[Lisa_seminaires] Invited Speaker: Chris Pal. Thursday, July 16th, 15:00, tentative

Guillaume Desjardins guillaume.desjardins at gmail.com
Ven 10 Juil 15:40:28 EDT 2009


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.


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