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Axe 2 : Détection, classification, décision, estimation

Estimer les paramètres d'un modèle, détecter un motif dans un signal ou une image, sélectionner une hypothèse ou un modèle, interpréter automatiquement les résultats, sont les objectifs récurrents du traitement du signal et de l'image. Les théories classiques issues de l'inférence statistique ont été appliquées avec succès pour résoudre un grand nombre de ces problèmes. Cependant, devant l'augmentation de la complexité des problèmes, de nouvelles méthodes demandent à être étudiées avec beaucoup d'attention. Les thématiques développées pour cet enjeu reposent en particulier sur les méthodes de simulation stochastiques (par exemple, les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov) ou les méthodes d'optimisation (comme les techniques variationnelles) ou des approches hypbrides mais aussi les modèles hiérarchiques, les méthodes d'apprentissage, ..., ainsi que les traitements distribués, dans un réseau de capteurs par exemple.

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