Image Sciences, Computer Sciences and Remote Sensing Laboratory

Archives - Academic Year 2004/2005

Thursday, June 30 2005 - 10:00 am

Une parallélisation de la résolution numérique de l'équation de Vlasov sur des grilles adaptées. Lieu : amphi A301 ENSPS Conférencier(s) : Mathieu EFFEALE (LSIIT-IGG), Guillaume LATU (LSIIT-ICPS) Résumé : L'équation de Vlasov est un modèle utilisé en physique des plasmas qui permet de décrire les effets collectifs dans les plasmas. Cette équation aux dérivées partielles non-linéaire couplée avec les équations de Maxwell décrit l'évolution en temps d'une distribution de particules dans l'espace des phases. La résolution numérique du modèle complet en trois dimensions est un problème de très grande taille. Une méthode numérique utilisant les transformées en ondelettes permet de calculer cette fonction de distribution sur un maillage adaptatif. Dans cette présentation, nous évaluerons les coûts et la parallélisation de ce nouveau schéma numérique adaptatif en s'intéressant à la résolution d'un modèle réduit à une dimension.

Une parallélisation de la résolution numérique de l'équation de Vlasov sur des grilles adaptées.

Lieu : amphi A301 ENSPS

Conférencier(s) : Mathieu EFFEALE (LSIIT-IGG), Guillaume LATU (LSIIT-ICPS)

Résumé : L'équation de Vlasov est un modèle utilisé en physique des plasmas qui permet de décrire les effets collectifs dans les plasmas. Cette équation aux dérivées partielles non-linéaire couplée avec les équations de Maxwell décrit l'évolution en temps d'une distribution de particules dans l'espace des phases. La résolution numérique du modèle complet en trois dimensions est un problème de très grande taille. Une méthode numérique utilisant les transformées en ondelettes permet de calculer cette fonction de distribution sur un maillage adaptatif. Dans cette présentation, nous évaluerons les coûts et la parallélisation de ce nouveau schéma numérique adaptatif en s'intéressant à la résolution d'un modèle réduit à une dimension.

Wednesday, June 29 2005 - 10:00 am

Breaking the Barrier of Moore’s Law, Can Parallel Computing Systems Meet The Challenges? Lieu : amphi A301 ENSPS Conférencier(s) : Guang R. GAO, Computer Architecture and Parallel System Laboratory, Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Delaware. http://www.capsl.udel.edu/~ggao/ Résumé : Breakthrough-quality scientific discoveries in the new millennium (such as those expected in computation biology and others) and optimal engineering designs demand High-End Computing (HEC) systems with (sustained) performance requirement at petaflop scale and beyond. Despite the very pessimistic (if not negative) views on parallel computing systems that have prevailed in 1990s, there seem no other viable alternatives for such HEC systems. In this talk, we present a fresh look at the problems facing the design of petascale parallel computing systems. We review several fundamental issues that such HEC parallel computing systems must resolve. These issues include: execution models that support dynamic and adaptive multithreading, fine-grain synchronization, global name-space and memory consistency. Related issues in parallel programming, dynamic compilation models, and system software design will also be touched. Present solution space and future directions will be discussed based on (1) application demand (e.g. computation biology and others) , (2) the recent trend as demonstrated by the HTMT architecture, HPCS architectures , the Blue-Gene Cyclops (e.g. Cyclops-64) architecture, and others, (3) a historical perspective and lessons learned from influential models such as dataflow

Breaking the Barrier of Moore’s Law, Can Parallel Computing Systems Meet The Challenges?

Lieu : amphi A301 ENSPS

Conférencier(s) : Guang R. GAO, Computer Architecture and Parallel System Laboratory, Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Delaware. http://www.capsl.udel.edu/~ggao/

Résumé : Breakthrough-quality scientific discoveries in the new millennium (such as those expected in computation biology and others) and optimal engineering designs demand High-End Computing (HEC) systems with (sustained) performance requirement at petaflop scale and beyond. Despite the very pessimistic (if not negative) views on parallel computing systems that have prevailed in 1990s, there seem no other viable alternatives for such HEC systems.

In this talk, we present a fresh look at the problems facing the design of petascale parallel computing systems. We review several fundamental issues that such HEC parallel computing systems must resolve. These issues include: execution models that support dynamic and adaptive multithreading, fine-grain synchronization, global name-space and memory consistency. Related issues in parallel programming, dynamic compilation models, and system software design will also be touched. Present solution space and future directions will be discussed based on (1) application demand (e.g. computation biology and others) , (2) the recent trend as demonstrated by the HTMT architecture, HPCS architectures , the Blue-Gene Cyclops (e.g. Cyclops-64) architecture, and others, (3) a historical perspective and lessons learned from influential models such as dataflow

Thursday, June 23 2005 - 4:00 pm

Chaos, Attracteurs Etranges et Synchronisation Lieu : amphi A301 ENSPS Conférencier(s) : Aziz ALAOUI (Lab. MAth. Appliq. Le Havre) Résumé : La synchronisation joue un rôle central dans beaucoup de domaines (électronique, communications, biologie ...). Ce phénomène, qui puise sa richesse dans son cacartère fondamentalement non-linéaire, est à la base un processus connu pour les oscillateurs periodiques. Depuis la découverte -1990- de la possibilité de synchroniser des solutions chaotiques, il connait un essort important, ce qui a ouvert un large champ d'appllications dans divers domaines. Avant de s'intéresser à la synchronisation des systèmes dynamiques continus, on donnera quelques éléments de la théorie du chaos, ainsi que des exemples de naissance d'attracteurs étranges ; ces derniers sont les entités qui dans l'espace des phases correspondent à un régime chaotique. Par des exemples simples on présentera les différents types de synchronisation du chaos : la Synchronization identique (IS), la Synchronisation généralisée (GS), la Synchronisation de phase (PS), et la synchronisation retardée (LG). On montrera pour conclure un exemple d'application de ce processus à la securité de communication.

Chaos, Attracteurs Etranges et Synchronisation

Lieu : amphi A301 ENSPS

Conférencier(s) : Aziz ALAOUI (Lab. MAth. Appliq. Le Havre)

Résumé : La synchronisation joue un rôle central dans beaucoup de domaines (électronique, communications, biologie ...). Ce phénomène, qui puise sa richesse dans son cacartère fondamentalement non-linéaire, est à la base un processus connu pour les oscillateurs periodiques.
Depuis la découverte -1990- de la possibilité de synchroniser des solutions chaotiques, il connait un essort important, ce qui a ouvert un large champ d'appllications dans divers domaines.

Avant de s'intéresser à la synchronisation des systèmes dynamiques continus, on donnera quelques éléments de la théorie du chaos,
ainsi que des exemples de naissance d'attracteurs étranges ; ces derniers sont les entités qui dans l'espace des phases correspondent à un régime chaotique.

Par des exemples simples on présentera les différents types de synchronisation du chaos :

la Synchronization identique (IS), la Synchronisation généralisée (GS),

la Synchronisation de phase (PS), et la synchronisation retardée (LG).

On montrera pour conclure un exemple d'application de ce processus à la securité de communication.

Thursday, June 23 2005 - 2:00 pm

Représentations de la couleur adaptées au traitement d'images, et segmentations associées Lieu : amphi A301 ENSPS Conférencier(s) : Jean SERRA (Centre de Morphologie Math Résumé : Les représentations polaires classiques de la couleur, du type (HSV, HLS..) conduisent à des brillances et des saturations aux propriétés incohérentes. Il leur est substitué des paramètres d'intensité (brillance et saturation) qui sont des normes, dont L1 et max-min. Deux exemples illustrent la pertinence d'une norme convenable. Le premier porte sur les histogrammes luminance/saturation. Construits dans le cadre des diverses normes introduites plus haut, ils mettent en évidence des alignements dans le cas de la norme L1, alignements dont les points caractérisent des zones d'ombres ou de reflets dans l'image. Un modèle de comportement régionalisé linéairement des flux lumineux est proposé pour l'interprétation physique de ce phénomène. Le second exemple porte sur la segmentation d'images en couleur, à partir de représentations polaires. L'idée qui préside ici est de faire jouer à la saturation un rôle d'équilibrage entre luminance et teinte. Chacune des trois composantes luminance, saturation et teinte est traitée indépendamment des autres selon une technique classique de segmentation pour les fonctions numériques. Dans les classes de haute valeur de la saturation on retient ensuite la teinte comme paramètre significatif, et dans celles de basses saturation, la luminance. A nouveau, la norme L1 donne de meilleurs résultats que les autres représentations.

Représentations de la couleur adaptées au traitement d'images, et segmentations associées

Lieu : amphi A301 ENSPS

Conférencier(s) : Jean SERRA (Centre de Morphologie Math

Résumé : Les représentations polaires classiques de la couleur, du type (HSV, HLS..) conduisent à des brillances et des saturations aux propriétés incohérentes. Il leur est substitué des paramètres d'intensité (brillance et saturation) qui sont des normes, dont L1 et max-min. Deux exemples illustrent la pertinence d'une norme convenable. Le premier porte sur les histogrammes luminance/saturation. Construits dans le cadre des diverses normes introduites plus haut, ils mettent en évidence des alignements dans le cas de la norme L1, alignements dont les points caractérisent des zones d'ombres ou de reflets dans l'image. Un modèle de comportement régionalisé linéairement des flux lumineux est proposé pour l'interprétation physique de ce phénomène. Le second exemple porte sur la segmentation d'images en couleur, à partir de représentations polaires. L'idée qui préside ici est de faire jouer à la saturation un rôle d'équilibrage entre luminance et teinte. Chacune des trois composantes luminance, saturation et teinte est traitée indépendamment des autres selon une technique classique de segmentation pour les fonctions numériques. Dans les classes de haute valeur de la saturation on retient ensuite la teinte comme paramètre significatif, et dans celles de basses saturation, la luminance. A nouveau, la norme L1 donne de meilleurs résultats que les autres représentations.

Thursday, May 26 2005 - 2:00 pm

Fouille interactive en temps réel de séquences d'images IRMf Lieu : Amphi A301 Pôle ENSPS Conférencier(s) : Jurek Korczak, LSIIT, AFD Résumé : Les techniques modernes d’imagerie cérébrale, comme l’IRMf (Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle), offrent la possibilité d’enregistrer en même temps l’activité de l’ensemble du cerveau. C’est une force, mais cela génère une masse de données considérable (environ 70000 voxels – pixel tridimensionnel – pour lesquels on recueille entre 100 et 1000 observations). D’un point de vue de la fouille de données, le cerveau est un objet complexe par excellence. En général, la discrimination des voxels d’image du cerveau qui présentent une réelle activité est en général très difficile à cause d’un faible rapport signal à bruit, d’une faible variation de l’intensité des voxels et de la présence d’artefacts. Les premiers tests des algorithmes actuels de fouille dans ce domaine ont montré que leurs performances et de leurs qualités de reconnaissance sont faibles. En raison de la difficulté qu’il y a à manipuler de telles quantités d’informations, l’essentiel des études ne cherchent pas à les explorer, mais s’en servent pour tester un modèle par le biais de statistiques univariées effectuées en chacun des points. C’est la philosophie de logiciels de traitement tel SPM, AFNI ou BrainVoyager que de mettre en évidence les voxels plus actifs dans une condition par rapport à une autre. Dans cet exposé, nous présentons une nouvelle approche interactive de fouille des images IRMf, guidée par les données, permettant l’observation du fonctionnement cérébral sur la base de données issues de l’IRMf. L’originalité de notre approche tient au fait que nous n’allons pas seulement mettre en œuvre des techniques de fouille de données encore non appliquées au domaine de l’imagerie fonctionnelle, mais surtout que celles-ci vont être étendues par : - l’injection de connaissance a priori dans les mécanismes de fouille du système ; - l’interactivité, intégrant directement l’expert dans le processus de découverte et d’apprentissage de concepts pour mettre en évidence les zones fonctionnelles du cerveau et leur organisation ; s’inscrivant dans une démarche de fouille de données visuelle, de construction et de validation d’hypothèses en temps réel durant l’examen médical. Afin de construire un modèle dynamique d’activation des zones cérébrales on considère l’enchaînement de séquences d’images 3D. Notre approche s'appuie sur des algorithmes de catégorisation (k-means, SOM de Kohonen, Gaz Neuronaux) et de exploration visuelle. L'exploration de données visuelle se focalise sur l'intégration de l'utilisateur dans le processus de découverte de connaissance en utilisant des techniques de visualisation efficaces, d'interaction et de transfert de connaissances. Dans ce travail, nous montrons sur les données réelles, que l'exploration visuelle permet d'accélérer le processus d'exploration d'images IRMf et aboutit à de meilleurs résultats dotés d'une confiance accrue.

Fouille interactive en temps réel de séquences d'images IRMf

Lieu : Amphi A301 Pôle ENSPS

Conférencier(s) : Jurek Korczak, LSIIT, AFD

Résumé : Les techniques modernes d’imagerie cérébrale, comme l’IRMf (Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle), offrent la possibilité d’enregistrer en même temps l’activité de l’ensemble du cerveau. C’est une force, mais cela génère une masse de données considérable (environ 70000 voxels – pixel tridimensionnel – pour lesquels on recueille entre 100 et 1000 observations). D’un point de vue de la fouille de données, le cerveau est un objet complexe par excellence. En général, la discrimination des voxels d’image du cerveau qui présentent une réelle activité est en général très difficile à cause d’un faible rapport signal à bruit, d’une faible variation de l’intensité des voxels et de la présence d’artefacts. Les premiers tests des algorithmes actuels de fouille dans ce domaine ont montré que leurs performances et de leurs qualités de reconnaissance sont faibles. En raison de la difficulté qu’il y a à manipuler de telles quantités d’informations, l’essentiel des études ne cherchent pas à les explorer, mais s’en servent pour tester un modèle par le biais de statistiques univariées effectuées en chacun des points. C’est la philosophie de logiciels de traitement tel SPM, AFNI ou BrainVoyager que de mettre en évidence les voxels plus actifs dans une condition par rapport à une autre.

Dans cet exposé, nous présentons une nouvelle approche interactive de fouille des images IRMf, guidée par les données, permettant l’observation du fonctionnement cérébral sur la base de données issues de l’IRMf. L’originalité de notre approche tient au fait que nous n’allons pas seulement mettre en œuvre des techniques de fouille de données encore non appliquées au domaine de l’imagerie fonctionnelle, mais surtout que celles-ci vont être étendues par :

- l’injection de connaissance a priori dans les mécanismes de fouille du système ;

- l’interactivité, intégrant directement l’expert dans le processus de découverte et d’apprentissage de concepts pour mettre en évidence les zones fonctionnelles du cerveau et leur organisation ; s’inscrivant dans une démarche de fouille de données visuelle, de construction et de validation d’hypothèses en temps réel durant l’examen médical.

Afin de construire un modèle dynamique d’activation des zones cérébrales on considère l’enchaînement de séquences d’images 3D. Notre approche s'appuie sur des algorithmes de catégorisation (k-means, SOM de Kohonen, Gaz Neuronaux) et de exploration visuelle. L'exploration de données visuelle se focalise sur l'intégration de l'utilisateur dans le processus de découverte de connaissance en utilisant des techniques de visualisation efficaces, d'interaction et de transfert de connaissances. Dans ce travail, nous montrons sur les données réelles, que l'exploration visuelle permet d'accélérer le processus d'exploration d'images IRMf et aboutit à de meilleurs résultats dotés d'une confiance accrue.

Thursday, April 07 2005 - 2:00 pm

Surfaces de subdivision : intersection, précision et profondeur de subdivision Lieu : Amphi A301 Pôle ENSPS Conférencier(s) : Sandrine LANQUETIN, CReSTIC, LERI, ATER Résumé : Les surfaces de subdivision permettent de modéliser des objets de forme arbitraires. Certains outils sont nécessaires pour les utiliser pleinement comme les calculs d'intersection entre de telles surfaces ou la précision de l'approximation fournie en prenant la surface polyédrique associée au maillage de contrôle au lieu de la surface limite. Je vais présenter le principe de Loop et proposer un algorithme pour calculer les courbes d'intersection entre deux surfaces de subdivision plus rapidement en utilisant la notion de voisinage des faces en intersection et en organisant ces faces à l'aide d'un graphe biparti. L'étude du voisinage nous a conduits à déterminer la précision de l'approximation obtenue en remplaçant la surface limite par la surface polyédrique associée au maillage de contrôle. Je présenterai deux applications de ce calcul de précision : une subdivision adaptative reposant sur ce critère de précision et une formule pour déterminer le nombre de subdivisions à effectuer a priori pour obtenir une surface polyédrique d'une précision donnée. Ensuite, je présenterai rapidement mes travaux actuels : place de stockage, principe de Loop non uniforme, déformation libre des surfaces de subdivision.

Surfaces de subdivision : intersection, précision et profondeur de subdivision

Lieu : Amphi A301 Pôle ENSPS

Conférencier(s) : Sandrine LANQUETIN, CReSTIC, LERI, ATER

Résumé : Les surfaces de subdivision permettent de modéliser des objets de forme arbitraires. Certains outils sont nécessaires pour les utiliser pleinement comme les calculs d'intersection entre de telles surfaces ou la précision de l'approximation fournie en prenant la surface polyédrique associée au maillage de contrôle au lieu de la surface limite. Je vais présenter le principe de Loop et proposer un algorithme pour calculer les courbes d'intersection entre deux surfaces de subdivision plus rapidement en utilisant la notion de voisinage des faces en intersection et en organisant ces faces à l'aide d'un graphe biparti. L'étude du voisinage nous a conduits à déterminer la précision de l'approximation obtenue en remplaçant la surface limite par la surface polyédrique associée au maillage de contrôle. Je présenterai deux applications de ce calcul de précision : une subdivision adaptative reposant sur ce critère de précision et une formule pour déterminer le nombre de subdivisions à effectuer a priori pour obtenir une surface polyédrique d'une précision donnée. Ensuite, je présenterai rapidement mes travaux actuels : place de stockage, principe de Loop non uniforme, déformation libre des surfaces de subdivision.

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