Master 2 - International Master in Computer Sciences - Communication Networks and Computer Vision (CNCV) Area - Computer Vision and Image Processing (CVIP) Track - Université Paris Descartes - UFR Mathématiques et Informatique
Aucun avis
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l’école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Images and videos are nowadays present everywhere in our daily life. They are usually used to make our world more secure, for instance by means of video-surveillance, or to provide some intelligence to machines such as robots, as well as in ecology, biometrics or medical applications. There are also a wide range of industrial fields in which diverse applications, involving images and videos are developed.
Thématiques abordées
- Réseaux de communication : protocoles, architectures, sécurité et gestion du trafic
- Vision par ordinateur : reconnaissance d'objets, segmentation d'images, suivi et analyse vidéo
- Traitement d'image : techniques de filtrage, restauration, et enhancement
- Apprentissage automatique appliqué à la vision : réseaux de neurones convolutionnels, méthodes supervisées et non supervisées
- Projets intégrés : développement d'applications pratiques en vision par ordinateur et réseaux de communication
Objectifs de la formation
- Maîtriser les principes avancés de la vision par ordinateur et du traitement d’image pour concevoir des systèmes intelligents.
- Appliquer des méthodes de traitement et d’analyse d’images à des problèmes concrets dans divers domaines industriels et de recherche.
- Développer des compétences en programmation et utilisation d’outils spécifiques à la vision par ordinateur.
- Concevoir et évaluer des algorithmes performants en reconnaissance de formes et en segmentation d’images.
- Intégrer les connaissances en réseaux de communication pour optimiser la transmission et le traitement de données visuelles.
Points forts
The overall aim of this track is to provide to the students a theoretical background on image processing and understanding, and at the same time practical and analytical skills. An internship, between 4 to 6 months, will be done either in industry or in academic labs.
Source : Onisep, 2023,
sous licence ODbl.
Découvrir l’établissement
-
Voir l’établissement