Article ICIP’19

Notre article sur la représentation scalable des hologrammes a été accepté dans la conférence IEEE ICIP’19:

Anas El Rhammad, Patrick Gioia, Antonin Gilles, Marco Cagnazzo, ‘SCALABLE CODING FRAMEWORK FOR A VIEW-DEPENDENT STREAMING OF DIGITAL HOLOGRAMS’

Ouverture de poste: Maître de Conférence en Analyse et apprentissage pour la vidéo

Telecom ParisTech, une Grande Ecole d’Ingénieur de l’Institut Polytechnique de Paris, recrute un·e Maître de Conférences en Analyse et Apprentissage pour la Vidéo. Le poste est localisé au sein de l’Équipe Multimédia, dans le Département Image, Data, Signal (IDS) et le laboratoire LTCI.

L’équipe Multimédia a une longue expérience dans le domaine du codage et de la transmission de la vidéo. Plus récemment, l’analyse et l’apprentissage pour la vidéo ont pris une place d’importance grandissante dans l’activité de recherche et enseignement de l’équipe, comme témoigné par la mise en place du Groupe d’étude pour l’application de l’apprentissage (profond) à la compression vidéo. L’équipe a l’objectif de agrandir son activité dans ce domaine et plusieurs nouveaux projets de recherche viennent d’être lancé : par exemple, l’équipe a 2 projets en cours sur l’utilisation de l’apprentissage profond pour la compression vidéo, et un autre sur l’utilisation des techniques d’apprentissage pour l’évaluation de la qualité photographique. C’est dans ce cadre et pour supporter l’activité croissante de l’équipe que la position de Maître de Conférences en Analyse et apprentissage pour la Vidéo a été ouverte.

Les candidats doivent avoir un dossier de recherche universitaire de qualité et la personne retenue sera encouragée à encadrer des thèses de doctorat, des ingénieur·es et des post-doctorant·es, tout en participant activement aux projets financés et aux activités de l’équipe Multimédia. Ses activités d’enseignement se dérouleront au sein des différents cursus de Télécom ParisTech et de l’Institut Polytechnique de Paris ; ils peuvent être donnés en anglais.

Plus d’informations ici.

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Articles ICASSP

Trois articles ont été acceptés dans la conférence IEEE ICASSP :
1) S. Zheng, M. Cagnazzo, M. Kieffer. « CHANNEL IMPULSIVE NOISE MITIGATION FOR LINEAR VIDEO CODING SCHEMES »
2) L. Wang, A. Fiandrotti, A. Purica, G. Valenzise, M. Cagnazzo. « ENHANCING HEVC SPATIAL PREDICTION BY CONTEXT-BASED LEARNING »
3) P. Nikitin, M. Cagnazzo, J. Jung. « COMPRESSION IMPROVEMENT VIA REFERENCE ORGANIZATION FOR 2D-MULTIVIEW CONTENT ».
Félicitations aux auteur.e.s, en particulier à Shuo, Li et Pavel.

Soutenance de Shuo Zheng

Shuo Zheng soutient sa thèse mardi 05 Février à 10h en amphi Opale à Télécom ParisTech (46 rue Barrault, 75013 Paris). Sa recherche s’inscrit dans le contexte du codage vidéo linéaire.

Titre: Prise en compte des contraintes de canal dans les schémas de codage vidéo conjoint du source-canal

Composition du jury:

  • M.François-Xavier Coudoux, Université Polytechnique Hauts-de-France, Rapporteur
  • Mme.Aline Roumy, INRIA Rennes, Rapportrice
  • M.Jean-Marie Gorce, INSA Lyon, Examinateur
  • M.Marc LENY, Ektacom, Examinateur
  • Mme.Michèle Wigger, TélécomParitech, Examinatrice
  • M.Marco.Cagnazzo, TélécomParisTech, Directeur de thèse
  • M.Michel.Kieffer, Université de Paris-sud, Co-directeur de thèse

Résumé: Les schémas de Codage Vidéo Linéaire (CVL) inspirés de SoftCast ont émergé dans la dernière décennie comme une alternative aux schémas de codage vidéo classiques. Ces schémas de codage source-canal conjoint exploitent des résultats théoriques montrant qu’une transmission (quasi-) analogique est plus performante dans des situations de multicast que des schémas numériques lorsque les rapports signal-à-bruit des canaux (C-SNR) dièrent d’un récepteur à l’autre. Dans ce contexte, les schémas de CVL permettent d’obtenir une qualité de vidéo décodée proportionnelle au C-SNR du récepteur. Une première contribution de cette thèse concerne l’optimisation de la matrice de précodage de canal pour une transmission de type OFDM de ux générés par un CVL lorsque les contraintes de puissance dièrent d’un sous-canal à l’autre. Ce type de contrainte apparait en sur des canaux DSL, ou dans des dispositifs de transmission sur courant porteur en ligne (CPL). Cette thèse propose une solution optimale à ce problème de type multi-level water lling et nécessitant la solution d’un problème de type Structured Hermitian Inverse Eigenvalue. Trois algorithmes sous-optimaux de complexité réduite sont également proposés. Des nombreux ré- sultats de simulation montrent que les algorithmes sous-optimaux ont des performances très proches de l’optimum et réduisent signicativement le temps de codage. Le calcul de la matrice de précodage dans une situation de multicast est également abordé. Une seconde contribution principale consiste en la réduction de l’impact du bruit impulsif dans les CVL. Le problème de correction du bruit impulsif est formulé comme un probl ème d’estimation d’un vecteur creux. Un algorithme de type Fast Bayesian Matching Pursuit (FBMP) est adapté au contexte CVL. Cette approche nécessite de réserver des sous-canaux pour la correction du bruit impulsif, entrainant une diminution de la qualité vidéo en l’absence de bruit impulsif. Un modèle phénoménologique (MP) est proposé pour décrire l’erreur résiduelle après correction du bruit impulsif. Ce modèle permet de d’optimiser le nombre de sous-canaux à réserver en fonction des caractéristiques du bruit impulsif. Les résultats de simulation montrent que le schéma proposé améliore considérablement les performances lorsque le ux CVL est transmis sur un canal sujet à du bruit impulsif.

Article TMM accepté

L’article « Very Low Bitrate Semantic Compression of Airplane Cockpit Screen Content » a été accepté dans IEEE Trans. on Multimedia.
Félicitation à Iulia Mitrica, première auteure de cet étude portant sur la reconnaissance des éléments sémantiques (texte, graphes) dans le codage de la vidéo d’écrans d’avion.

Mon blog professionnel d'enseignant/chercheur de Telecom-ParisTech