Agnès Desolneux

SEMINAIRE DU 5 FÉVRIER 2015 – 15h @ MAP5 – Salle du Conseil

Quand l’approche a contrario devient générative

Résumé

L’approche a contrario est une approche statistique en analyse d’images qui consiste à se donner un modèle de bruit (hypothèse nulle \(H_0\)) et à définir les événements géométriques significatifs d’une image comme étant les événements observés dans l’image qui ont une très faible probabilité d’apparaitre sous \(H_0\).
On se pose ici la question de l’influence de \(H_0\): que se passe-t-il quand on change \(H_0\) ? Si on « enrichit » trop \(H_0\), il n’y a plus rien de significatif :
quelle est alors la loi la « plus aléatoire possible » (au sens de l’entropie) et pour laquelle il n’y a rien de significatif dans l’image ? A quoi ressemble un échantillon de cette loi ? Dans l’exposé, je montrerai comment on peut essayer de répondre à ces questions en considérant deux exemples de détections a contrario : les clusters de points et les
alignements significatifs (par la méthode LSD de Grompone et. al).

Publication associée

A. Desolneux, When the a contrario approach becomes generative, 2014. preprint

L’orateur

Agnès Desolneux est Directrice de Recherche CNRS au CMLA, ENS Cachan