Equipe ARMEDIA (Applied Research for (multi)Media Enrichment, Diffusion, Interaction and Analysis) :

Responsable de l’équipe : Catalin Fetita

L’équipe ARMEDIA s’appuie sur les méthodes mathématiques et statistiques d’analyse et de modélisation des contenus numériques pour traiter diverses applications. Les thématiques abordées sont structurées selon trois axes :

– image, son et vision ;Retour ligne manuel
– modélisation, échange et enrichissement des contenus ;Retour ligne manuel
– interaction et interfaces adaptées

Ses activités ciblent les recherches en santé et assistance à la personne dépendante, la biométrie, l’analyse, l’interprétation et reconnaissance de scènes dans des vidéos, l’indexation et fouille des données multimédia, la transmission, l’adaptation et la protection des contenus, la réalité virtuelle et augmentée et la modélisation de contenus graphiques 3D.

Séminaire ARMEDIA Presenté par Jugurta Montalvao-chercheur invité Digicosme le 27/09 et 3/10/19, au Cea Saclay-Nano-Innov

Dans le cadre de son séjour invité à SAMOVAR, financé par DIGICOSME, Jugurta Montalvao donnera 2 séminaires (en français) ouverts aux chercheurs et doctorants de SAMOVAR : Séminaire 1 :…

Continuer la lectureSéminaire ARMEDIA Presenté par Jugurta Montalvao-chercheur invité Digicosme le 27/09 et 3/10/19, au Cea Saclay-Nano-Innov

Séminaire ACMES/ARMEDIA de Hela Sfar – jeudi 28/02 à 15h15 en BL005 : Dynamic Streaming Sensor Data Segmentation for Smart Environments Applications

Hela Sfar, doctorante, 3ème année qui effectue sa thèse dans le cadre du projet FUI COCAPS fera une présentation Jeudi 28 Février à 14h salle BL005 sur la segmentation dynamique…

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«Gesture sequence recognition by hybrid and end-to-end deep learning models».

L'équipe ARMEDIA organise un séminaire le jeudi 14 décembre 2017 autour du thème "deep learning", ayant pour conférencier invité Nicolas Granger, actuellement en troisième année de doctorat à Telecom SudParis,…

Continuer la lecture«Gesture sequence recognition by hybrid and end-to-end deep learning models».