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Sciences naturelles et génie; Sciences appliquées

Max Mignotte

Modèles statistiques Bayésiens

Professeur titulaire

Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle

André-Aisenstadt, local 2377

514 343-5747

max.mignotte@umontreal.ca

Autre numéro : 514 343-5834 (Télécopieur)
Autre courriel : mignotte@iro.umontreal.ca (Travail)

Portrait

Expertise de recherche

Notre programme de recherche portera sur la détection et la reconnaissance d'objets d'interêt basés sur leur forme et leur texture. À cette fin, on étudiera de nouveaux modèles statistiques Bayésiens intégrant des informations à priori global sur la forme et des contraintes à priori locales texturales.

Affiliations et responsabilités

Affiliations de recherche

  • Membre du Laboratoire de recherche en imagerie et orthopédie (LIO) de l'École de technologie supérieure

Enseignement et encadrement

Encadrement

Thèses et mémoires dirigés (dépôt institutionnel Papyrus)

2022

Contributions à la sonification d’image et à la classification de sons

Diplômé(e) : Toffa, Ohini Kafui
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2019

Détection de changement en imagerie satellitaire multimodale

Diplômé(e) : Touati, Redha
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2018

Contributions à la fusion de segmentations et à l’interprétation sémantique d’images

Diplômé(e) : Khelifi, Lazhar
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2018

Consensus ou fusion de segmentation pour quelques applications de détection ou de classification en imagerie

Diplômé(e) : Khlif, Aymen
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2018

Débruitage d’image par fusion de filtrage spatio-fréquentielle

Diplômé(e) : Barry, Djenabou
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2016

Reconnaissance des actions humaines : méthode basée sur la réduction de dimensionnalité par MDS spatio-temporelle

Diplômé(e) : Chorfi Belhadj, Lilia
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2016

Détection de mouvement par modèle biologique de fusion de donnée inspiré de la rétine humaine

Diplômé(e) : Roux, Sylvain
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2015

Evaluating perceptual maps of asymmetries for gait symmetry quantification and pathology detection

Diplômé(e) : Moevus, Antoine
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2014

Reconnaissance des actions humaines à partir d'une séquence vidéo

Diplômé(e) : Touati, Redha
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2009

Architecture et filtres pour la détection des chenaux dans la glace de l'océan Arctique

Diplômé(e) : Léonard, Daniel
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2007

Reconstruction polyédrique de scènes en trois dimensions à partir de cartes de profondeurs

Diplômé(e) : Vial, Valentin
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2007

Étude de contraintes spatiales bas niveau appliquées à la vision par ordinateur

Diplômé(e) : Jodoin, Pierre-Marc
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2006

Impact du choix de la fonction de perte en segmentation d'images et application à un modèle de couleurs

Diplômé(e) : Poirier, Louis-François
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2006

Estimation de paramètres de champs markoviens cachés avec applications à la segmentation d'images et la localisation de formes

Diplômé(e) : Destrempes, François
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

Projets

Projets de recherche

2022 - 2028

New unsupervised Bayesian and energy-based models dedicated to image processing and computer vision applications

Chercheur principal : Max Mignotte
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2016 - 2023

Bayesian fusion models based on multi-level constraints and multiple criteria in image processing and computer vision

Chercheur principal : Max Mignotte
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2020 - 2021

Supplément COVID-19 CRSNG_Bayesian fusion models based on multi-level constraints and multiple criteria in image processing and computer vision

Chercheur principal : Max Mignotte
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Supplément à l’appui des étudiants, des stagiaires postdoctoraux et du personnel de soutien à la recherche COVID-19
2013 - 2017

VIDEOSURVEILLANCE INTELLIGENTE POUR LA DETECTION ET LA PREVENTION DES CHUTES CHEZ LES PERSONNES AGEES

Chercheur principal : Jean Meunier
Co-chercheurs : Max Mignotte , Jacqueline Rousseau , Sébastien Roy
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PV113724-(PR) Projets de recherche en équipe (et possibilité d'équipement la première année)
2001 - 2017

BAYESIAN STATISTICAL FUSION MODELS BASED ON CONSTRAINTS AND MULTIPLE CRITERIA IN IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION

Chercheur principal : Max Mignotte
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2011 - 2015

BAYESIAN STATISTICAL FUSION MODELS BASED ON CONSTRAINTS AND MULTIPLE CRITERIA IN IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION

Chercheur principal : Max Mignotte
2010 - 2014

GROUPE DE RECHERCHE EN SCIENCES ET TECHNOLOGIES BIOMEDICALES GRSTB

Sources de financement : FRQS/Fonds de recherche du Québec - Santé (FRSQ)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Subvention de groupe de recherche
2003 - 2014

RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET RECHERCHE OPÉRATIONNELLE

Chercheur principal : Max Mignotte
Sources de financement : FCI/Fondation canadienne pour l'innovation
Programmes de subvention :

Rayonnement

Publications et communications

Disciplines

  • Informatique

Champ d’expertise

  • Traitement d'images
  • Télédétection
  • Estimateur (statistique)
  • Estimation des paramètres des modèles
  • Fusion
  • Imagerie multispectrale
  • Inférence Bayésienne
  • Modélisation procédurale
  • Reconnaissance de formes
  • Reconstruction des formes
  • Segmentation d'image
  • Techniques hiérarchiques de relaxation