Recherche

Notre activité de recherche se décompose en cinq tâches :

Recherche : Observer

Dynamique de la non-standard rétinienne capteur comportement pour le traitement des images naturelles. Objectif: Recueillir des faits établis et nouveaux sur le comportement non-standard de cellules  ganglionnaires de la rétine afin de comprendre les capacités de calcul de la rétine dans des conditions naturelles de simulation dynamique. Méthodes: Les grilles Multiélectrodes (MEA) du système (64 X …

Recherche : Modéliser

Identification non-linéaire des comportements rétiniens non-standard à partir d’images naturelles. Objectif: Concevoir et développer de nouveaux modèles fonctionnels non-linéaires des opérateurs locaux non-standards de la rétine sur la base de représentations visuelles parcimonieuses et des méthodes d’analyse en composants indépendants afin de rencontrer des mécanismes dynamiques et statistiques sophistiqués  par ces modules biologiques de pré-traitement …

Recherche : Analyser

L’analyse statistique des rétine neurale de codage de réponse: Un cadre de la physique statistique. Objectif: Analyser, au niveau du réseau de neurones, les propriétés statistiques des cellules ganglionnaires de la rétine à travers les trains de potentiel d’action en sortie, y compris les mécanismes d’adaptation. . Méthodes: De récentes percées dans l’enregistrement multi-électrodes nous …

Recherche : Simuler

Informatique etconception numérique d’un simulateur bio-inspiré du comportement non-standard  de la vision précoce. Objectifs: Simulation efficace du comportement rétinienn des cellules ganglionnaires standard et non standard lors de stimulation visuelle naturelle. Méthodes: Dans le but d’analyser le comportement des cellules non-standard de la rétine dans un contexte biologiquement plausible, nous proposons d’utiliser le logiciel de …

Recherche : Application

Intégration de ces nouveaux modules sensoriels dynamiques dans une architecture visuelle et expérimentation de leurs performances dans le cas de la vision dégradée. Objectif: Validation de l’architecture de vision précoce non-standard bio-inspirée sur des données réalistes, en ciblant les applications en basse vision (par exemple sousmarines). Méthodes: Puisqu’une architecture de vision précoce innovate est rendue …