil the composition and dynamics of the faint Universe and impact nearly every field of astrophysics across all spatial scales, from individual stars to the largest scale structures in the Universe. Major pillars in the science program for MSE include (i) the ultimate Gaia follow-up facility for understanding the chemistry and dynamics of the distant Milky Way, including the outer disk and faint stellar halo at high spectral resolution (ii) galaxy formation and evolution at cosmic noon, via the type of revolutionary surveys that have occurred in the nearby Universe, but now conducted at the peak of the star formation history of the Universe (iii) derivation of the mass of the neutrino and insights into inflationary physics through a cosmological redshift survey that probes a large volume of the Universe with a high galaxy density. MSE is positioned to become a critical hub in the emerging international network of front-line astronomical facilities, with scientific capabilities that naturally complement and extend the scientific power of Gaia, the Large Synoptic Survey Telescope, the Square Kilometer Array, Euclid, WFIRST, the 30m telescopes and many more., 9 chapters, 301 pages, 100 figures. This version of the DSC is a comprehensive update of the original version, released in 2016, which can be downloaded at arXiv:1606.00043. A detailed summary of the design of MSE is available in the MSE Book 2018, available at arXiv:1810.08695
Published: 2019

27. SoDeep: a Sorting Deep net to learn ranking loss surrogates

Author: Matthieu Cord, Patrick Pérez, Louis Chevallier, Martin Engilberge, Engilberge, Martin, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Machine Learning and Information Access (MLIA), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), InterDigital Communications, Valeo.ai, and VALEO
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Machine Learning, Computer science, Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, [INFO.INFO-NE] Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], Machine Learning (stat.ML), 02 engineering and technology, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], 010501 environmental sciences, [INFO] Computer Science [cs], Machine learning, computer.software_genre, 01 natural sciences, Synthetic data, Computer Science - Information Retrieval, Machine Learning (cs.LG), Ranking (information retrieval), [INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Statistics - Machine Learning, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO]Computer Science [cs], Proxy (statistics), 0105 earth and related environmental sciences, Flexibility (engineering), Contextual image classification, business.industry, Deep learning, Sorting, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Metric (mathematics), 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, computer, Information Retrieval (cs.IR)
Abstract: Several tasks in machine learning are evaluated using non-differentiable metrics such as mean average precision or Spearman correlation. However, their non-differentiability prevents from using them as objective functions in a learning framework. Surrogate and relaxation methods exist but tend to be specific to a given metric. In the present work, we introduce a new method to learn approximations of such non-differentiable objective functions. Our approach is based on a deep architecture that approximates the sorting of arbitrary sets of scores. It is trained virtually for free using synthetic data. This sorting deep (SoDeep) net can then be combined in a plug-and-play manner with existing deep architectures. We demonstrate the interest of our approach in three different tasks that require ranking: Cross-modal text-image retrieval, multi-label image classification and visual memorability ranking. Our approach yields very competitive results on these three tasks, which validates the merit and the flexibility of SoDeep as a proxy for sorting operation in ranking-based losses., Comment: Accepted to CVPR 2019
Published: 2019

28. Gossiping GANs

Author: Hardy, Corentin, Le Merrer, Erwan, Sericola, Bruno, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Dependability Interoperability and perfOrmance aNalYsiS Of networkS (DIONYSOS), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), 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), the World Is Distributed Exploring the tension between scale and coordination (WIDE), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), 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: [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; A recently celebrated kind of deep neural networks is Generative Adversarial Networks. GANs are generators of samples from a distribution that has been learned; they are up to now centrally trained from local data on a single location. We question the performance of training GANs using a spread dataset over a set of distributed machines, using a gossip approach shown to work on standard neural networks [1]. This performance is compared to the federated learning distributed method, that has the drawback of sending model data to a server. We also propose a gossip variant, where GAN components are gossiped independently. Experiments are conducted with Tensorflow with up to 100 emulated machines, on the canonical MNIST dataset. The position of this paper is to provide a first evidence that gossip performances for GAN training are close to the ones of federated learning, while operating in a fully decentralized setup. Second, to highlight that for GANs, the distribution of data on machines is critical (i.e., i.i.d. or not). Third, to illustrate that the gossip variant, despite proposing data diversity to the learning phase, brings only marginal improvements over the classic gossip approach.
Published: 2018
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29. Compressively sampled light field reconstruction using orthogonal frequency selection and refinement

Author: Philippe Guillotel, Guillaume Boisson, Fatma Hawary, Christine Guillemot, Analysis representation, compression and communication of visual data (Sirocco), 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), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, European Research Council, 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), and 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)
Subjects: Computer science, Continuous spectrum, compressive sensing, Basis function, 02 engineering and technology, symbols.namesake, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Electrical and Electronic Engineering, continuous spectrum, Light fields, 020206 networking & telecommunications, Reconstruction algorithm, Frequency dependence, Reconstruction method, sparse reconstruction, Compressed sensing, Fourier transform, Signal Processing, symbols, computational photography, 020201 artificial intelligence & image processing, Computer Vision and Pattern Recognition, Algorithm, Software, Light field
Abstract: International audience; This paper considers the compressive sensing framework as a way of overcoming the spatio-angular trade-off inherent to light field acquisition devices. We present a novel method to reconstruct a full 4D light field from a sparse set of data samples or measurements. The approach relies on the assumption that sparse models in the 4D Fourier domain can efficiently represent light fields. The proposed algorithm reconstructs light fields by selecting the frequencies of the Fourier basis functions that best approximate the available samples in 4D hyper-blocks. The performance of the reconstruction algorithm is further improved by enforcing orthogonality of the approximation residue at each iteration, i.e. for each selected basis function. Since sparsity is better preserved in the continuous Fourier domain, we propose to refine the selected frequencies by searching for neighboring non-integer frequency values. Experiments show that the proposed algorithm yields performance improvements of more than 1dB compared to state-of-the-art compressive light field reconstruction methods. The frequency refinement step also significantly enhances the visual quality of reconstruction results of our method by a 1.8dB average.
Published: 2021
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30. Inter-Layer Prediction of Color in High Dynamic Range Image Scalable Compression

Author: Christine Guillemot, Mikael Le Pendu, Dominique Thoreau, Analysis representation, compression and communication of visual data (Sirocco ), 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)-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), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, 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), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Subjects: HEVC, Computer science, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, 02 engineering and technology, Tone mapping, Color space, GeneralLiterature_MISCELLANEOUS, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Computer vision, Chromaticity, High dynamic range, ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS, Hue, Pixel, Dynamic range, business.industry, Color correction, Scalability, Color Correction, 030229 sport sciences, Computer Graphics and Computer-Aided Design, Color model, High Dynamic Range (HDR), Tone Mapping, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, Software, Inter-Layer Prediction (ILP)
Abstract: International audience; This paper presents a color inter layer prediction (ILP) method for scalable coding of High Dynamic Range (HDR) video content with a Low Dynamic Range (LDR) base layer. Relying on the assumption of hue preservation between the colors of an HDR image and its LDR tone mapped version, we derived equations for predicting the chromatic components of the HDR layer given the decoded LDR layer. Two color representations are studied. In a first encoding scheme, the HDR image is represented in the classical Y'CbCr format. In addition, a second scheme is proposed using a colorspace based on the CIE u'v' uniform chromaticity scale diagram. In each case, different prediction equations are derived based on a color model ensuring the hue preservation. Our experiments highlight several advantages of using a CIE u'v' based colorspace for the compression of HDR content, especially in a scalable context. In addition, our inter-layer prediction scheme using this color representation improves on the state of the art ILP method which directly predicts the HDR layer u'v' components by computing the LDR layers u'v' values of each pixel.
Published: 2016
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31. Development of silica-supported frustrated Lewis pairs: highly active transition metal-free catalysts for the Z-selective reduction of alkynes

Author: Nicolas Merle, Laurent Delevoye, Frédéric Lefebvre, Carmen Claver, Kai Chung Szeto, Mostafa Taoufik, Cyril Godard, Jessica Llop Castelbou, Nicolas Popoff, Jean Raynaud, Wissam Sahyoun, Régis M. Gauvin, Unité de Catalyse et Chimie du Solide - UMR 8181 (UCCS), Centrale Lille Institut (CLIL)-Université d'Artois (UA)-Centrale Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Lille, Laboratoire de Chimie, Catalyse, Polymères et Procédés, R 5265 (C2P2), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École supérieure de Chimie Physique Electronique de Lyon (CPE)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut de Chimie du CNRS (INC), Université d'Artois (UA)-Centrale Lille-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-École Supérieure de Chimie Physique Électronique de Lyon (CPE)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Departament de Química Física i Inorganica, Universitat Rovira i Virgili, Universitat Rovira i Virgili, Institut de Recherche de Chimie Paris (IRCP), Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Paris - Chimie ParisTech-PSL (ENSCP), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ministère de la Culture (MC), Institut de Chimie et Biochimie Moléculaires et Supramoléculaires (ICBMS), Université de Lyon-Université de Lyon-École Supérieure de Chimie Physique Électronique de Lyon (CPE)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: chemistry.chemical_classification, 010405 organic chemistry, Alkyne, [CHIM.CATA]Chemical Sciences/Catalysis, [CHIM.INOR]Chemical Sciences/Inorganic chemistry, 010402 general chemistry, 01 natural sciences, Catalysis, Frustrated Lewis pair, 0104 chemical sciences, Adduct, chemistry.chemical_compound, [CHIM.POLY]Chemical Sciences/Polymers, chemistry, Reagent, Polymer chemistry, Organic chemistry, Selective reduction, Lewis acids and bases, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Phosphine
Abstract: Supported Lewis acid/base systems based on a triphenyl phosphine fragment and Piers' reagent (HB(C6F5)2) or BArF have been prepared and characterized. Both materials show unprecedented catalytic activity in the Z-selective hydrogenation of 3-hexyne to Z-3-hexene with a selectivity up to 87%. Other alkynes can also be hydrogenated Z-selectively, albeit with moderate yields. The activity of the supported phosphine/HB(C6F5)2 adduct is similar to the only homogeneous example reported thus far based on bridged B/N frustrated Lewis pairs under high hydrogen pressure. Importantly, this transition metal-free supported catalyst was recycled five times in the challenging selective hydrogenation of a non-polar unactivated alkyne.
Published: 2016
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32. Nouvelles méthodes de prédiction inter-images pour la compression d’images et de vidéos

Author: Bégaint, Jean, Analysis representation, compression and communication of visual data (Sirocco), 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), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Rennes 1, Christine Guillemot, Philippe Guillotel [Co-directeur], SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Subjects: Video compression, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Image Processing, Computer Vision, vision par ordinateur, deep learning, Traitement d’image, compression vidéo
Abstract: Due to the large availability of video cameras and new social media practices, as well as the emergence of cloud services, images and videosconstitute today a significant amount of the total data that is transmitted over the internet. Video streaming applications account for more than 70% of the world internet bandwidth. Whereas billions of images are already stored in the cloud and millions are uploaded every day. The ever growing streaming and storage requirements of these media require the constant improvements of image and video coding tools. This thesis aims at exploring novel approaches for improving current inter-prediction methods. Such methods leverage redundancies between similar frames, and were originally developed in the context of video compression. In a first approach, novel global and local inter-prediction tools are associated to improve the efficiency of image sets compression schemes based on video codecs. By leveraging a global geometric and photometric compensation with a locally linear prediction, significant improvements can be obtained. A second approach is then proposed which introduces a region-based inter-prediction scheme. The proposed method is able to improve the coding performances compared to existing solutions by estimating and compensating geometric and photometric distortions on a semi-local level. This approach is then adapted and validated in the context of video compression. Bit-rate improvements are obtained, especially for sequences displaying complex real-world motions such as zooms and rotations. The last part of the thesis focuses on deep learning approaches for inter-prediction. Deep neural networks have shown striking results for a large number of computer vision tasks over the last years. Deep learning based methods proposed for frame interpolation applications are studied here in the context of video compression. Coding performance improvements over traditional motion estimation and compensation methods highlight the potential of these deep architectures.; En raison de la grande disponibilité des dispositifs de capture vidéo et des nouvelles pratiques liées aux réseaux sociaux, ainsi qu’à l’émergence desservices en ligne, les images et les vidéos constituent aujourd’hui une partie importante de données transmises sur internet. Les applications de streaming vidéo représentent ainsi plus de 70% de la bande passante totale de l’internet. Des milliards d’images sont déjà stockées dans le cloud et des millions y sont téléchargés chaque jour. Les besoins toujours croissants en streaming et stockage nécessitent donc une amélioration constante des outils de compression d’image et de vidéo. Cette thèse vise à explorer des nouvelles approches pour améliorer les méthodes actuelles de prédiction inter-images. De telles méthodes tirent parti des redondances entre images similaires, et ont été développées à l’origine dans le contexte de la vidéo compression. Dans une première partie, de nouveaux outils de prédiction inter globaux et locaux sont associés pour améliorer l’efficacité des schémas de compression de bases de données d’image. En associant une compensation géométrique et photométrique globale avec une prédiction linéaire locale, des améliorations significatives peuvent être obtenues. Une seconde approche est ensuite proposée qui introduit un schéma deprédiction inter par régions. La méthode proposée est en mesure d’améliorer les performances de codage par rapport aux solutions existantes en estimant et en compensant les distorsions géométriques et photométriques à une échelle semi locale. Cette approche est ensuite adaptée et validée dans le cadre de la compression vidéo. Des améliorations en réduction de débit sont obtenues, en particulier pour les séquences présentant des mouvements complexes réels tels que des zooms et des rotations. La dernière partie de la thèse se concentre sur l’étude des méthodes d’apprentissage en profondeur dans le cadre de la prédiction inter. Ces dernières années, les réseaux de neurones profonds ont obtenu des résultats impressionnants pour un grand nombre de tâches de vision par ordinateur. Les méthodes basées sur l’apprentissage en profondeur proposéesà l’origine pour de l’interpolation d’images sont étudiées ici dans le contexte de la compression vidéo. Des améliorations en terme de performances de codage sont obtenues par rapport aux méthodes d’estimation et de compensation de mouvements traditionnelles. Ces résultats mettent en évidence le fort potentiel de ces architectures profondes dans le domaine de la compression vidéo.
Published: 2018

33. Édition et rendu de champs de lumière

Author: Hog, Matthieu, Analysis representation, compression and communication of visual data (Sirocco), 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), Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, Université de Rennes, Rennes 1, Christine Guillemot, Neus Sabater, 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), SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), and Université Rennes 1
Subjects: Signal processing, Computational photography, Vision par ordinateur, Champ de lumière, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Computer vision, Photographie de calcul, Light field, Traitement du signal
Abstract: By imaging a scene from different viewpoints, a light field allows capturing a lot of information about the scene geometry. Thanks to the recent development of its acquisition devices (plenoptic camera and camera arrays mainly), light field imaging is becoming a serious alternative for 3D content capture and other related problems. The goal of this thesis is twofold. One of the main application for light field imaging is its ability to produce new views from a single capture. In a first part, we propose new image rendering techniques in two cases that deviate from the mainstream light field image rendering. We first propose a full pipeline for focused plenoptic cameras, addressing calibration, depth estimation, and image rendering. We then move to the problem of view synthesis, we seek to generate intermediates views given a set of only 4 corner views of a light field. Image editing is a common step of media production. For 2D images and videos, a lot of commercial tools exist. However, the problem is rather unexplored for light fields. In a second part, we propose new and efficient light field editing techniques. We first propose a new graph-based pixel-wise segmentation method that, from a sparse set of user input, segments simultaneously all the views of a light field in interactive time. Then we propose an automatic light field over-segmenting approach that makes use of GPUs computational power. This approach further decreases the computational requirement for light field segmentation and we extend the approach for light field video segmentation.; En imageant une scène à partir de différents points de vue, un champ de lumière permet de capturer de nombreuses informations sur la géométrie de la scène. Grâce aux récents progrès de ses dispositifs d’acquisition, l’imagerie par champs de lumière est devenue une alternative sérieuse à la capture de contenu 3D et à d’autres problèmes connexes. Le but de cette thèse est double. L'une des principales applications de l'imagerie par champs de lumière est sa capacité à produire de nouvelles vues à partir d'une capture unique. Dans une première partie, nous proposons de nouvelles techniques de rendu d’image dans deux cas qui s’écartent des cas usuels. Nous proposons d’abord un pipeline complet pour les caméras plénoptiques focalisées, traitant la calibration, l’estimation de profondeur et le rendu de l’image. Nous passons ensuite au problème de la synthèse des vues, nous cherchons à générer des vues intermédiaires à partir d’un ensemble de 4 vues seulement. La retouche d'image est une étape commune de la production de média. Pour les images et les vidéos 2D, de nombreux outils commerciaux existent. Cependant, le problème est plutôt inexploré pour les champs de lumière. Dans une seconde partie, nous proposons des techniques d’édition de champs de lumière à la fois nouvelles et efficaces. Nous proposons tout d’abord une nouvelle méthode de segmentation niveau pixel basée sur des graphes, qui à partir d’un ensemble limité d’entrées utilisateur, segmente simultanément toutes les vues d’un champ de lumière. Nous proposons ensuite une approche de segmentation automatique des champs de lumière qui utilise la puissance de calcul des GPUs. Cette approche diminue encore les besoins en calcul et nous étendons l'approche pour la segmentation de champs de lumières vidéo.
Published: 2018

34. Identify, locate and separate: Audio-visual object extraction in large video collections using weak supervision

Author: Patrick Pérez, Gael Richard, Alexey Ozerov, Ngoc Q. K. Duong, Sanjeel Parekh, Slim Essid, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Valeo.ai, and VALEO
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, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], Matrix decomposition, Non-negative matrix factorization, audio-visual event detection, non-negative matrix factorization, 030507 speech-language pathology & audiology, 03 medical and health sciences, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Audio visual, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Source separation, Computer vision, Neural and Evolutionary Computing (cs.NE), [SPI.ACOU]Engineering Sciences [physics]/Acoustics [physics.class-ph], Scene analysis, Modality (human–computer interaction), business.industry, Computer Science - Neural and Evolutionary Computing, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Object (computer science), multiple instance learning, Index Terms-Audio-visual event detection, source separation, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, 0305 other medical science, business, Feature learning
Abstract: We tackle the problem of audio-visual scene analysis for weakly-labeled data. To this end, we build upon our previous audio-visual representation learning framework to perform object classification in noisy acoustic environments and integrate audio source enhancement capability. This is made possible by a novel use of non-negative matrix factorization for the audio modality. Our approach is founded on the multiple instance learning paradigm. Its effectiveness is established through experiments over a challenging dataset of music instrument performance videos. We also show encouraging visual object localization results.
Published: 2018

35. KinesTouch: 3D Force-Feedback Rendering for Tactile Surfaces

Author: Fabien Danieau, Ferran Argelaguet-Sanz, Philippe Guillotel, Anatole Lécuyer, Antoine Costes, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, 3D interaction with virtual environments using body and mind (Hybrid), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), 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 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), 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), and 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)
Subjects: Computer science, business.industry, InformationSystems_INFORMATIONINTERFACESANDPRESENTATION(e.g.,HCI), 05 social sciences, 020207 software engineering, 02 engineering and technology, [INFO.INFO-GR]Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR], Rendering (computer graphics), law.invention, Touchscreen, law, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 0501 psychology and cognitive sciences, Computer vision, Artificial intelligence, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], business, Sensory cue, 050107 human factors, Haptic technology
Abstract: International audience; In this paper, we introduce the KinesTouch, a novel approach for tactile screen enhancement providing four types of haptic feedback with a single force-feedback device: compliance, friction, fine roughness, and shape. We present the design and implementation of a corresponding set of haptic effects as well as a proof-of-concept setup. Regarding friction in particular, we propose a novel effect based on large lateral motion that increases or diminishes the sliding velocity between the finger and the screen. A user study was conducted on this effect to confirm its ability to produce distinct sliding sensations. Visual cues were confirmed to influence sliding judgments, but further studies would help clarifying the role of tactile cues. Finally, we showcase several use cases illustrating the possibilities offered by the KinesTouch to enhance 2D and 3D interactions on tactile screens in various contexts.
Published: 2018
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36. Probeless and Realistic Mixed Reality Application in Presence of Dynamic Light Sources

Author: Anthony Laurent, Salma Jiddi, Eric Marchand, Pierrick Jouet, Caroline Baillard, Matthieu Fradet, Philippe Hobert, Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, Sensor-based and interactive robotics (RAINBOW), 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), 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: Computer science, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, 02 engineering and technology, Reflectance, Virtual reality, Metaverse, Photometry, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Computer vision, [INFO]Computer Science [cs], Specular reflection, Lighting, ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS, Scene analysis, business.industry, Modeling, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], 020207 software engineering, Textures, Scene Analysis, Reflectivity, Mixed reality, Mixed Reality, RGB color model, 020201 artificial intelligence & image processing, Augmented reality, Artificial intelligence, business, Shadows
Abstract: International audience; In this work, we consider the challenge of achieving a coherent blending between real and virtual worlds in the context of a Mixed Reality (MR) scenario. Specifically, we have designed and implemented an interactive demonstrator that shows a realistic MR application without using any light probe. The proposed system takes as input the RGB stream of the real scene, and uses these data to recover both the position and intensity of light sources. The lighting can be static and/or dynamic and the geometry of the scene can be partially altered. Our system is robust in presence of specular effects and handles both uniform and/or textured surfaces.
Published: 2018

37. Compressive 4D Light Field Reconstruction Using Orthogonal Frequency Selection

Author: Fatma Hawary, Guillaume Boissoni, Christine Guillemot, Philippe Guillotel, Analysis representation, compression and communication of visual data (Sirocco), SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Analysis representation, compression and communication of visual data ( Sirocco ), 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 ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), Technicolor [Cesson Sévigné], 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), 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 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), 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: [ INFO.INFO-TS ] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Non-regular sampling, Matching pursuit algorithms, Approximation algorithm, 02 engineering and technology, Frequency dependence, Iterative reconstruction, 01 natural sciences, 010309 optics, Compressed sensing, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, 0103 physical sciences, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Sparse model, Index Terms— Light field, Reconstruction, Algorithm, Sparsity, Light field, Fourier domain, Mathematics
Abstract: International audience; We present a new method for reconstructing a 4D light field from a random set of measurements. A 4D light field block can be represented by a sparse model in the Fourier domain. As such, the proposed algorithm reconstructs the light field, block by block, by selecting frequencies of the model that best fits the available samples, while enforcing orthogonality with the approximation residue. The method achieves a very high reconstruction quality, in terms of Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Experiments on several datasets show significant quality improvements of more than 1dB compared to state-of-the-art algorithms.
Published: 2018
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38. A Hirshfeld surface analysis, crystal structure, and physicochemical studies of a new Cu(II) complex with the 1,10-phenanthroline ligand

Author: Kamel Kaabi, Cherif Ben Nasr, Frédéric Lefebvre, Christian Jelsch, Wijdene Nbili, Wataru Fujita, Faculté des Sciences de Bizerte [Université de Carthage], Université de Carthage - University of Carthage, Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, Seikei University, Cristallographie, Résonance Magnétique et Modélisations (CRM2), and Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: chemistry.chemical_classification, 010405 organic chemistry, Ligand, Phenanthroline, Crystal structure, 010402 general chemistry, 01 natural sciences, Square pyramidal molecular geometry, 0104 chemical sciences, 3. Good health, Coordination complex, chemistry.chemical_compound, Crystallography, Monomer, chemistry, Atom, X-ray crystallography, Materials Chemistry, [CHIM.CRIS]Chemical Sciences/Cristallography, [CHIM]Chemical Sciences, Physical and Theoretical Chemistry, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: The new coordination compound, [Cu(H2PO4)2(C12N2H8)H2O]·2H2O, was prepared and characterized by physico-chemical studies. In this monomeric complex, the central Cu(II) atom is in a square pyramidal...
Published: 2018
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39. Function-Revealing Encryption: Definitions and Constructions

Author: Alain Passelègue, Marc Joye, Technicolor Research [Palo Alto], Technicolor, Arithmetic and Computing (ARIC), 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 de l'Informatique du Parallélisme (LIP), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), and École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)
Subjects: 0301 basic medicine, Theoretical computer science, property-preserving encryption, business.industry, Computer science, Data_MISCELLANEOUS, 02 engineering and technology, Function (mathematics), function-revealing encryption, Encryption, 03 medical and health sciences, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], 030104 developmental biology, Order (business), Computer Science::Multimedia, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Order-revealing encryption, multi-input functional encryp-tion, 020201 artificial intelligence & image processing, business, Functional encryption, Computer Science::Cryptography and Security
Abstract: International audience; Multi-input functional encryption is a paradigm that allows an authorized user to compute a certain function-and nothing moreover multiple plaintexts given only their encryption. The particular case of two-input functional encryption has very exciting applications, including comparing the relative order of two plaintexts from their encrypted form (order-revealing encryption). While being extensively studied, multi-input functional encryption is not ready for a practical deployment, mainly for two reasons. First, known constructions rely on heavy cryptographic tools such as multilinear maps. Second, their security is still very uncertain, as revealed by recent devastating attacks. In this work, we investigate a simpler approach towards obtaining practical schemes for functions of particular interest. We introduce the notion of function-revealing encryption, a generalization of order-revealing encryption to any multi-input function as well as a relaxation of multi-input functional encryption. We then propose a simple construction of order-revealing encryption based on function-revealing encryption for simple functions, namely orthogonality testing and intersection cardinality. Our main result is an efficient order-revealing encryption scheme with limited leakage based on the standard DLin assumption.
Published: 2018
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40. Dynamic Super-Rays for Efficient Light Field Video Processing

Author: Matthieu Hog, Neus Sabater, Christine Guillemot, Analysis representation, compression and communication of visual data (Sirocco), 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), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, 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), 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), 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 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), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Subjects: ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]
Abstract: International audience; One challenging problem with light field video editing is the dreadful volume of data to process. Image and video processing frequently rely on over-segmentation methods to reduce the computational burden of subsequent editing tasks. In this paper, we present the first approach for video light field over-segmentation called dynamic super-rays, which can be seen as temporally and angularly consistent superpixels. Our algorithm is memory efficient and fast. The results show timing close to editing time by lever-aging GPU computational power.
Published: 2018

41. Multichannel audio source separation exploiting NMF-based generic source spectral model in Gaussian modeling framework

Author: Quoc Cuong Nguyen, Thanh Thi Hien Duong, Ngoc Q. K. Duong, Cong-Phuong Nguyen, International Research Institute MICA (MICA), Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Hanoi University of Science and Technology (HUST)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Hanoi University of Science and Technology (HUST), and Duong, Ngoc
Subjects: Audio signal, Covariance function, Computer science, Estimation theory, Gaussian modeling, Gaussian, SIGNAL (programming language), 020206 networking & telecommunications, generic spectral model, 02 engineering and technology, spatial covariance model, [STAT.ML] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Non-negative matrix factorization, 030507 speech-language pathology & audiology, 03 medical and health sciences, symbols.namesake, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], non- negative matrix factorization, Multichannel audio source separation, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, symbols, Benchmark (computing), Source separation, 0305 other medical science, Algorithm
Abstract: International audience; Nonnegative matrix factorization (NMF) has been well-known as a powerful spectral model for audio signals. Existing work, including ours, has investigated the use of generic source spectral models (GSSM) based on NMF for single-channel audio source separation and shown its efficiency in different settings. This paper extends the work to multichannel case where the GSSM is combined with the source spatial covariance model within a unified Gaussian modeling framework. Specially, unlike a conventional combination where the estimated variances of each source are further constrained by NMF separately, we propose to constrain the total variances of all sources altogether and found a better separation performance. We present the expectation-maximization (EM) algorithm for the parameter estimation. We demonstrate the effectiveness of the proposed approach by using a benchmark dataset provided within the 2016 Signal Separation Evaluation Campaign.
Published: 2018

42. Deep semantic-visual embedding with localization

Author: Engilberge, Martin, Chevallier, Louis, Pérez, Patrick, Cord, Matthieu, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Machine Learning and Information Access (MLIA), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), InterDigital Communications, Valeo.ai, and VALEO
Subjects: [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Cross-modal retrieval, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], Visual grounding, Multimodal embedding, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: International audience; Nous proposons dans ce papier un réseau de neurones profond pour apprendre un alignement entre des images et leurs descriptions textuelles. Notre architecture est ba-sée sur un réseau à deux branches, l'une visuelle, béné-ficiant des mécanismes d'agrégation (pooling) récents, et l'autre encodant l'information textuelle. L'ensemble du ré-seau est appris de bout en bout dans un schéma supervisé par des paires (image,légende textuelle), fournissant alors une représentation sémantique exploitable dans différents contextes. Notre système obtient des résultats état-de-l'art sur une tâche importante de recherche d'information croi-sée image-texte. Nous montrons également sa capacité à découvrir la position des concepts de l'espace sémantique dans les images, permettant ainsi d'ancrer des phrases sur des parties d'images. Mots Clef Alignement multimodal, Recherche d'information multi-modale, Localisation d'information visuelle. Abstract In this paper, we introduce a deep network to learn a cross-modal mapping between images and texts. It is based on two-path neural network combining a visual path that leverages recent space-aware pooling mechanisms with a tex-tual path. Jointly trained from scratch, our semantic-visual embedding offers a versatile model. Once trained under the supervision of captioned images, it yields new state-of-the-art performance on cross-modal retrieval. It also allows the localization of new concepts from the embedding space into any input image, delivering state-of-the-art result on the visual grounding of phrases.
Published: 2018

43. MediaEval 2018: Predicting Media Memorability Task

Author: Cohendet, Romain, Demarty, Claire-Hélène, Duong, Ngoc, Sjöberg, Mats, Ionescu, Bogdan, Do, Thanh-Toan, Rennes, France, Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, Aalto University, University Politehnica of Bucarest, and University of South Australia [Adelaide]
Subjects: FOS: Computer and information sciences, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Video memorability, Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]
Abstract: In this paper, we present the Predicting Media Memorability task, which is proposed as part of the MediaEval 2018 Benchmarking Initiative for Multimedia Evaluation. Participants are expected to design systems that automatically predict memorability scores for videos, which reflect the probability of a video being remembered. In contrast to previous work in image memorability prediction, where memorability was measured a few minutes after memorization, the proposed dataset comes with short-term and long-term memorability annotations. All task characteristics are described, namely: the task's challenges and breakthrough, the released data set and ground truth, the required participant runs and the evaluation metrics.
Published: 2018

44. 'Haptic material': A Holistic Approach for Haptic Texture Mapping

Author: Fabien Danieau, Ferran Argelaguet, Philippe Guillotel, Antoine Costes, Anatole Lécuyer, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, 3D interaction with virtual environments using body and mind (Hybrid), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), 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 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: Friction, Computer science, InformationSystems_INFORMATIONINTERFACESANDPRESENTATION(e.g.,HCI), 05 social sciences, Temperature, Kinesthetic learning, 020207 software engineering, 02 engineering and technology, Haptic rendering, Roughness, 050105 experimental psychology, Rendering (computer graphics), Computer graphics, Haptic material, Computer graphics (images), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 0501 psychology and cognitive sciences, Surface geometry, Texture, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Texture mapping, Haptic technology, ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS, Compliance
Abstract: International audience; In this paper, we propose a new format for haptic texture mapping which is not dependent on the haptic rendering setup hardware. Our "haptic material" format encodes ten elementary haptic features in dedicated maps, similarly to "materials" used in computer graphics. These ten different features enable the expression of compliance, surface geometry and friction attributes through vibratory, cutaneous and kinesthetic cues, as well as thermal rendering. The diversity of haptic data allows various hardware to share this single format, each of them selecting which features to render depending on its capabilities.
Published: 2018
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45. Annotating, Understanding, and Predicting Long-term Video Memorability

Author: Claire-Hélène Demarty, Romain Cohendet, Karthik Yadati, Ngoc Q. K. Duong, Institut de Recherche en Communications et en Cybernétique de Nantes (IRCCyN), Mines Nantes (Mines Nantes)-École Centrale de Nantes (ECN)-Ecole Polytechnique de l'Université de Nantes (EPUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-PRES Université Nantes Angers Le Mans (UNAM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], and Technicolor
Subjects: Computer science, Scene understanding, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, 02 engineering and technology, Machine learning, computer.software_genre, Semantics, 050105 experimental psychology, Memorization, Long-term memory, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 0501 psychology and cognitive sciences, Global video features, Measurement protocol, Protocol (object-oriented programming), business.industry, 05 social sciences, Video memorability, Memory retention, Visualization, Term (time), [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, Metric (unit), Attributes, business, computer
Abstract: International audience; Memorability can be regarded as a useful metric of video importance to help make a choice between competing videos. Research on computational understanding of video memorability is however in its early stages. There is no available dataset for modelling purposes, and the few previous attempts provided protocols to collect video memorability data that would be difficult to generalize. Furthermore, the computational features needed to build a robust memorability predictor remain largely undiscovered. In this article, we propose a new protocol to collect long-term video memorability annotations. We measure the memory performances of 104 participants from weeks to years after memorization to build a dataset of 660 videos for video memorability prediction. This dataset is made available for the research community. We then analyze the collected data in order to better understand video memorability, in particular the effects of response time, duration of memory retention and repetition of visualization on video memorability. We finally investigate the use of various types of audio and visual features and build a computational model for video memorability prediction. We conclude that high level visual semantics help better predict the memorability of videos.
Published: 2018
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46. Image Selection in Photo Albums

Author: Jonathan Kervec, Dmitry Kuzovkin, Tania Pouli, Olivier Le Meur, Rémi Cozot, Kadi Bouatouch, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Computational Visual Perception and Applications ( PERCEPT), MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Computational Visual Perception and Applications (PERCEPT), 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), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: Image quality, Computer science, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Context (language use), 02 engineering and technology, Task (project management), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Selection (linguistics), 0501 psychology and cognitive sciences, Adaptation (computer science), 050107 human factors, Information retrieval, Image selection, business.industry, Deep learning, 05 social sciences, Image aesthetics, [INFO.INFO-MM]Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Photo selection, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], Assessment methods, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business
Abstract: International audience; The selection of the best photos in personal albums is a task that is often faced by photographers. This task can become laborious when the photo collection is large and it contains multiple similar photos. Recent advances on image aesthetics and photo importance evaluation has led to the creation of different metrics for automatically assessing a given image. However, these metrics are intended for the independent assessment of an image, without considering the possible context implicitly present within photo albums. In this work, we perform a user study for assessing how users select photos when provided with a complete photo album---a task that better reflects how users may review their personal photos and collections. Using the data provided by our study, we evaluate how existing state-of-the-art photo assessment methods perform relative to user selection, focusing in particular on deep learning based approaches. Finally, we explore a recent framework for adapting independent image scores to collections and evaluate in which scenarios such an adaptation can prove beneficial.
Published: 2018
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47. Region-based models for motion compensation in video compression

Author: Philippe Guillotel, Franck Galpin, Jean Begaint, Christine Guillemot, Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, Analysis representation, compression and communication of visual data ( Sirocco ), 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 ), Analysis representation, compression and communication of visual data (Sirocco), 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), SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), 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 Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), 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), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1)
Subjects: Motion compensation, [ INFO.INFO-TS ] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Computer science, business.industry, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, 02 engineering and technology, Aspect ratio (image), [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Computer Science::Multimedia, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Codec, 020201 artificial intelligence & image processing, Computer vision, Affine transformation, Artificial intelligence, Zoom, business, Geometric modeling, Homography (computer vision), Data compression, ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS
Abstract: International audience; Video codecs are primarily designed assuming that rigid, block-based, two-dimensional displacements are suitable models to describe the motion taking place in a scene. However, translational models are not sufficient to handle real world motion types such as camera zoom, shake, pan, shearing or changes in aspect ratio. We present here a region-based inter-prediction scheme to compensate such motion. The proposed mode is able to estimate multiple homography models in order to predict complex scene motion. We also introduce an affine photometric correction to each geometric model. Experiments on targeted sequences with complex motion demonstrate the efficiency of the proposed approach compared to the state-of-the-art HEVC video codec.
Published: 2018
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48. Language Modelling for the Clinical Semantic Verbal Fluency Task

Author: Linz, Nicklas, Tröger, Johannes, Hali, Lindsay, König, Alexandra, Robert, Philippe, Peter, Jessica, Alexandersson, Jan, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH = German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), Cognition Behaviour Technology (CobTek), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre Hospitalier Universitaire de Nice (CHU Nice)-Institut Claude Pompidou [Nice] (ICP - Nice)-Université Côte d'Azur (UCA), Technicolor Imaging Science Lab, Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor-Technicolor, Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), Spatio-Temporal Activity Recognition Systems (STARS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Subjects: Machine Learning, [SCCO]Cognitive science, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, Language Modelling, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, Dementia, [SCCO.LING]Cognitive science/Linguistics, 610 Medicine & health, Alzheimer's Disease, Semantic Verbal Fluency
Abstract: International audience; Semantic Verbal Fluency (SVF) tests are common neuropsychological tasks, in which patients are asked to name as many words belonging to a semantic category as they can in 60 seconds. These tests are sensitive to even early forms of dementia caused by e.g. Alzheimer's disease. Performance is usually measured as the total number of correct responses. Clinical research has shown that not only the raw count, but also production strategy is a relevant clinical marker. We employed language modelling (LM) as a natural technique to model production in this task. Comparing different LMs, we show that perplexity of a persons SVF production predicts dementia well (F1 = 0.83). Demented patients show significantly lower perplexity, thus are more predictable. Persons in advanced stages of de-mentia differ in predictability of word choice and production strategy-people in early stages only in predictability of production strategy.
Published: 2018

49. Learning how to be robust: Deep polynomial regression

Author: Pérez-Rúa, Juan-Manuel, Crivelli, Tomas, Bouthemy, Patrick, Pérez, Patrick, Space-timE RePresentation, Imaging and cellular dynamics of molecular COmplexes (SERPICO), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Technicolor R & I [Cesson Sévigné], Technicolor, and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, polynomial regression, Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, parameric motion model, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Deep learning
Abstract: Polynomial regression is a recurrent problem with a large number of applications. In computer vision it often appears in motion analysis. Whatever the application, standard methods for regression of polynomial models tend to deliver biased results when the input data is heavily contaminated by outliers. Moreover, the problem is even harder when outliers have strong structure. Departing from problem-tailored heuristics for robust estimation of parametric models, we explore deep convolutional neural networks. Our work aims to find a generic approach for training deep regression models without the explicit need of supervised annotation. We bypass the need for a tailored loss function on the regression parameters by attaching to our model a differentiable hard-wired decoder corresponding to the polynomial operation at hand. We demonstrate the value of our findings by comparing with standard robust regression methods. Furthermore, we demonstrate how to use such models for a real computer vision problem, i.e., video stabilization. The qualitative and quantitative experiments show that neural networks are able to learn robustness for general polynomial regression, with results that well overpass scores of traditional robust estimation methods., 18 pages, conference
Published: 2018

50. Photometric Registration using Specular Reflections and Application to Augmented Reality

Author: Salma Jiddi, Philippe Robert, Eric Marchand, Technicolor [Cesson Sévigné], Technicolor, Sensor-based and interactive robotics (RAINBOW), 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), 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 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: Photometry, Image Processing and Computer Vision, Illumination, Augmented Reality, Lambertian, Specular, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Scene Analysis-Photometry, Relighting, Reflectance, Digitization and Image Capture-Reflectance, [INFO.INFO-GR]Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR], ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS
Abstract: International audience; Photometric registration consists in blending real and virtual scenes in a visually coherent way. To achieve this goal, both reflectance and illumination properties must be estimated. These estimates are then used, within a rendering pipeline, to virtually simulate the real lighting's interaction with the scene. In this paper, we are interested in indoor scenes where light bounces off of objects with different reflective properties (diffuse and/or specular). In these scenarios, existing solutions often assume distant lighting or limit the analysis to a single specular object. We address scenes with various objects captured by a moving RGB-D camera and estimate the 3D position of light sources. Furthermore, using spatio-temporal data, our algorithm recovers dense diffuse and specular reflectance maps. Finally, using our estimates, we demonstrate photo-realistic augmentations of real scenes (virtual shadows, specular occlusions) as well as virtual spec-ular reflections on real world surfaces.
Published: 2018

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