Thesis of Matthieu Heitz


Subject:
Eulerian methods for inverse problems using optimal transport

Summary:

This project will develop numerical methods for solving important problems in computer graphics and vision via the optimal mass transport theory. These problems relate to histograms, and can be advantageously written and solved via regressions with loss functions involving optimal transport. These problems include data fitting, supervised learning or statistical inference.


Advisor: David Coeurjolly
Coadvisor: Nicolas Bonneel

Defense date: monday, may 18, 2020

Jury:
Mr. Courty Nicolas Professeur(e)IRISA Université Bretagne-SudRapporteur(e)
Mr Mérigot QuentinProfesseur(e) LMO, Université Paris-SudRapporteur(e)
Mme Delon JulieProfesseur(e)MAP5 Université Paris DescartesExaminateur​(trice)
Mme Chaine RaphaëlleProfesseur(e)LIRIS, Université Lyon 1Examinateur​(trice)
Mr Bonneel NicolasChargé(e) de RechercheLIRIS, Université Lyon 1 Directeur(trice) de thèse
Mr Coeurjolly DavidDirecteur(trice) de rechercheLIRIS, Université Lyon 1Directeur(trice) de thèse
Mr Cuturi MarcoProfesseur(e)ENSAE / Google Brain ParisInvité(e)
Mr Peyré GabrielDirecteur(trice) de rechercheDMA - École Normale SupérieureInvité(e)