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DUCHENE Cédric

Influence des fluctuations sur l''échantillonnage et la quantification dans le système visuel

 

Directeur de thèse :     Pierre-Olivier AMBLARD     Steeve ZOZOR

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)

Spécialité : Signal, image, parole, tĂ©lĂ©coms

Structure de rattachement : Grenoble-INP

Établissement d'origine : INPG

Financement(s) : allocation MENRT

 

Date d'entrée en thèse : 01/10/2003

Date de soutenance : 19/07/2007

 

Composition du jury :
Jeanny Hérault (président)
Jean-Marie Bilbault (rapporteur)
Olivier Michel (rapporteur)
David Rousseau (examinateur)
Pierre-Olivier Amblard (directeur de thèse)
Steeve Zozor (co-directeur de thèse)

 

Résumé : De rĂ©centes Ă©tudes tendent Ă  montrer que les rĂ©seaux de neurones biologiques exploitent le bruit et les non-linĂ©aritĂ©s pour favoriser les processus de traitements de l''information. Cette thèse s''articule autour de cette thĂ©matique; elle tente de mettre Ă  jour des liens entre des opĂ©rations de traitement du signal susceptibles d''apparaitre au sein du système visuel et les facteurs alĂ©atoires qui y sont sous-jacents. Une description du système visuel et de ses diffĂ©rentes sources de bruits est rĂ©alisĂ©e dans le premier chapitre. Nous Ă©tudions dans le chapitre 2, le lien possible entre l''Ă©chantillonnage si particulier de la rĂ©tine et les mouvements incontrĂ´lables et incessants de l''œil, les micro-mouvements. A l''aide de modèles simples de rĂ©tine et pour des fluctuations de diverses natures nous montrons que la ressemblance entre la scène projetĂ©e sur la rĂ©tine et la scène rĂ©elle peut ĂŞtre amĂ©liorĂ©e par des micro-mouvements alĂ©atoires. Dans le chapitre 3, on s''intĂ©resse Ă  un problème rĂ©curent dans les systèmes naturels tel que le processus visuel : le test d''hypothèse binaire en milieu bruitĂ©. En particulier, nous caractĂ©risons qu''elle peut ĂŞtre l''influence du bruit interne sur les performances de dĂ©tection des premières couches de neurones du système visuel. Pour prendre en compte le bruit interne observĂ© dans les rĂ©seaux de neurones biologiques, nous proposons de rĂ©aliser l''Ă©tude autour de quantifieurs stochastiques, quantifieurs dont les seuils sont soumis Ă  des fluctuations alĂ©atoires. LĂ  encore, on observe que le bruit injectĂ© dans le modèle permet d''accroitre les performances de dĂ©tection en diminuant la probabilitĂ© d''erreur.


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