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Le Conseil d'Administration
Le CA de l'association GRETSI est composé de scientifiques de renommée internationale, qui partagent une vision commune : Animer la communauté scientifique en Traitement du Signal et des Images afin de Stimuler la recherche et l'innovation et de Favoriser les échanges interdisciplinaires.
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Les membres du CA sont nommés pour 6 ans (3 colloques GRETSI) pour représenter notre communauté du signal et de l’image dans ses diversités thématiques et géographiques. Un appel à volontaires a lieu à l’occasion de chaque colloque pour le renouvellement partiel du CA. Pour en savoir plus, n’hésitez pas à contacter un membre du CA.
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Tous Les membres
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Patrice ABRY
Directeur de Recherche CNRS LPENSL (Laboratoire de Physique à l’ENS de Lyon, UMR CNRS 5678)Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Problèmes inverses, optimisation - Bio-ingéniérie et sciences de la vie
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Pierre Olivier AMBLARD
Directeur de Recherche CNRS GIPSA-LABModèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Physique, géophysique, astrophysique
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Marc ANTONINI
Directeur de Recherche CNRS Laboratoire I3S, UMR 7271 UCA et CNRSCodage et compression de sources multimédia, tatouage - Audio, vidéo, parole, multimédia - Bio-ingéniérie et sciences de la vie - Imagerie et senseurs spatiaux
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François AUGER
Professeur des Universités IREENAModèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Adéquation algorithmes et architectures - Contrôle non destructif, surveillance
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Adrian BASARAB
Professeur des Universités CREATIS UMR 5220Problèmes inverses, optimisation - Imagerie computationnelle
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Gwendoline BLANCHET
Ingénieure CNESAnalyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Problèmes inverses, optimisation - Imagerie et senseurs spatiaux
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Rémy BOYER
Professeur des Universités Université de Lille / CRIStALModèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Apprentissage de représentations, parcimonie - Traitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Détection et estimation statistiques
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David BRIE
Professeur des Universités CRAN - Université de Lorraine - CNRSTraitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Problèmes inverses, optimisation - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral - Détection et estimation statistiques
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Daniel CHILLET
Professeur des Universités Université de Rennes 1 / EnssatAdéquation algorithmes et architectures - Langages et outils de développement - Architectures innovantes et nouvelles technologies - Systèmes temps-réel embarqués
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Philippe CIBLAT
Professeur des Universités LTCI, Telecom Paris, Institut Polytechnique de ParisGraphes en signal et image - Synchronisation, estimation - Coopération, NOMA, détection multi-utilisateurs - Allocation de ressources
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Laurent DUVAL
Ingénieur de RechercheApprentissage de représentations, parcimonie - Traitements adaptatifs pour le signal - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Apprentissage statistique
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Christine FERNANDEZ-MALOIGNE
Professeure des Universités XLIM, UMR CNRS 7252, Université de PoitiersClassification et segmentation d’images - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Bio-ingéniérie et sciences de la vie
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André FERRARI
Professeur des Universités Université Côte d'AzurProblèmes inverses, optimisation - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Physique, géophysique, astrophysique
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Jérôme GAUTHIER
Chef de laboratoire CEAAnalyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Apprentissage statistique
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Faouzi GHORBEL
Professeur des Universités ENSI TunisieInférence statistique, échantillonnage stochastique - Vision par ordinateur, analyse de vidéos - Classification et segmentation d’images - Apprentissage statistique
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Nicolas GILLIS
Professeur Université de Mons, Faculté PolytechniqueApprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral
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Guillaume GINOLHAC
Professeur des Universités Université Savoie Mont-BlancModèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Traitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Détection et estimation statistiques - Radar, Sonar, Lidar et senseurs quantiques
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Audrey GIREMUS
Professeure des Universités Laboratoire IMSModèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Apprentissage statistique - Radar, Sonar, Lidar et senseurs quantiques
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Paulo GONCALVES
Directeur de Recherche INRIAApprentissage de représentations, parcimonie - Graphes en signal et image - Apprentissage statistique
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Rémi GRIBONVAL
Directeur de Recherche Inria LIP (Laboratoire de l’Informatique du Parallélisme, ENS de Lyon)Apprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Audio, vidéo, parole, multimédia
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Anthony LARUE
Expert TSI, datascience, IA Thales LASApprentissage de représentations, parcimonie - Vision par ordinateur, analyse de vidéos - Réseaux de neurones et apprentissage profond
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Samson LASAULCE
Directeur de Recherche CNRS CRAN Nancy (Univ. Lorraine et CNRS)Allocation de ressources - Problèmes inverses, optimisation
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Nicolas LE BIHAN
Directeur de Recherche CNRS Gipsa-labModèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Traitements adaptatifs pour le signal - Détection et estimation statistiques - Physique, géophysique, astrophysique
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Régine LE BOUQUIN JEANNèS
Professeure des Universités LTSI - UMR Inserm U1099 - Université de RennesAnalyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Audio, vidéo, parole, multimédia
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Christophe LE MARTRET
Expert Thales Thales SIX GTS FranceCoopération, NOMA, détection multi-utilisateurs - Allocation de ressources - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Histoire et évolution de la discipline
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Jérôme MARS
Professeur des Universités GIPSA-LABApprentissage de représentations, parcimonie - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Traitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral
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Vincent MAZET
Maitre de Conférences Université de StrasbourgApprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Physique, géophysique, astrophysique
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Jean-Philippe OVARLEZ
Directeur de Recherche ONERA & CentraleSupélec, Université Paris-SaclayAnalyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Radar, Sonar, Lidar et senseurs quantiques
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Frédéric PASCAL
Professeur des Universités CentraleSupélec, Université Paris-SaclayModèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Radar, Sonar, Lidar et senseurs quantiques
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Gabriel PEYRé
Directeur de Recherche CNRS Département de Mathématiques Appliquées, ENS, UMR 8553Apprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Apprentissage statistique - Réseaux de neurones et apprentissage profond
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Nelly PUSTELNIK
Directrice de Recherche LPENSL (Laboratoire de Physique à l’ENS de Lyon, UMR CNRS 5672)Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Problèmes inverses, optimisation - Réseaux de neurones et apprentissage profond
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Gaël RICHARD
Professeur des Universités Télécom ParisApprentissage de représentations, parcimonie - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral - Apprentissage statistique - Audio, vidéo, parole, multimédia
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Axel ROEBEL
Directeur de Recherche IRCAM / UMR 9912 STMSModèles génératifs, adaptatifs ou évolutifs, apprentissage - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Audio, vidéo, parole, multimédia
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Aline ROUMY
Directrice de Recherche INRIA RennesThéorie de l’information, cryptographie, information quantique - Codage et compression de sources multimédia, tatouage - Codage canal, turbo-traitements
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Su RUAN
Professeure des Universités LITIS - Quantif, Université de Rouen NormandieClassification et segmentation d’images - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Fusion et indexation en signal et image - Bio-ingéniérie et sciences de la vie
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Lotfi SENHADJI
Professeur des Universités LTSI - UMR Inserm - Université de Rennes 1Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Bio-ingéniérie et sciences de la vie
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Jean-Yves TOURNERET
Professeur des Universités IRIT-ENSEEIHT-TéSA, Université de ToulouseApprentissage de représentations, parcimonie - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique
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Florence TUPIN
Professeure des Universités LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de ParisModèles spécifiques à l’image - Problèmes inverses, optimisation - Apprentissage statistique - Imagerie et senseurs spatiaux