Here's a friendly reminder for tomorrow's talk given by Christopher Pal (Ecole Polytechnique de Montreal). See below for abstract. The room has been confirmed and it will be held in AA 3195, as usual.

On Fri, Jul 10, 2009 at 3:40 PM, Guillaume Desjardinsguillaume.desjardins@gmail.com wrote:

Hi Everyone,

Please mark your calendars for next week's talk by Christopher Pal, from the Ecole Polytechnique de Montreal. The talk will be given in both french (first half) and english. English and french abstracts and bios can be found below.

See you all there !

Titre: Probabilité, reconnaissance des formes et techniques d'optimisation pour multimédias interactifs Présentateur: Christopher Pal Date: jeudi 16 juillet, 3:00pm Place: pav. André-Aisenstadt, UdeM. Salle à confirmer (mais probablement au AA 3195)

Pour cette présentation, je démontrerai comment les modèles probabilistes et les méthodes d'optimisation sont employés pour créer certaines technologies clé pour : vision par ordinateur, photographie computationnelle, traitement des langues naturelles et forage de données qui permettent la création de nouvelles formes de médias interactifs.

Je vais commencer par un bref examen des tâches facilitant la création des représentations riches à haute résolution de scènes visuelles par la combinaison des images, telles que les représentations panoramiques et avec structure tridimensionnelle. J¹indiquerai comment ces représentations peuvent ensuite être utilisées en tant qu'interfaces interactives pour accéder aux informations.

En examinant les étapes pour associer l'information sémantique des textes à ces représentations visuelles riches, je montrerai comment des modèles probabilistes basés sur les champs aléatoires sont employés pour classifier les documents et pour extraire l'information sémantique. Je soulignerai certains de nos travaux de recherche récents concernant la construction de structures de modèles innovateurs et de méthodes innovatrices pour optimiser les champs aléatoires. En particulier, je vais discuter des méthodes hybrides génératives et discriminantes, leurs applications à l'apprentissage semi-supervisé, les architectures basées sur les machines de Boltzmann et l¹apprentissage avec les méthodes basées sur « contrastive divergence ».

Biographie :

Christopher Pal est professeur adjoint dans le département de génie informatique et génie logiciel à l¹École Polytechnique de Montréal. Ses intérêts de recherche incluent : la vision par ordinateur, la reconnaissance de formes et l'apprentissage automatique avec des applications à l'infographie, l'analyse du langage naturel et l'exploration des données.

Il était auparavant professeur adjoint en informatique à l'Université de Rochester. Il a également occupé des postes à l'Université du Massachusetts, de l'Université de Toronto, « Interval Research » et « the Interactive Visual Media Group of Microsoft Research ». Il a obtenu son doctorat de l'Université de Waterloo au Canada.

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Titre: Probability, Pattern Recognition and Optimization Techniques for Interactive Media Speaker: Christopher Pal Date: Thursday, July 16th, 3:00pm Place: André-Aisenstadt, UdeM. Room to be confirmed (probably in AA 3195).

In this talk I show how probability models and optimization techniques can be used to create core technologies for: computer vision, computational photography, natural language processing and data mining which enable new forms of interactive media.

I¹ll begin by briefly examining some key tasks required to create rich, high resolution representations of visual scenes by combining images to: create high quality panoramic representations and infer three dimensional structure in a scene. I'll motivate and show how such representations can then be used as interactive interfaces to information.

Examining the tasks involved with associating semantic information in text with rich visual representations, I'll show how probability models based on random fields can be used to classify documents and extract semantic information. I'll highlight some of our recent work on constructing novel model structures and novel approaches for optimizing random field based models. In particular, I¹ll discuss hybrid generative and discriminative techniques, applications to semi-supervised learning, Boltzmann machine based architectures and learning with contrastive divergence based methods.

Biography :

Christopher Pal is an Assistant Professor of Computer and Software Engineering at the École Polytechnique of Montreal. His research interests include computer vision, pattern recognition and machine learning with applications to computer graphics, natural language analysis and data mining.

He was previously an assistant professor of Computer Science with the University of Rochester. He has also held positions with the University of Massachusetts, the University of Toronto, Interval Research and Microsoft Research¹s Interactive Visual Media Group. He earned his doctorate from the University of Waterloo in Canada. _______________________________________________ Lisa_seminaires mailing list Lisa_seminaires@mercure.iro.umontreal.ca https://webmail.iro.umontreal.ca/mailman/listinfo/lisa_seminaires