Thèse de Matthieu Heitz


Sujet :
Méthodes Eulériennes pour les problèmes inverses en transport optimal

Résumé :

Ce projet développe des méthodes numériques permettant de résoudre des problèmes importants en informatique graphique et vision par ordinateur, via la théorie du transport optimal. Ces problèmes utilisent des histogrammes, et peuvent être écrits et résolus par des régressions de fonction de coût impliquant le transport optimal. Parmi ces problèmes, on retrouve de l’ajustement aux données, de l’apprentissage supervisé ainsi que de l’inférence statistique.
 


Encadrant : David Coeurjolly
Co-encadrant : Nicolas Bonneel

Date de soutenance : lundi, 18 mai, 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)