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Christine LEIGNEL

Bruxelles

En résumé

Bonjour,

Je suis passionnée par le traitement des images de télédétection, en particulier ce qui concerne les problématiques de cartographie. J'ai en effet passé un DEA en Signal, Telecommunications, Image et Radar et un Mastère en Image et Intelligence artificielle (I.I.A), dans objectif de faire de la recherche en télédétection. Dans le cadre du DEA et du Mastère I.I.A, j'ai effectué deux stages, l'un portant sur le filtrage anti-speckle d’images Radar pour la détection de structures linéaires, et l'autre sur la classification d’objets sous-marins par réseaux de neurones. Avant cela, j'avais également travaillé au cours d'un stage sur le débruitage d'images Radar par ondelettes sur la ville d'Abidjan. A la suite du DEA, j'ai passé un Doctorat en traitement du signal, télécommunications et informatique, spécialité vision par ordinateur à Orange (anciennement France Telecom) Lannion avec Monsieur Jean-Emmanuel VIALLET. A la fin de ma thèse, j'ai démarché les thématiciens (géographes) en leur proposant les compétences acquises dans ma thèse en vision par ordinateur, l'aspect intelligence artificielle principalement.

C'est ainsi qu'après rédaction et acceptation d'un projet de recherche en télédétection, sur la détection de changements du bâti et des routes, entre une base de données ancienne et une image satellitaire récente, je travaille actuellement sur ce projet en tant que chercheur Post Doc (Université Libre de Bruxelles) depuis 2 ans et demi. Je suis passionnée par mon travail, combinant mes compétences de traitement d'images et intelligence artificielle, aux compétences principalement acquises depuis 2 ans en télédétection. J'ai en effet suivi les cours sur les Systèmes d'Information Géographique ainsi que les travaux pratiques du logiciel Grass pendant le Post Doc actuel. J'ai appris à me servir de ArcMap et ArcInfo également. J'ai participé aux cours de gestion des risques naturels. Ces nouvelles connaissances ont pû être mises à profit dans le cadre du projet sur lequel je travaille actuellement.

J'ai de nouveau écrit, en Novembre 2009, un second projet pour la rentrée 2010, avec pour partenaire Florence TUPIN de Telecom ParisTech. Celui-ci avait pour objet de faire la fusion des classifications obtenues via une coupe de graphe, à la fois avec des images satellites très haute résolution et des images Radar. La proposition était de fusionner les deux sources d'informations en les combinant soit dans la coupe de graphe, soit en post-classification, c'est-à-dire via des règles de fusion telles que Dempster-Shafer, ... Le projet ayant été refusé, je suis de nouveau à la recherche d'un emploi en traitement des images de télédétection.

Je souhaite poursuivre mes activités en système d'information géographique afin d'accroître mes compétences dans ce domaine, et pour lequel j'ai déjà acquis des compétences au cours de mon Post Doc actuel. En effet, mon travail sur la classification et détection de changement par coupe de graphe sur des régions issues d'une première segmentation (obtenue par le logiciel Definiens), sur base de primitives extraites d'une clé d'interprétation visuelle, suivie d'une sélection quantitative de variables, m'a permise de développer des compétences. Parmi celles-ci, je peux citer l'interprétation visuelle, les méthodes de classification, les Champs de Markov, l'estimation des paramètres (via algorithme EM), avec des outils tels que ArcMap, ArcInfo, Grass, et les langages de programmation Matlab, C, C++, et R. Je suis également ouverte à d'autres propositions (tracking, transfert...).

J'ai démontré des qualités pédagogiques lors de la présentation de ma thèse en traitement du signal, télécommunications et informatique à l'Ecole Nationale Supèrieure des Télécommunications de Brest (Université de Rennes 1), et des divers enseignements que j'ai dispensé au cours de ma thèse à l'IUT d'Informatique de Lannion (le système d’exploitation UNIX-Langage de script divers (C-Shell, AWK)-et Travaux Pratiques en électronique). Enfin, je pratique l'anglais régulièrement

Mes compétences :
Vision par ordinateur
Traitement de l'image
Cartographie

Entreprises

  • Université Libre de Bruxelles - Chercheur Post Doctoral

    Bruxelles 2008 - 2010 Project ARMURS “Automatic Recognition for Map Update by Remote Sensing”. The general objective of the project is to develop a demonstrator to assist data producers in updating more efficiently their topographic database. Data include remote sensing images, together with socio-economical data. My specific job in our team consists in segmenting and classifying houses and roads by a graph cut method in order to detect changes between new satellite images and old databases. This method has been chosen because of its possibilities to increase the intelligence of the system by adding additional cues into the weights of the graph.

  • INSA de LYON - Chercheur Post Doctoral

    Villeurbanne Cedex 2007 - 2008 The goal of the Project Canada "behavior: Analysis, Detection, Alert" is to propose an application able to give in real-time an alarm in the case of detection of dangerous behaviors in public places such as stores and subways. As the same way of my thesis work, we consider another intelligent system at several levels by using a Bayesian network where each node is a network camera, combining a global approach by tracking from a camera to another (and re-identification of persons at their transition from one camera to another) with a local analysis in each camera (optical flow, background removal, and so on).

  • France Telecom R&D Lannion - Thésarde

    2000 - 2006 Title of my thesis: "2D body model for the analysis of gestures by the image via an architecture of type blackboard".

    The goal of this thesis is the detection of the upper body of a person in an image via blackboard artificial intelligence architecture. The model adopted is composed of sticks for the arms and forearms, squares for the hands, a rectangle for the chest, and an ellipse for the head. The sources of knowledge exchange information through blackboards and cooperate in an opportunistic way, that is to say, according to the current results present in the blackboard at any time.

  • Ecole Nationale Supèrieure des Télécommunications de Brest - Stagiaire de DEA Signal Telecommunications Image Radar

    2000 - 2000 "Classification of submarines objects by Neural Networks"
    The context of this work was the classification of sonar images using a multilayer perceptron with in the entry, the Arbter and Flusser features invariant by affine transformation. The objective was to simulate the human behavior, deciding a type of mine integrating a margin of error on the outline of its shadow extracted (fuzzy contour), the entry of the neural network is being composed of the contour, the eroded and the dilated contours.

  • Ecole Nationale Supèrieure des Télécommunications de Brest - Stagiaire de Mastère Image et Intelligence Artificielle

    1999 - 1999 Training period "Speckle filtering of radar images for the detection of linear structures".
    The context of this work was the speckle filtering of radar images for the detection of linear structures, via the fusion of various filters (Lee, Kuan, Frost) through software Khoros (set of routines developed University of New Mexico that facilitates signal processing, image processing, pattern recognition). Unlike filters detectors contours which, in addition to detect contours enhance the noise, and filters smoothing which, in addition to smooth noise also smooth contours, filters studied (Lee, Kuan, Frost) detect contours while smoothing noise, thanks to a coefficient that takes into account the area where the pixel is (contour or homogeneous area).

  • Centre IRD Ile de France Ile de France Département Sociétés et Santé - Stagiaire de l'Ecole Nationale Supèrieure Louis Lumière

    1997 - 1998 Training period:
    The context of this work was the denoising of Radar images on Abidjan city with wavelet. Once the images were denoised, the photo-interpreter was able to locate corrugated sheets, not identified by the town council, and witnessed the installation of migrant populations and poor. This information was used to supply water to these populations.

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