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TARKETT

La collaboration avec TARKETT porte sur le développement et la validation de méthodes et d’outils de synthèse d’images nouvelles de textures à haute résolution à partir d’exemples photographiés eux-mêmes à haute résolution  

Dans le cadre d’une production fluide d’images de sols diversifiés dont le modèle est appris à partir d’exemples, à savoir des photographies de tels objets en nombre et à haute résolution, le projet a pour but 

– d’améliorer la résolution : l’objectif actuel est d’entraîner un CNN à la super-résolution pour chaque planche cible afin d’obtenir un résultat de très haute qualité en surveillant et en mettant en oeuvre les dernières technologies de super-résolution AI, pour atteindre un rendu tout naturel de chaque planche appris de la cible et impossible à distinguer de celle-ci.

– d’améliorer le transfert de couleur en respectant des statistiques de plus en plus élaborées de l’espace couleur de la cible, en recourant potentiellement  aux statistiques spatiales de couleur et à un modèle de transport de mesure de couleur.

AGENCE FRANCE PRESSE

Un nombre croissant d’images falsifiées sont utilisées sur les réseaux sociaux et alimentent des infox. Les faussaires sont habiles, mais il est presque impossible d’être assez méticuleux pour éviter toute trace de falsification. En fait, la falsification laisse des traces malgré (et souvent grâce aux) efforts de camouflage. Pour détecter une falsification il nous faut d’une part reconstruire le modèle de constitution de l’image simulée par le faussaire, et détecter toute anomalie de ce prétendu modèle. C’est pourquoi la collaboration Centre Borelli – AFP vise à développer des algorithmes applicables à toute image numérique. Ces algorithmes produiront par ingéniérie inverse un historique complet de l’image et des visualisations révélant les défauts potentiels. La construction de cet historique permettra de détecter des anomalies improbables selon cet historique. Ainsi on associera à l’expertise humaine des probabilités d’erreur ou un nombre de fausses alarmes, permettant des décisions quantitatives et libres de toute subjectivité. L’enjeu du projet est de faire la théorie et les algorithmes et de les publier en ligne de forme ouverte, afin que toute personne puisse soumettre une photographie douteuse et obtenir un rapport scientifique automatique sur les anomalies détectées. Il s’agit donc de passer de l’artisanat de la détection à une détection aussi massive que les fraudes qu’elle doit contrer.

Les méthodes de détection à développer relèvent de la stéganographie et de la théorie de la détection a contrario. L’équipe menant ce projet a largement contribué à ces théories dans les quinze dernières années et a aussi développé une méthodologie de publication en ligne d’algorithme (Image Processing on Line). L’Agence France Presse, auteur du célèbre site en ligne InVID qui permet de rechercher sur le web les sources de toute image ou vidéo, soutient ce projet en fournissant tous les exemples de soupçons de falsification auxquels elle aura accès.

KAYRROS

Dans le cadre d’un contrat pluriannuel avec l’entreprise Kayrros, le Centre Borelli s’est engagé à surveiller et/ou établir l’état de l’art universitaire et technologique dans les domaines suivants :

– Examen régulier des satellites commerciaux et civils, de leurs performances physiques et de leur répétitivité, et évaluation de leur utilité pour les buts de Kayrros.

– Méthodes de reconstruction 3D à partir d’imagerie satellitaire à une seule vue,

– Méthodes de reconstruction 3D à partir d’imagerie satellitaire multiple synchronique et diachronique,

– Méthodes de détection spatio-temporelle de mouvement ou de changement dans les séries d’images

– Méthode de détection des nuages et de leurs ombres

– Analyse des divers satellites radars, émulation et raffinement de leur méthode de reconstruction (focusing),

– Raffinement de la calibration des satellites radar,

– Interférométrie radar et évaluation de petits mouvements du sol,

– Méthodes de calibration de satellite optique,

– Détection de changement dans les séries d’images (et ou la vidéo),

– Détection de groupes d’événements semblables (gestalts)

– Fusion de l’information 3D avec l’analyse des ombres

– Détection d’objets similaires

– Méthodes d’apprentissage progressif de modèle spatio-temporel d’objet

– Classification de types d’activité terrestre par analyse de séries spatio-temporelles,

– Détection de changement 3D en imagerie stéréo,

– Méthodes de restauration d’images et méthodes de restauration multi-images

– Méthodes de superrésolution pour augmenter la résolution de satellites optiques procédant à des acquisitions de séquences  d’images 

– Méthodes d’analyse des images hyperspectrales satellitaires et de détection de plumes de gaz à effet de serre ou autres polluants