VISI201 CMI : visite de laboratoire

De Wiki du LAMA (UMR5127)
  • Cours du semestre 2 du parcours CMI Informatique (licence INFO).
  • Responsable pour 2017--2018: Jacques-Olivier Lachaud
  • Responsable pour 2016--2017: Jacques-Olivier Lachaud

Sommaire

Contenu (2017-2018)

Une partie de ce module consiste à assister à des séminaires dédiés aux étudiants CMI Informatique et Mathématique (1 fois par mois, les jeudi après-midi). [Planning des séminaires CMI]

Ces séminaires "grand public" portent sur des sujets variées en informatique et mathématiques.

Les étudiants choisissent ensuite d'approfondir un sujet, dans la liste proposée ci-dessous, ou un sujet motivé de leur choix (en accord avec le responsable du module). Ce travail personnel tuteuré donne lieu à la rédaction d'une synthèse sur le sujet sous forme d'une page wiki/web, ainsi que d'un mini-exposé.

Sujets proposés (2017-2018)

  • Segmentation d'image par détection de contours et algorithme "ligne de partage des eaux"
  • Initiation à la démonstration sur ordinateur et certification de logiciel
  • Fouille de données textuelles à partir des "Exercices de style" de R. Queneau
  • Transformées en distance, diagramme de Voronoi et applications en geometry processing
  • Pavages de Penrose


Segmentation d'image par détection de contours et algorithme "ligne de partage des eaux"

  • Tuteur: Jacques-Olivier Lachaud
  • Résumé: La segmentation d'image vise à identifier les régions d'intérêt dans une image. Typiquement, une région d'intérêt est une zone de l'image plutôt homogène (les pixels ont des valeurs proches) et le contour entre deux régions d'intérêt est tracé là où les valeurs subissent de fortes variations. La méthode de segmentation proposée ici suit ce principe en enchaînant deux calculs: (1) un premier traitement calcule une image "gradient" et fabrique une image dont les valeurs élevées correspondent à des zones de fortes variations, (2) le deuxième algorithme voit cette image comme un relief 3D et identifie ses bassins hydrographiques. Cette identification des lignes de partage des eaux permet de découper l'image en ses zones d'intérêt.
  • Objectifs:
    1. comprendre ce qu'est une image niveaux de gris ou couleur, ce qu'est le gradient d'une image et ce qu'on appelle segmentation d'image.
    2. décrire un algorithme de calcul du gradient d'une image, e.g. le filtre de Sobel, voire les convolutions par dérivées de Gaussienne.
    3. décrire le principe de ligne de partage des eaux ("watershed" en anglais), ses différentes définitions équivalentes, et les différents types d'algorithmes pour la calculer.
    4. Coder un programme de segmentation d'image, qui prend une image (niveaux de gris) en entrée, calcule son gradient, et extrait les bassins de sa ligne de partage des eaux.
  • Liens pour démarrer
    • [Watershed Wikipedia]
    • Luc Vincent and Pierre Soille. Watersheds in digital spaces: an efficient algorithm based on immersion simulations. In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 13, Num. 6 (1991), pages 583–598 [PDF]

Initiation à la démonstration sur ordinateur et certification de logiciel

  • Tuteur: Tom Hirschowitz
  • Résumé: [Coq] est un logiciel de mathématiques sur ordinateur, grâce auquel des programmes élaborés ont pu être certifiés ces dernières années.
  • Objectifs:
    1. prendre en main le logiciel [Coq] de démonstration sur ordinateur,
    2. programmer certaines démonstrations basiques en Coq,
    3. suivre le début du cours [Software Foundations],
  • Pour aller plus loin : Software Foundations est un cours assez long et très bien fait, il y aura suffisamment à faire. Eventuellement, selon l'intérêt de l'étudiant, étude des fondements mathématiques de Coq.
  • Liens pour démarrer

Fouille de données textuelles à partir des "Exercices de style" de R. Queneau


Transformées en distance, diagramme de Voronoi et applications en geometry processing

  • Tuteur: Jacques-Olivier Lachaud
  • Résumé: Les nuages de points constituent une source de données géométriques importantes (cf LIDAR scanner, 3D scanner) et qui permet de construire des modèles géométriques 3D d'objets réels. La difficulté est de transformer ces nuages de points en des surfaces (souvent des surfaces triangulées, c'est-à-dire des triangles collés entre eux). Un outil essentiel dans ce processus est la transformée en distance, le diagramme de Voronoi (et son dual la triangulation de Delaunay). A partir de ces outils, des algorithmes existent pour reconstruire les surfaces, estimer la géométrie du nuage de point (sa normale par exemple), etc.
  • Objectifs:
    1. Comprendre ce qu'est une distance, une transformée en distance, et un diagramme de Voronoi. Comprendre ce qu'est la stabilité d'une fonction.
    2. Identifier les propriétés des diagrammes de Voronoi, de leur dual la triangulation de Delaunay, et comprendre leurs variantes comme les diagrammes de puissance
    3. Identifier le lien avec l'axe médian et les squelettes
    4. Décrire les principaux algorithmes de calcul des transformées en distance et du diagramme de Voronoi, pour des nuages de point quelconques ou pour des nuages de points à coordonnées entières.
    5. Présenter un algorithme de reconstruction de surface utilisant le diagramme de Voronoi
    6. Coder un algorithme de calcul du diagramme de Voronoi et, si le temps le permet, un algorithme de reconstruction de surface.

Pavages de Penrose

  • Tuteur : Pierre Hyvernat
  • Résumé : le "cerf-volant" et la "fléchette" de Penrose sont deux tuiles qui permettent de recouvrir le plan, mais uniquement de manière non-périodique. Autrement dit, les pavages correspondants ne sont pas obtenus en répétant un même motif de manière régulière. A cause de ceci, il n'est pas évident de générer un tel pavage.

P2.png

  • Objectifs
    1. comprendre les notion de pavage périodique, non périodique et apériodique,
    2. comprendre la méthode "inflation / déflation" pour générer des pavages de Penrose des différents types,
    3. comprendre le lien entre les 2 (ou 3) types de pavage de Penrose
    4. écrire un programme permettant de générer de tels pavages : avec la méthode "inflation / déflation" et avec la méthode "grille de de Bruijn"
    5. utiliser ces méthodes pour générer d'autres types de pavages apériodique.


Algorithmes d'analyse syntaxique

  • Tuteur : Pierre Hyvernat
  • Résumé : le code source d'un programme, d'un fichier de configuration d'un serveur de base de données ou le code d'une page web sont des données textuelles et structurées. Il est possible de définir exactement quelles données sont correctes, et quelle est leur signification. (Cela est beaucoup plus difficile pour des textes en langue naturelle par exemple.) En ce sens, il est possible de lire, d'interpréter ces données à l'aide d'un programme. On parle d'analyseur syntaxique ou de parseur. Il existe de nombreux outils pour faire ça automatiquement, mais il est parfois important (et toujours intéressant) de comprendre les mécanismes correspondant. C'est ce que ce stage propose de faire.
  • Objectifs :
    1. étudier la formalisation du problème à travers la notion de langage et les premiers étages de la hiérachie de Chomsky (langages réguliers et grammaires hors contexte).
    2. comprendre le lien entre les langages et les automates (automates finis / automates à pile)
    3. implémenter un parseur "from scratch" et le tester sur des petits exemples simples, "à la main", soit en calculant "à la volée" la sémantique d'un langage, soit en produisant des "arbres de syntaxe abstraits", qui pourront être analysés par la suite,
    4. comprendre les restrictions souvent imposées sur les grammaires afin d'améliorer l'efficacité du parseur (LL*(k), LR, etc.)
    5. à partir de là, de nombreuses pistes sont ouvertes :
      • essayer d'écrire un petit outils qui puisse lire une grammaire, et générer un parseur pour cette grammaire,
      • comparer l'approche "automate" avec l'approche "combinateurs" et "parseur récursifs"
      • améliorer l'efficacité des parseurs produits
      • ajouter des fonctionnalités,
      • ...

Sujets réalisés (2016-2017)


Sujets proposés (2016-2017)

Algorithme de rendu de scène 3D par Z-buffer

  • Tuteur: Jacques-Olivier Lachaud
  • Résumé: Le Z-buffer est un algorithme classique de rendu de scène 3D. C'est celui (avec quelques variantes) qui est implémenté dans nos cartes graphiques 3D et qui permet de visualiser des scènes extrêmement complexes en temps réel (typiquement 24 image/s).
  • Objectifs:
    1. décrire le principe de la projection 3D vers 2D
    2. décrire la rastérisation des triangles sur une image en pixel
    3. expliquer le principe du Z-buffer qui permet de gérer le fait que certains objets sont cachés par d'autres
    4. expliquer comment les couleurs sont calculées par pixel
    5. indiquer les qualités et limitations de l'algorithme
  • Pour aller plus loin
    1. mettre du code démo (WebGL) avec quelques explications sur le pipeline graphique OpenGL
    2. expliquer comment on peut utiliser cet algorithme pour calculer des ombres (shadow map)
  • Liens pour démarrer

Traitement d'image

  • Tuteur: Jacques-Olivier Lachaud
  • Résumé: Le traitement d'image rassemble tous les algorithmes utilisés pour transformer les images, les améliorer, éliminer certaines perturbations, augmenter ou diminuer le contraste, changer les couleurs vers d'autres couleurs, éliminer le flou ou les yeux rouges, faire du cartooning pour un rendu moins photo-réaliste, etc.
  • Objectifs:
    1. identifier les grandes familles de traitement: restauration, égalisation, élimination du flou de déplacement, segmentation, etc
    2. identifier les grandes familles de techniques: filtrage spatial, filtrage fréquentiel, optimisation, etc
    3. comprendre les points communs et différences entre le traitement des images noir et blanc et le traitement des images couleurs.
    4. choisir un ou deux algorithmes de traitement et les expliquer en détails
  • Pour aller plus loin
    1. Coder un algorithme de traitement d'image simple (e.g, un filtrage médian, ou un algo qui transporte les couleurs d'une photo vers une autre photo)


Nim et la théorie des jeux impartiaux

  • Tuteur: Pierre Hyvernat
  • Étudiant : Luca Chapelle
  • Le jeu de Nim (aussi appelé jeu des allumettes) est l'un des premiers jeux ayant été analysé mathématiquement (par Charles Bouton en 1901). Les stratégies gagnantes peuvent être calculées en utilisant le développement en base 2 des nombres, et l'opération d'"addition de Nim" (XOR). La théorie de ce type de jeux (jeux "impartiaux") est assez simple, mais de nombreuses instances de jeux sont encore non résolues.
  • Objectifs:
    1. comprendre la théorie du jeu de Nim (et la programmer)
    2. comprendre le théorème de Sprague Grundy qui montre que tout jeu impartial est équivalent à un jeu de nim
    3. regarder quelques autres exemples de tels jeux : jeu de Nim déguisés, ou jeux véritablement différents
    4. programmer une version naịve de recherche de stratégie basée sur le théorème de Sprague-Grundy pour quelques jeux

La suite de Conway et la classification périodique des "éléments"

  • Tuteur : Pierre Hyvernat
  • La suite de Conway est la suite suivante : 1 ; 11 ; 21 ; 1211 ; 111221 ; ... Chaque terme est obtenu en "lisant" le terme précédent.
    • "1" : un "1" -> 11
    • "11" : deux "1" -> 21
    • "21" : un "2", un "1" -> 1211
    • "1211" : un "1", un "2", deux "1" -> 111221
    • etc.

Cette suite possède des propriétés étonantes données par le théorème "chimique", le théorème "arithmétique" et le théorème "cosmologique".

  • Objectifs :
    1. comprendre les énoncés de ces théorèmes, et l'idée de la preuve du premier.
    2. programmer la suite de Conway pour retrouver la classification des "atomes"
    3. écrire un programme pour calculer expérimentalement une approximation de la constante "lambda" ainsi que des fréquences respectives des différents atomes.
    4. écrire un programme pour calculer la suite de Robinson, une variante plus simple de la suite de Conway

Initiation à la démonstration sur ordinateur et certification de logiciel

  • Tuteur: Tom Hirschowitz
  • Résumé: [Coq] est un logiciel de mathématiques sur ordinateur, grâce auquel des programmes élaborés ont pu être certifiés ces dernières années.
  • Objectifs:
    1. prendre en main le logiciel [Coq] de démonstration sur ordinateur,
    2. programmer certaines démonstrations basiques en Coq,
    3. suivre le début du cours [Software Foundations],
  • Pour aller plus loin : Software Foundations est un cours assez long et très bien fait, il y aura suffisamment à faire. Eventuellement, selon l'intérêt de l'étudiant, étude des fondements mathématiques de Coq.
  • Liens pour démarrer

Calculabilité et modèles de calcul

  • Tuteur: Rodolphe Lepigre
  • Résumé: Une fonction f sur l'ensemble des entiers naturels est dite calculable s'il existe une procedure effective (ou un algorithme) qui permet, étant donné un entier n, de calculer f(n) en temps fini. Il existe divers modèles de calcul qui permettent de représenter toutes les fonctions calculables : machines de Turing, λ-calcul, automates cellulaires, ...
  • Objectifs:
    1. comprendre la notion de fonction calculable,
    2. comparer l'ensemble des fonctions à l'ensemble des fonctions calculables,
    3. regarder et comparer quelque modèles de calcul,
    4. programmer un modèle de calcul et comprendre les limitations pratiques.

Génération et résolution de labyrinthes

  • Tuteur: Jacques-Olivier Lachaud Xavier Provençal
  • Résumé: On veut générer des labyrinthes aussi grands et complexes que possible, avec des murs dans une grille carré voire d'autres domaines. Comment faire pour qu'il y ait toujours un chemin de l'entrée à la sortie ? Comment faire pour qu'il n'y ait qu'un chemin ? Ensuite, comment trouver la sortie quand on est perdu dans le labyrinthe.
  • Objectifs:
    1. Comprendre comment représenter avec une structure de données un labyrinthe
    2. Voir le lien avec la théorie des graphes et voir que le problème se résout de la même façon pour des grilles carrées, hexagonales ou autres.
    3. Comprendre l'algorithme d'arbre couvrant minimum
    4. Comprendre le principe du parcours en profondeur et de la récursivité
  • Pour aller plus loin
    1. coder la génération d'un labyrinthe et sa visualisation
  • Liens pour démarrer

Pavages par polyomino

  • Tuteur: Xavier Provençal
  • Résumé : On s'intéresse aux pavages du plan par des tuiles formées de petits carrés collés les uns aux autres, appelé "polyominos". Étant donné une tuile, peut-on paver le plan ? Si oui, avec quelles opérations (translation et/ou rotations et/ou réflexions) Une fois un pavage réalisé, on observe ses propriétés. Quelles symétries ? Le pavage est-il identique du point de vue de chacune des tuiles ? Si ce n'est pas le cas, en combien de classes peut-on diviser ces tuiles ?

On s'intéressera aussi à des propriétés connexes. Au lieu de paver tout le plan, on peut essayer de paver une région finie donnée. Plus localement, peut-on encercler complètement une tuile avec des copies d'elle-même, sans former de trous ? Si oui, peut-on faire de même avec la proto-tuile formée par la tuile de départ et toutes ses copies ? Si oui, combien de fois peut-on répéter l'opération ?

  • Objectifs :
    1. Comprendre les différentes classes de pavages (isohédral, k-isohédral, anisohédral).
    2. Pour chacun des sept types de pavages "isohédraux", comprendre le lien entre les symétries du pavages et la caractérisation des tuiles qui le réalisent.
    3. Pour un pavage k-isohédral, identifier les "classes d'équivalences" et le "domaine fondamental".
  • Pour aller plus loin :
    1. Coder la génération de tuiles capables de paver le plan en fonction pour une classe de pavages donnée.
    2. Étudier et implémenter certains algorithmes pour le pavages d'un domaine fini.
  • Liens pour démarrer
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