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Habilitation à diriger des recherches

Human, Motion and Other Priors for Partially-Supervised Recognition

Karteek Alahari 1
1 Thoth - Apprentissage de modèles à partir de données massives
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann
Résumé : Ce manuscrit présente mes activités de recherche en vision artificielle après ma thèse de doctorat soutenue en 2010. Il couvre la période de mon post-doctorat à Inria Paris ainsi que mon activité actuelle de chercheur à Inria Grenoble. Comprendre automatiquement les données visuelles—un des défis clés en vision artificielle—a un impact significatif dans de nombreuses applications pratiques, et ce phénomène ne fait que s’accentuer avec l’augmentation du contenu généré en images et en vidéos. Mon activité de recherche présentée dans ce manuscript se concentre sur une sélection de méthodes en apprentissage statistique pour résoudre les problèmes en vision artificielle. Le thème central de ces méthodes est l’extraction des a priori en tant qu’informations supplémentaires pour la reconnaissance, lorsque seulement des données partiellement supervisées sont disponibles. Ces données incluent des cas dans lesquels des annotations faibles sont disponibles, par exemple des libellés par image ou vidéo décrivant les objets d’une scène, au lieu de libellés par pixels pour segmenter des objets. Il inclut également des scénarios dans lesquels les données sont semi-supervisées, par exemple le problème du suivi des objets dans une séquence vidéo quand ils sont annotés uniquement dans la première image. Un troisième exemple de données partiellement supervisées est le cas de l’apprentissage incrémental, où un modèle existant est mis à jour avec de nouvelles données d’apprentissage, en l’absence des annotations d’origine utilisées pour former le modèle initial. En plus de discuter des approches pour gérer tous ces scénarios, qui manquent d’annotations complètes, nous allons également démontrer l’importance des a priori pour quelques problèmes de reconnaissance entièrement supervisée.
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https://hal.inria.fr/tel-02269024
Contributor : Karteek Alahari <>
Submitted on : Thursday, August 22, 2019 - 10:20:55 AM
Last modification on : Friday, July 3, 2020 - 9:46:30 AM
Document(s) archivé(s) le : Friday, January 10, 2020 - 4:48:49 AM

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  • HAL Id : tel-02269024, version 1

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Karteek Alahari. Human, Motion and Other Priors for Partially-Supervised Recognition. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Communauté Université Grenoble Alpes, 2019. ⟨tel-02269024⟩

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