ARTEAK — Collaboration entre processus ponctuels de Markov et réseaux neuronaux : application à la reconstruction de fresques

Ce projet a pour objectif d'améliorer les capacités de reconstruction par ordinateur de très grandes fresques en faisant collaborer des approches existantes de manière innovante dans des conditions réalistes. La reconstruction basée image consiste à déterminer l'organisation spatiale optimale entre des parties d'un objet d'intérêt caractérisé par de l'information visuelle. Un tel problème a des applications en restoration de patrimoine et en archéologie mais aussi en médecine légale et biologie. La pierre angulaire de ce projet est de combiner la puissance des approches "machine learning" (ML) pour découvrir des représentations de données optimales avec la flexibilité des formulations variationnelles afin de représenter des a priori sur les solutions recherchées. Au-delà du cadre applicatif, ce projet vise à établir des interactions multiples et originales entre le ML et l'optimisation, en impliquant soit le ML dans le calcul de certains termes de la fonctionnelle, soit dans le processus d'optimisation lui-même.