Programme d’études 2017-2018English
Image Analysis and Pattern Recognition
Unité d’enseignement du programme de Master ingénieur civil électricien à la Faculté Polytechnique
CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
UI-M1-IRELEC-201-MUE optionnelleGOSSELIN BernardF105 - Théorie des circuits et Traitement du signal

    Langue
    d’enseignement
    Langue
    d’évaluation
    HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
    d’enseignement
      Anglais00000441er quadrimestre

      Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
      d’enseignement
      Pondération
      I-TCTS-005100.00%

      Unité d'enseignement
      Corequis

      Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

      • Imaginer, mettre en oeuvre et exploiter des systèmes / solutions / logiciels pour faire face à un problème complexe dans le domaine de l'électricité en tant que vecteur d information en intégrant les besoins, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
        • Identifier le problème complexe à résoudre et élaborer le cahier des charges en intégrant les besoins (dont ceux du client), contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
        • Sur base de modélisations et d'expérimentations, concevoir un ou plusieurs systèmes / une ou plusieurs solutions / un ou plusieurs logiciels répondant au problème posé ; les évaluer compte tenu des différents paramètres du cahier des charges.
        • Mettre en oeuvre un système / une solution / un logiciel choisi sous la forme d'un dessin, d'un schéma, d'un organigramme, d'un algorithme, d'un plan, d'une maquette, d'un prototype, d'un software et/ou d'un modèle numérique.
        • Evaluer la démarche et les résultats en vue de leur adaptation (tests, mesures, optimisation, qualité...).
      • Mobiliser un ensemble structuré de connaissances et compétences scientifiques et techniques spécialisées permettant de répondre, avec expertise et adaptabilité, aux missions de l ingénieur civil en Electricité.
        • Maîtriser et mobiliser de façon pertinente des connaissances, des modèles, des méthodes et des techniques relatifs au domaine de l'Electricité.
        • Analyser et modéliser un problème en sélectionnant de manière critique des théories et des approches méthodologiques (modélisation, calculs), y compris en tenant compte des aspects pluridisciplinaires.
        • Identifier et étudier les applications possibles des technologies nouvelles et émergentes dans le domaine de l'électricité
        • Evaluer la validité des modèles et des résultats compte tenu de l'état l'art de la science et des caractéristiques du problème.
      • Communiquer et échanger des informations de manière structurée - oralement, graphiquement et par écrit, en français et dans une ou plusieurs autres langues - sur les plans scientifique, culturel, technique et interpersonnel en s'adaptant au but poursuivi et au public concerné.
        • Maîtriser la langue anglaise technique dans le domaine de l'électricité.

      Acquis d'apprentissage UE

      develop an applied pattern recognition system, together with a critical analysis of the problem;
      apply image analysis and segmentation techniques
      apply data processing techniques (feature extraction, feature selection);
      apply classification techniques and train classifiers (Gaussian models, Clustering, Artificial Neural Networks, Dynamic Time Warping, Hidden Markov Models, Combining Classifiers);
      estimate performances of classifiers.

      Contenu de l'UE

      Image Processing: Image acquisition; lowlevel processing, filtering, transforms; image segmentation and registration;
      Pattern Recognition: SPR scheme, feature extraction, classifiers, combining classifiers; neural networks:feed-forward neural networks, training MLP, Deep Neural Nets; support vector machines; dynamic systems: dynamic time warping, hidden Markov models

      Compétences préalables

      fundamentals of signal processing; probability and statistics

      Types d'évaluations Q1 pour l'UE

      • Examen oral

      Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

      Sans objet

      Types d'évaluation Q3 pour l'UE

      • Examen oral

      Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

      Sans objet

      Types d'évaluation rattrapage BAB1 (Q1) pour l'UE

      • Néant

      Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

      Sans objet

      Types d'activités

      AA
      I-TCTS-005

      Mode d'enseignement

      AA
      I-TCTS-005

      Supports principaux

      AA
      I-TCTS-005

      Supports principaux non reproductibles

      AA
      I-TCTS-005

      Supports complémentaires

      AA
      I-TCTS-005

      Supports complémentaires non reproductibles

      AA
      I-TCTS-005

      Autres références conseillées

      AA
      I-TCTS-005

      Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

      AA
      I-TCTS-005
      (*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
      Date de génération : 17/05/2018
      20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
      Tél: +32 (0)65 373111
      Courriel: info.mons@umons.ac.be