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L'équipe ~ Ahmed Gamal Eldin Vendredi 15 décembre 2017, 13h20

Ahmed Gamal Eldin

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Doctorant, ARIANA

motcle Mots-clés : Géométrie stochastique, Extraction d'objets multiples, Dynamique de naissance/mort, Processus ponctuels marqués

plus Contact :

E-Mail :AhmeddotGamal_eldinatinriadotfr
Téléphone :(33)4-92-38-75-66
Fax :(33)4-92-38-76-43
Adresse :INRIA Sophia Antipolis
2004, route des Lucioles
06902 Sophia Antipolis Cedex
France
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plus Résumé :

Titre: Processus ponctuels et algorithmes de coupure minimal de graphe appliqués à l'extraction d'objets 2D et 3D



L'objectif de cette thèse est de développer une nouvelle approche de détection d'objets 3D à partir d'une image 2D, prenant en compte les occultations et les phénomènes de perspective. Cette approche est fondée sur la théorie des processus ponctuels marqués, qui a fait ses preuves dans la solution de plusieurs problèmes en imagerie haute résolution.



Le travail de la thèse est structuré en deux parties:


Première partie:
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Nous proposons une nouvelle méthode probabiliste pour gérer les occultations et les effets de perspective. Le modèle proposé est fondé sur la simulation d'une scène 3D utilisant OpenGL sur une carte graphique (GPU). C'est une méthode orientée objet, intégrée dans le cadre d'un processus ponctuel marqué. Nous l'appliquons pour l'estimation de la taille d'une colonie de manchots, là où nous modélisons une colonie de manchots comme un nombre inconnu d'objets 3D. L'idée principale de l'approche proposée consiste à échantillonner certaines configurations candidat composé d'objets 3D s'appuyant sur le plan réel. Une densité de Gibbs est définie sur l'espace des configurations, qui prend en compte des informations a priori et sur les données. Pour une configuration proposée, la scène est projetée sur le plan image, et les configurations sont modifiées jusqu'à convergence. Pour évaluer une configuration proposée, nous mesurons la similarité entre l'image projetée de la configuration proposée et l'image réelle, définissant ainsi le terme d'attache aux données et l'a priori pénalisant les recouvrements entre objets. Nous avons introduit des modifications dans l'algorithme d'optimisation pour prendre en compte les nouvelles dépendances qui existent dans notre modèle 3D.




Deuxième partie:
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Nous proposons une nouvelle méthode d'optimisation appelée "Naissances et Coupe multiples" ("Multiple Births and Cut" (MBC) en Anglais). Cette méthode combine à la fois la nouvelle méthode d'optimisation “Naissance et Mort multiples” (MBD) et les "Graph-Cut". Les méthodes MBC et MBD sont utilisées pour l’optimisation d'un processus ponctuel marqué. Nous avons comparé les algorithmes MBC et MBD montrant que que les principaux avantages de notre algorithme nouvellement proposé sont la réduction du nombre de paramètres, la vitesse de convergence et de la qualité des résultats obtenus. Nous avons validé notre algorithme sur le problème de dénombrement des flamants roses dans une colonie.

plus Mini CV :

2012: Postdoc at LEAR team, INRIA Rhône Alpes, France
2008 - 2011 PhD at Ariana team, INRIA Sophia Antipolis, France
2007 - 2008 Masters in Image Processing and Computer Vision, ENSPS, University of Strasbourg, France
2004 - 2007 Masters of Electronics and Telecommunication, Egypt
2004 - 2007 Teacher assistant in faculty of engineering, UFE, Egypt
2003 : Unix System Administration certificat, Egypt
1997 - 2002 BSc. in Electronics and Telecommunication, Egypt


plus Dernières publications dans le projet Ariana :
Processus ponctuels et algorithmes de coupure minimal de graphe appliqués à l'extraction d'objets 2D et 3D.
A. Gamal Eldin. Thèse de Doctorat, Universite de Nice Sophia Antipolis, octobre 2011.
Mots-clés : Multiple object detection, Multiple Birth and Cut, Graph Cut, Multiple Birth and Death, Marked point process, Stochastic geometry.
Extraction et caractérisation de régions saines et pathologiques à partir de micro-tomographie RX du système vasculaire cérébral.
X. Descombes et A. Gamal Eldin et F. Plouraboue et C. Fonta et S. Serduc et G. Le Duc et T. Weitkamp. Dans Proc. GRETSI Symposium on Signal and Image Processing, Bordeaux, France, septembre 2011.
A fast multiple birth and cut algorithm using belief propagation.
A. Gamal Eldin et X. Descombes et Charpiat G. et J. Zerubia. Dans Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Brussels, Belgium, septembre 2011.
Mots-clés : Multiple Birth and Cut, multiple object extraction, Graph Cut, Belief Propagation.
publis Liste complète des publications dans le projet Ariana
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