ANITI - FUSION-BASED INFERENCE FROM HETEROGENEOUS DATA
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Porteur : Nicolas Dobigeon, Toulouse INP
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Objectifs de la chaire
L’exploitation et l’analyse de données hétérogènes sont généralement menées grâce à des méthodes spécifiques, généralement dédiées à chaque type de données, qui rendent compte du processus de mesure et de la nature des données.
Dans des scénarios avancés de disponibilité concomitante de plusieurs mais distinctes mesures, l’analyse complète de ces ensembles de données étendues nécessite un cadre unificateur surmontant une description grossière et marginale d’une seule mesure.
L’objectif principal de cette recherche est de développer des algorithmes d’apprentissage capables d’extraire des informations significatives à partir de sources multiples, données multi-échelles et multi-temporelles. Des contextes applicatifs particuliers concernent la télédétection pour l’ Observation de la Terre et des systèmes automobiles.
