ERDF — UCBN — COFIN national projects — GRAPHSIP — Fonct (Q3673389)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3673389 in France
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | ERDF — UCBN — COFIN national projects — GRAPHSIP — Fonct |
Project Q3673389 in France |
Statements
102,318.77 Euro
0 references
204,637.54 Euro
0 references
50.0 percent
0 references
1 January 2015
0 references
31 October 2018
0 references
UNIVERSITE DE CAEN NORMANDIE
0 references
14032
0 references
Le projet de recherche proposé, « Le traitement de signaux sur graphes et ses applications numériques pour les masses de données tridimensionnelles couleur , est l'extension du projet ANR GRAPHSIP (GRAPH SIgnal Processing - Appel à projet générique ANR sur les fondements du numérique) dont le GREYC est porteur. Il s'inscrit de manière plus globale dans les développements menés par le GREYC sur le traitement de masses de données numériques et les challenges scientifiques qu'ils posent. L'expertise du GREYC est reconnue dans les domaines des graphes, des méthodes variationnelles, des problèmes inverses, et de l'optimisation, tous associés à la résolution de problèmes concrets, notamment avec une forte activité en imagerie médicale et 3D. Le projet s'inscrit dans le dispositif de cofinancement de projets nationaux, il relève de l'axe 1 et de l'OS1 de la RIS3 (Renforcer la recherche en Basse-Normandie) à travers l'accueil de chercheurs travaillant dans les domaines de la RIS3. Plus précisément cela concerne la thématique « Numérique et Société et les sous-thématiques de la « Réalité Virtuelle et de la « Numérisation Intelligente des documents . Le projet vise à consolider les compétences du GREYC dans le domaine en pleine expansion du traitement de signaux sur graphes et à établir le laboratoire comme un acteur majeur à l'échelle internationale. Ces dernières années nous avons assisté à une croissance énorme de la production de données numériques et à l'avènement du Big Data où l'on cherche à analyser ces masses de données. Ces dernières peuvent être recueillies dans des contextes très différents mais nécessitent pourtant des techniques de traitement et d'analyse souvent similaires : restauration, compression, apprentissage et reconnaissance. Avec des types de données hétérogènes et des objectifs de traitement similaires, il apparait naturel de se tourner vers une représentation commune. Les graphes sont dès lors apparus, de part leur nature polyvalente, comme une représentation très adaptée permettant de capturer l'organisation géométrique intrinsèque dans les masses de données. Le traitement de l'information moderne s'est alors transformé alors en analyse de graphes pour par exemple extraire des communautés dans des réseaux sociaux en analysant la structure du graphe. Cependant les données représentées par des graphes peuvent être vues également comme un ensemble d'échantillons associés aux sommets et/ou aux arêtes d'un graphe. Dans un tel scénario, les données de grande dimension associées aux sommets peuvent être alors considérées comme des signaux sur graphes. Le traitement de signaux sur graphes est très différent de l'analyse de graphe car on ne cherche pas seulement à étudier la structure du graphe mais à traiter le signal défini sur celui-ci. On peut en effet être intéressé par filtrer ou compresser ce type de signaux structurés. Néanmoins, l'analyse des signaux sur graphes est confrontée à plusieurs défis ouverts, principalement en raison de la nature des signaux impliqués, qui ne peuvent être plongés dans des espaces euclidiens. Cela rend l'utilisation de méthodes de traitement de signaux classiques difficile. Par conséquent, le développement de méthodes efficaces, en mesure de traiter des signaux sur graphes arbitraires, est d'une importance primordiale. Ceci a conduit à l'émergence d'un nouveau champ de recherche sur le traitement de tels signaux qui cherche à exprimer dans un cadre formel les méthodes usuelles du traitement du signal pour des graphes quelconques. Dans ce projet nous nous intéressons à un type de données bien particulier : les nuages de points 3D couleur et au développement méthodologique de techniques de traitement de tels signaux pour les consolider, les compresser, et les restituer. De telles techniques ont pour vocation à s'inscrire pleinement dans un processus de prototypage numérique 3D à partir d'une modélisation de nuages de points représentés sous formes de graphes. (French)
0 references
The proposed research project, "The processing of signals on graphs and its digital applications for three-dimensional colour data masses, is the extension of the GRAPHSIP (GRAPH SIgnal Processing) project (GRAPH SIgnal Processing) that GREYC supports. It is more comprehensive in line with GREYC’s developments on the processing of digital data and the scientific challenges they pose. GREYC’s expertise is recognised in the fields of graphs, variational methods, inverse problems, and optimisation, all of which are associated with solving concrete problems, especially with a strong activity in medical and 3D imaging. The project is part of the co-financing scheme for national projects, it falls under axis 1 and OS1 of RIS3 (Strengthening research in Lower Normandy) through the reception of researchers working in the fields of RIS3. More specifically, this concerns the theme “Digital and Society” and the subthematics of “virtual reality and” Intelligent Digitalisation of Documents. The project aims to consolidate GREYC’s expertise in the rapidly expanding field of graph signal processing and to establish the laboratory as a major international player. In recent years, we have seen a huge growth in digital data production and the advent of Big Data, where we are trying to analyse these data masses. These can be collected in very different contexts but require often similar treatment and analysis techniques: restoration, compression, learning and recognition. With heterogeneous data types and similar treatment objectives, it seems natural to turn to a common representation. The graphs have therefore appeared, from their versatile nature, as a highly adapted representation allowing to capture the intrinsic geometrical organisation in the masses of data. The processing of modern information then turned into graph analysis to extract communities from social networks by analysing the structure of the graph. However, the data represented by graphs can also be seen as a set of samples associated with the peaks and/or edges of a graph. In such a scenario, the large-scale data associated with the summits can then be considered as graph signals. The processing of signals on graphs is very different from graph analysis because it is not only an attempt to study the structure of the graph but to process the signal defined on it. One may indeed be interested in filtering or compressing this type of structured signals. Nevertheless, the analysis of graph signals faces several open challenges, mainly due to the nature of the signals involved, which cannot be immersed in Euclidean spaces. This makes the use of conventional signal processing methods difficult. Therefore, the development of effective methods, capable of handling arbitrary graph signals, is of paramount importance. This led to the emergence of a new field of research on the processing of such signals which seeks to express in a formal context the usual methods of signal processing for any graphs. In this project we are interested in a particular type of data: clouds of 3D color points and the methodological development of techniques for processing such signals to consolidate, compress, and restore them. Such techniques are intended to be fully integrated into a 3D digital prototyping process based on cloud modelling of points represented as graphs. (English)
18 November 2021
0.6054176798531461
0 references
Das vorgeschlagene Forschungsprojekt "Die Verarbeitung von Graphensignalen und seine digitalen Anwendungen für dreidimensionale Farbdatenmassen ist die Erweiterung des ANR GRAPHSIP-Projekts (GRAPH SIgnal Processing – generischer ANR-Projektaufruf auf digitalen Grundlagen), dessen Träger das GREYC ist. Es ist umfassender Teil der GREYC-Entwicklungen in Bezug auf die Verarbeitung digitaler Datenmassen und die damit verbundenen wissenschaftlichen Herausforderungen. Das Fachwissen des GREYC ist in den Bereichen Graphen, Variationsmethoden, umgekehrte Probleme und Optimierung anerkannt, die alle mit der Lösung konkreter Probleme verbunden sind, einschließlich einer starken Aktivität in der medizinischen und 3D-Bildgebung. Das Projekt ist Teil der Kofinanzierungsfazilität für nationale Projekte und fällt unter Schwerpunkt 1 und OS1 der RIS3 (Stärkung der Forschung in der NiederNormandie) durch die Aufnahme von Forschern, die im RIS3-Bereich tätig sind. Dies betrifft insbesondere das Thema „Digitale und Gesellschaft“ und die Subthematiken der „virtuellen Realität und intelligenten Dokumenten-Digitalisierung“. Ziel des Projekts ist es, die Kompetenzen der GREYC im expandierenden Bereich der grafischen Signalverarbeitung zu stärken und das Labor als international führender Akteur zu etablieren. In den letzten Jahren haben wir ein enormes Wachstum der digitalen Datenproduktion erlebt und Big Data, bei dem wir versuchen, diese Massen von Daten zu analysieren. Letztere können in sehr unterschiedlichen Kontexten gesammelt werden, erfordern jedoch häufig ähnliche Verarbeitungs- und Analysetechniken: Wiederherstellung, Komprimierung, Lernen und Anerkennung. Bei heterogenen Datentypen und ähnlichen Verarbeitungszielen erscheint es natürlich, sich einer gemeinsamen Darstellung zuzuwenden. Die Graphen sind daher aufgrund ihrer Vielseitigkeit als eine sehr geeignete Darstellung für die Erfassung der inhärenten geometrischen Organisation in den Datenmassen entstanden. Die moderne Informationsverarbeitung entwickelte sich dann in eine Graphanalyse, um z. B. Gemeinschaften aus sozialen Netzwerken zu extrahieren, indem sie die Struktur des Graphs analysierte. Die durch Graphen dargestellten Daten können jedoch auch als eine Reihe von Proben betrachtet werden, die mit den Gipfeln und/oder Kanten eines Graphs verbunden sind. In einem solchen Szenario können die großen Daten, die mit den Gipfeln verbunden sind, dann als Signale auf Graphen betrachtet werden. Die Verarbeitung von Signalen auf Graphen unterscheidet sich sehr stark von der Graphanalyse, da nicht nur die Struktur des Graphen untersucht, sondern das darin definierte Signal verarbeitet wird. Man kann daran interessiert sein, diese Art von strukturierten Signalen zu filtern oder zu komprimieren. Dennoch steht die Analyse der Signale auf Graphen vor mehreren offenen Herausforderungen, vor allem aufgrund der Art der beteiligten Signale, die nicht in euklidische Räume eingetaucht werden können. Dies macht die Verwendung herkömmlicher Signalverarbeitungsmethoden schwierig. Daher ist die Entwicklung wirksamer Methoden zur Verarbeitung willkürlicher graphischer Signale von größter Bedeutung. Dies führte zur Entstehung eines neuen Forschungsfeldes zur Verarbeitung solcher Signale, das versucht, die üblichen Methoden der Signalverarbeitung für beliebige Graphen in einem formalen Rahmen auszudrücken. In diesem Projekt interessieren wir uns für eine bestimmte Art von Daten: 3D-Punktwolken Farbe und methodische Entwicklung von Techniken zur Verarbeitung solcher Signale, um sie zu konsolidieren, zu komprimieren und zurückzugeben. Solche Techniken sollen sich vollständig in einen 3D-Prototypisierungsprozess einfließen lassen, der auf einer Modellierung von Punktwolken basiert, die in Form von Graphen dargestellt werden. (German)
1 December 2021
0 references
Het voorgestelde onderzoeksproject, "De verwerking van signalen op grafieken en zijn digitale toepassingen voor driedimensionale kleurgegevensmassa’s, is de uitbreiding van het GRAPHSIP (GRAPH signaalverwerking) project (GRAPH signaalverwerking) dat Greyc ondersteunt. Het is vollediger in lijn met de ontwikkelingen van Greyc op het gebied van de verwerking van digitale gegevens en de wetenschappelijke uitdagingen die zij met zich meebrengen. Greyc’s expertise wordt erkend op het gebied van grafieken, variatiemethoden, omgekeerde problemen en optimalisatie, die allemaal worden geassocieerd met het oplossen van concrete problemen, vooral met een sterke activiteit in medische en 3D-beeldvorming. Het project maakt deel uit van de medefinancieringsregeling voor nationale projecten, het valt onder de as 1 en OS1 van RIS3 (Versterking van het onderzoek in Neder-Normandië) door de opvang van onderzoekers die werkzaam zijn op het gebied van RIS3. Meer in het bijzonder betreft dit het thema „Digitale en samenleving” en de subthematische aspecten van „virtuele realiteit en” Intelligente digitalisering van documenten. Het project heeft tot doel de expertise van Greyc op het snel groeiende gebied van de verwerking van grafieksignalen te consolideren en het laboratorium te vestigen als een belangrijke internationale speler. In de afgelopen jaren hebben we een enorme groei gezien in de digitale dataproductie en de komst van Big Data, waar we deze datamassa’s proberen te analyseren. Deze kunnen in zeer verschillende contexten worden verzameld, maar vereisen vaak vergelijkbare behandelings- en analysetechnieken: restauratie, compressie, leren en herkenning. Met heterogene gegevenstypes en soortgelijke behandelingsdoelstellingen lijkt het natuurlijk om een gemeenschappelijke weergave te maken. De grafieken zijn daarom, uit hun veelzijdige aard, verschenen als een zeer aangepaste weergave waardoor de intrinsieke geometrische organisatie in de massa’s van gegevens kan worden vastgelegd. De verwerking van moderne informatie veranderde vervolgens in grafiekanalyse om gemeenschappen uit sociale netwerken te halen door de structuur van de grafiek te analyseren. De gegevens die door grafieken worden weergegeven, kunnen echter ook worden gezien als een reeks monsters die verband houden met de pieken en/of randen van een grafiek. In een dergelijk scenario kunnen de grootschalige gegevens in verband met de toppen dan als grafieksignalen worden beschouwd. De verwerking van signalen op grafieken is zeer verschillend van grafiekanalyse omdat het niet alleen een poging is om de structuur van de grafiek te bestuderen, maar om het signaal te verwerken dat erop is gedefinieerd. Men kan inderdaad geïnteresseerd zijn in het filteren of comprimeren van dit type gestructureerde signalen. Niettemin staat de analyse van grafieksignalen voor verschillende open uitdagingen, voornamelijk vanwege de aard van de betrokken signalen, die niet ondergedompeld kunnen worden in euclidische ruimten. Dit maakt het gebruik van conventionele signaalverwerkingsmethoden moeilijk. Daarom is de ontwikkeling van effectieve methoden, waarmee willekeurige grafieksignalen kunnen worden verwerkt, van het allergrootste belang. Dit leidde tot het ontstaan van een nieuw onderzoeksgebied naar de verwerking van dergelijke signalen, dat tot doel heeft in een formele context de gebruikelijke methoden voor signaalverwerking voor grafieken tot uitdrukking te brengen. In dit project zijn we geïnteresseerd in een bepaald type data: wolken van 3D-kleurpunten en de methodologische ontwikkeling van technieken voor het verwerken van dergelijke signalen om ze te consolideren, te comprimeren en te herstellen. Dergelijke technieken zijn bedoeld om volledig te worden geïntegreerd in een 3D-digitale prototyping op basis van cloudmodellering van punten die als grafieken worden weergegeven. (Dutch)
6 December 2021
0 references
Il progetto di ricerca proposto, "L'elaborazione dei segnali sui grafici e le sue applicazioni digitali per masse tridimensionali di dati cromatici, è l'estensione del progetto GRAPHSIP (GRAPH signal Processing) (GRAPH signal Processing) che Greyc supporta. È più completo, in linea con gli sviluppi di Greyc sul trattamento dei dati digitali e con le sfide scientifiche che essi pongono. La competenza di Greyc è riconosciuta nei campi dei grafici, dei metodi di variazione, dei problemi inversi e dell'ottimizzazione, tutti associati alla risoluzione di problemi concreti, in particolare con una forte attività nel campo dell'imaging medico e 3D. Il progetto fa parte del programma di cofinanziamento per progetti nazionali, rientra nell'asse 1 e nell'OS1 delle RIS3 (Rafforzare la ricerca in Bassa Normandia) attraverso l'accoglienza di ricercatori che operano nei settori delle RIS3. Più specificamente, si tratta del tema "Digitale e Società" e della subtematica della "realtà virtuale e" Digitalizzazione intelligente dei documenti. Il progetto mira a consolidare le competenze di Greyc nel campo dell'elaborazione del segnale grafico in rapida espansione e a far sì che il laboratorio diventi uno dei principali attori internazionali. Negli ultimi anni, abbiamo visto una crescita enorme nella produzione di dati digitali e l'avvento dei Big Data, dove stiamo cercando di analizzare queste masse di dati. Questi possono essere raccolti in contesti molto diversi, ma richiedono spesso tecniche di trattamento e analisi simili: restauro, compressione, apprendimento e riconoscimento. Con tipi di dati eterogenei e obiettivi di trattamento simili, sembra naturale rivolgersi ad una rappresentazione comune. I grafici sono quindi apparsi, dalla loro natura versatile, come una rappresentazione altamente adattata che permette di catturare l'intrinseca organizzazione geometrica nelle masse di dati. L'elaborazione delle informazioni moderne si è poi trasformata in analisi dei grafici per estrarre le comunità dai social network analizzando la struttura del grafico. Tuttavia, i dati rappresentati dai grafici possono anche essere visti come un insieme di campioni associati ai picchi e/o ai bordi di un grafo. In tale scenario, i dati su larga scala associati alle vette possono quindi essere considerati come segnali grafici. L'elaborazione dei segnali sui grafici è molto diversa dall'analisi del grafico perché non è solo un tentativo di studiare la struttura del grafico, ma di elaborare il segnale definito su di esso. Si potrebbe infatti essere interessati a filtrare o comprimere questo tipo di segnali strutturati. Tuttavia, l'analisi dei segnali grafici affronta diverse sfide aperte, principalmente a causa della natura dei segnali coinvolti, che non possono essere immersi negli spazi euclidei. Ciò rende difficile l'uso di metodi convenzionali di elaborazione dei segnali. Pertanto, lo sviluppo di metodi efficaci, in grado di gestire segnali grafici arbitrari, è di fondamentale importanza. Ciò ha portato all'emergere di un nuovo campo di ricerca sull'elaborazione di tali segnali che cerca di esprimere in un contesto formale i metodi abituali di elaborazione dei segnali per qualsiasi grafico. In questo progetto siamo interessati a un particolare tipo di dati: nuvole di punti di colore 3D e lo sviluppo metodologico delle tecniche per l'elaborazione di tali segnali per consolidarli, comprimerli e ripristinarli. Tali tecniche sono destinate ad essere pienamente integrate in un processo di prototipazione digitale 3D basato sulla modellazione cloud di punti rappresentati come grafici. (Italian)
13 January 2022
0 references
El proyecto de investigación propuesto, "El procesamiento de señales en gráficos y sus aplicaciones digitales para masas de datos de color tridimensionales, es la extensión del proyecto GRAPHSIP (GRAPH signal Processing) que Greyc apoya. Es más completo en consonancia con los avances de Greyc en el tratamiento de datos digitales y los retos científicos que plantean. La experiencia de Greyc es reconocida en los campos de gráficos, métodos variacionales, problemas inversos y optimización, todos los cuales están asociados con la resolución de problemas concretos, especialmente con una fuerte actividad en imágenes médicas y 3D. El proyecto forma parte del régimen de cofinanciación de proyectos nacionales, que forma parte del eje 1 y OS1 de RIS3 (Fortalecimiento de la investigación en Baja Normandía) a través de la recepción de investigadores que trabajan en los campos de RIS3. Más concretamente, se trata del tema «Digital y Sociedad» y de las subtemáticas de la «realidad virtual y» la digitalización inteligente de los documentos. El proyecto tiene como objetivo consolidar la experiencia de Greyc en el campo de rápida expansión del procesamiento de señales gráficas y establecer el laboratorio como un importante actor internacional. En los últimos años, hemos visto un enorme crecimiento en la producción de datos digitales y el advenimiento del Big Data, donde estamos tratando de analizar estas masas de datos. Estos pueden ser recogidos en contextos muy diferentes, pero requieren a menudo técnicas de tratamiento y análisis similares: restauración, compresión, aprendizaje y reconocimiento. Con tipos de datos heterogéneos y objetivos de tratamiento similares, parece natural recurrir a una representación común. Por lo tanto, los gráficos han aparecido, por su naturaleza versátil, como una representación altamente adaptada que permite capturar la organización geométrica intrínseca en las masas de datos. El procesamiento de la información moderna se convirtió entonces en análisis de gráficos para extraer comunidades de las redes sociales mediante el análisis de la estructura del gráfico. Sin embargo, los datos representados por gráficos también pueden ser vistos como un conjunto de muestras asociadas con los picos o bordes de un gráfico. En tal escenario, los datos a gran escala asociados a las cumbres pueden entonces considerarse como señales gráficas. El procesamiento de señales en gráficos es muy diferente del análisis de gráficos porque no es solo un intento de estudiar la estructura del grafo, sino procesar la señal definida en él. De hecho, uno puede estar interesado en filtrar o comprimir este tipo de señales estructuradas. Sin embargo, el análisis de las señales gráficas se enfrenta a varios desafíos abiertos, principalmente debido a la naturaleza de las señales involucradas, que no pueden sumergirse en los espacios euclidianos. Esto dificulta el uso de métodos convencionales de procesamiento de señales. Por lo tanto, el desarrollo de métodos eficaces, capaces de manejar señales gráficas arbitrarias, es de suma importancia. Esto llevó a la aparición de un nuevo campo de investigación sobre el procesamiento de tales señales que busca expresar en un contexto formal los métodos habituales de procesamiento de señales para cualquier gráfico. En este proyecto estamos interesados en un tipo particular de datos: nubes de puntos de color 3D y el desarrollo metodológico de técnicas para procesar tales señales para consolidarlas, comprimirlas y restaurarlas. Estas técnicas están destinadas a integrarse plenamente en un proceso de creación de prototipos digitales en 3D basado en la modelización en la nube de puntos representados como gráficos. (Spanish)
14 January 2022
0 references
Kavandatav uurimisprojekt „Footide töötlemine graafikutel ja selle digitaalsed rakendused kolmemõõtmeliste värviandmete masside jaoks“on GRAPHSIPi (GRAPH signaalitöötlus) projekti (GRAPH signaalitöötlus) laiendus, mida Greyc toetab. See on ulatuslikum kooskõlas Greyci arengutega digitaalsete andmete töötlemisel ja sellega kaasnevate teaduslike probleemidega. Greyci teadmised on tunnustatud graafikute, variatsioonimeetodite, pöördprobleemide ja optimeerimise valdkondades, mis kõik on seotud konkreetsete probleemide lahendamisega, eriti tugeva aktiivsusega meditsiinis ja 3D-pildinduses. Projekt on osa riiklike projektide kaasrahastamise kavast, see kuulub RIS3 telje 1 ja OS1 alla (teadusuuringute tugevdamine Alam-Normandias), võttes vastu RIS3 valdkonnas töötavaid teadlasi. Täpsemalt puudutab see teemat „Digitaalne ja ühiskond“ ning „virtuaalse reaalsuse“ ja dokumentide aruka digitaliseerimise alateemasid. Projekti eesmärk on tugevdada Greyci teadmisi graafiliste signaalide töötlemise kiiresti laienevas valdkonnas ja luua labor kui suur rahvusvaheline osaleja. Viimastel aastatel oleme näinud tohutut kasvu digitaalsete andmete tootmises ja suurandmete tulekut, kus me püüame neid andmemasse analüüsida. Neid saab koguda väga erinevates kontekstides, kuid need nõuavad sageli sarnaseid töötlemis- ja analüüsimeetodeid: taastamine, kokkusurumine, õppimine ja tunnustamine. Heterogeensete andmetüüpide ja sarnaste ravieesmärkidega tundub loomulik pöörduda ühise esindatuse poole. Graafikud on seetõttu ilmunud oma mitmekülgsest olemusest väga kohandatud esitusena, mis võimaldab jäädvustada andmete masside olemuslikku geomeetrilist korraldust. Nüüdisaegse teabe töötlemine muutus seejärel graafiku analüüsiks, et eraldada kogukonnad sotsiaalvõrgustikest, analüüsides graafiku struktuuri. Joonistel esitatud andmeid võib siiski vaadelda ka graafiku piikide ja/või servadega seotud näidiste kogumina. Sellisel juhul võib tippkohtumistega seotud suuremahulisi andmeid pidada graafikusignaalideks. Signaalide töötlemine graafikutel on väga erinev graafiku analüüsist, sest see ei ole mitte ainult katse uurida graafiku struktuuri, vaid töödelda sellel määratletud signaali. Võib tõepoolest olla huvitatud seda tüüpi struktureeritud signaalide filtreerimisest või kokkusurumisest. Sellest hoolimata seisab graafikusignaalide analüüs silmitsi mitme lahtise probleemiga, mis on peamiselt tingitud asjaomaste signaalide olemusest, mida ei saa kasta eukleidsetesse ruumidesse. See muudab tavapärase signaalitöötluse meetodite kasutamise keeruliseks. Seetõttu on äärmiselt oluline töötada välja tõhusad meetodid, mis on võimelised käsitsema suvalisi graafikusignaale. Selle tulemusena tekkis uus uurimisvaldkond selliste signaalide töötlemise kohta, mille eesmärk on väljendada ametlikus kontekstis mis tahes graafikute tavapäraseid signaalitöötlusmeetodeid. Selles projektis oleme huvitatud teatud tüüpi andmetest: pilved 3D värvipunktid ja metoodiline areng tehnikate töötlemise selliste signaalide konsolideerida, tihendada, ja taastada neid. Sellised meetodid peaksid olema täielikult integreeritud 3D-digitaalsesse prototüüpimisprotsessi, mis põhineb graafikutena esitatud punktide pilvemudelil. (Estonian)
11 August 2022
0 references
Siūlomas mokslinių tyrimų projektas „Trečiųjų spalvinių duomenų masių signalų apdorojimas grafikuose ir jos skaitmeninėse programose“ yra GRAPHSIP (GRAPH signalo apdorojimo) projekto (GRAPH signalo apdorojimo) išplėtimas, kurį palaiko „Greyc“. Jis yra išsamesnis atsižvelgiant į „Greyc“ skaitmeninių duomenų tvarkymo raidą ir su jais susijusius mokslinius iššūkius. „Greyc“ patirtis yra pripažinta grafikų, variacijos metodų, atvirkštinių problemų ir optimizavimo srityse, kurios visi yra susijusios su konkrečių problemų sprendimu, ypač su stipriu medicininiu ir 3D vizualizavimu. Projektas yra nacionalinių projektų bendro finansavimo sistemos dalis, jis patenka į RIS3 (Mokslinių tyrimų Žemutinėje Normandijoje stiprinimas) 1 krypties ir OS1 kryptis, priimant mokslininkus, dirbančius RIS3 srityse. Konkrečiau, tai susiję su tema „Skaitmeninė ekonomika ir visuomenė“ ir „virtualios realybės“ ir „pažangaus dokumentų skaitmeninimo“ potemėmis. Projekto tikslas – konsoliduoti „Greyc“ patirtį sparčiai besiplečiančioje grafikos signalų apdorojimo srityje ir įsteigti laboratoriją kaip pagrindinį tarptautinį veikėją. Pastaraisiais metais matėme didžiulį skaitmeninių duomenų gamybos augimą ir didžiųjų duomenų atsiradimą, kur mes bandome analizuoti šias duomenų mases. Jie gali būti renkami labai skirtingomis aplinkybėmis, tačiau jiems dažnai reikia panašių apdorojimo ir analizės metodų: restauravimas, suspaudimas, mokymasis ir pripažinimas. Su skirtingais duomenų tipais ir panašiais apdorojimo tikslais, atrodo natūralu kreiptis į bendrą vaizdą. Todėl grafikai, atsižvelgiant į jų universalumą, pasirodė kaip labai pritaikytas vaizdas, leidžiantis duomenų masėse užfiksuoti vidinę geometrinę organizaciją. Tuomet šiuolaikinės informacijos apdorojimas virto grafikos analize, siekiant išgauti bendruomenes iš socialinių tinklų analizuojant grafiko struktūrą. Tačiau diagramose pateikti duomenys taip pat gali būti laikomi pavyzdžių, susijusių su grafiko smailėmis ir (arba) kraštais, rinkiniu. Tokiu atveju didelio masto duomenys, susiję su aukščiausiojo lygio susitikimais, gali būti laikomi grafikos signalais. Signalų apdorojimas grafikuose labai skiriasi nuo grafikos analizės, nes tai ne tik bandymas ištirti grafiko struktūrą, bet ir apdoroti jame apibrėžtą signalą. Vienas iš tiesų gali būti suinteresuotas filtruoti arba suspausti šio tipo struktūrinius signalus. Nepaisant to, analizuojant grafinius signalus susiduriama su keliais atvirais iššūkiais, daugiausia dėl susijusių signalų pobūdžio, kurių negalima panardinti į Euklideano erdves. Tai apsunkina įprastinių signalų apdorojimo metodų naudojimą. Todėl labai svarbu kurti veiksmingus metodus, galinčius valdyti savavališkus grafikos signalus. Dėl to atsirado nauja tokių signalų apdorojimo mokslinių tyrimų sritis, kuria siekiama oficialiame kontekste išreikšti įprastus bet kokių grafikų signalų apdorojimo metodus. Šiame projekte mus domina tam tikros rūšies duomenys: 3D spalvų taškų debesys ir metodinė tokių signalų apdorojimo metodų plėtra, siekiant juos konsoliduoti, suspausti ir atkurti. Tokie metodai turėtų būti visiškai integruoti į 3D skaitmeninio prototipo kūrimo procesą, grindžiamą debesų kompiuterijos taškų modeliavimu kaip grafikai. (Lithuanian)
11 August 2022
0 references
Predloženi istraživački projekt, "Obrada signala na grafikonima i njezine digitalne aplikacije za trodimenzionalne mase podataka u boji, nastavak je projekta GRAPHSIP (GRAPH obrada signala) koji Greyc podržava. Sveobuhvatniji je u skladu s razvojem sustava Greyc u pogledu obrade digitalnih podataka i sa znanstvenim izazovima koje oni predstavljaju. Greyc-ova stručnost prepoznata je u područjima grafova, varijcijskih metoda, inverznih problema i optimizacije, a sve su povezane s rješavanjem konkretnih problema, posebno sa snažnom aktivnošću u medicinskom i 3D snimanju. Projekt je dio programa sufinanciranja za nacionalne projekte, obuhvaćen je osi 1 i OS1 RIS3 (Jačanje istraživanja u Donjoj Normandiji) primanjem istraživača koji rade u području RIS3. Točnije, to se odnosi na temu „Digitalizacija i društvo” i podtema „virtualne stvarnosti i” inteligentne digitalizacije dokumenata. Cilj je projekta konsolidirati Greyc-ovu stručnost u brzo širem području obrade grafičkih signala i uspostaviti laboratorij kao glavni međunarodni igrač. Posljednjih godina vidjeli smo ogroman rast u proizvodnji digitalnih podataka i pojavu velikih podataka, gdje pokušavamo analizirati te mase podataka. Oni se mogu prikupljati u vrlo različitim kontekstima, ali često zahtijevaju slične tehnike obrade i analize: obnova, kompresija, učenje i prepoznavanje. S heterogenim vrstama podataka i sličnim ciljevima obrade, čini se prirodnim okrenuti se zajedničkom prikazu. Grafikoni su se, dakle, pojavili, iz njihove svestrane prirode, kao vrlo prilagođeni prikaz koji omogućuje hvatanje intrinzične geometrijske organizacije u masama podataka. Obrada suvremenih informacija zatim se pretvorila u graf analizu kako bi se izvukle zajednice iz društvenih mreža analizom strukture grafikona. Međutim, podaci prikazani grafikonima mogu se promatrati i kao skup uzoraka povezanih s vrhovima i/ili rubovima grafikona. U takvom se scenariju podaci velikih razmjera povezani sa sastancima na vrhu mogu smatrati grafičkim signalima. Obrada signala na grafikonima vrlo se razlikuje od analize grafikona jer to nije samo pokušaj proučavanja strukture grafikona, već i obrade signala definiranog na njemu. Može se doista zanimati filtriranje ili komprimiranje ove vrste strukturiranih signala. Međutim, analiza grafičkih signala suočava se s nekoliko otvorenih izazova, uglavnom zbog prirode uključenih signala, koji se ne mogu uroniti u euklidske prostore. To čini korištenje konvencionalnih metoda obrade signala teško. Stoga je razvoj učinkovitih metoda, sposobnih za rukovanje proizvoljnim grafičkim signalima, od ključne važnosti. To je dovelo do pojave novog područja istraživanja o obradi takvih signala koje u formalnom kontekstu želi izraziti uobičajene metode obrade signala za sve grafove. U ovom projektu zanima nas određena vrsta podataka: oblaci 3D boja točaka i metodološki razvoj tehnika za obradu takvih signala za konsolidaciju, stisnuti, i vratiti ih. Takve tehnike namijenjene su potpunoj integraciji u proces izrade 3D digitalne izrade prototipa na temelju modeliranja točaka u oblaku prikazanih kao grafikoni. (Croatian)
11 August 2022
0 references
Το προτεινόμενο ερευνητικό έργο με τίτλο "Η επεξεργασία σημάτων σε γραφήματα και οι ψηφιακές εφαρμογές της για τις τρισδιάστατες μάζες χρωματικών δεδομένων, είναι η επέκταση του έργου GRAPHSIP (GRAPH signal Processing) (GRAPH signal Processing) που υποστηρίζει η Greyc. Είναι πιο ολοκληρωμένη σύμφωνα με τις εξελίξεις της Greyc όσον αφορά την επεξεργασία ψηφιακών δεδομένων και τις επιστημονικές προκλήσεις που θέτουν. Η τεχνογνωσία της Greyc αναγνωρίζεται στους τομείς των γραφημάτων, των παραλλαγών μεθόδων, των αντίστροφων προβλημάτων και της βελτιστοποίησης, τα οποία συνδέονται με την επίλυση συγκεκριμένων προβλημάτων, ιδιαίτερα με μια ισχυρή δραστηριότητα στην ιατρική και τρισδιάστατη απεικόνιση. Το έργο αποτελεί μέρος του προγράμματος συγχρηματοδότησης για εθνικά έργα, εμπίπτει στους άξονες 1 και OS1 του RIS3 (Ενίσχυση της έρευνας στην Κάτω Νορμανδία) μέσω της υποδοχής ερευνητών που εργάζονται στους τομείς των RIS3. Πιο συγκεκριμένα, αυτό αφορά το θέμα «Ψηφιακή και Κοινωνία» και τα υποθέματα της «εικονικής πραγματικότητας και» της έξυπνης ψηφιοποίησης των εγγράφων. Στόχος του έργου είναι να εδραιώσει την τεχνογνωσία της Greyc στον ταχέως αναπτυσσόμενο τομέα της επεξεργασίας γραφικών σημάτων και να δημιουργήσει το εργαστήριο ως σημαντικό διεθνή παράγοντα. Τα τελευταία χρόνια, έχουμε δει μια τεράστια ανάπτυξη στην παραγωγή ψηφιακών δεδομένων και την έλευση των Big Data, όπου προσπαθούμε να αναλύσουμε αυτές τις μάζες δεδομένων. Αυτά μπορούν να συλλεχθούν σε πολύ διαφορετικά πλαίσια, αλλά συχνά απαιτούν παρόμοιες τεχνικές επεξεργασίας και ανάλυσης: αποκατάσταση, συμπίεση, μάθηση και αναγνώριση. Με ετερογενείς τύπους δεδομένων και παρόμοιους στόχους επεξεργασίας, φαίνεται φυσικό να στραφούμε σε μια κοινή εκπροσώπηση. Ως εκ τούτου, τα γραφήματα έχουν εμφανιστεί, από την ευπροσάρμοστη φύση τους, ως μια εξαιρετικά προσαρμοσμένη αναπαράσταση που επιτρέπει να αποτυπωθεί η εγγενής γεωμετρική οργάνωση στις μάζες των δεδομένων. Η επεξεργασία των σύγχρονων πληροφοριών στη συνέχεια μετατράπηκε σε ανάλυση γραφημάτων για να εξαγάγει κοινότητες από τα κοινωνικά δίκτυα αναλύοντας τη δομή του γραφήματος. Ωστόσο, τα δεδομένα που αντιπροσωπεύονται από γραφήματα μπορούν επίσης να θεωρηθούν ως ένα σύνολο δειγμάτων που σχετίζονται με τις κορυφές ή/και τις ακμές ενός γραφήματος. Σε ένα τέτοιο σενάριο, τα δεδομένα μεγάλης κλίμακας που συνδέονται με τις συνόδους κορυφής μπορούν στη συνέχεια να θεωρηθούν ως σήματα γραφημάτων. Η επεξεργασία των σημάτων σε γραφήματα είναι πολύ διαφορετική από την ανάλυση γραφημάτων, επειδή δεν είναι μόνο μια προσπάθεια να μελετηθεί η δομή του γραφήματος, αλλά και να επεξεργαστείτε το σήμα που ορίζεται σε αυτό. Μπορεί πράγματι να ενδιαφερθεί κανείς για το φιλτράρισμα ή τη συμπίεση αυτού του τύπου δομημένων σημάτων. Ωστόσο, η ανάλυση των σημάτων γραφημάτων αντιμετωπίζει πολλές ανοικτές προκλήσεις, κυρίως λόγω της φύσης των σχετικών σημάτων, τα οποία δεν μπορούν να βυθιστούν σε Ευκλείδειους χώρους. Αυτό δυσχεραίνει τη χρήση συμβατικών μεθόδων επεξεργασίας σήματος. Ως εκ τούτου, η ανάπτυξη αποτελεσματικών μεθόδων, ικανών να χειρίζονται αυθαίρετα σήματα γραφημάτων, είναι υψίστης σημασίας. Αυτό οδήγησε στην εμφάνιση ενός νέου πεδίου έρευνας σχετικά με την επεξεργασία τέτοιων σημάτων που επιδιώκει να εκφράσει σε ένα επίσημο πλαίσιο τις συνήθεις μεθόδους επεξεργασίας σήματος για οποιαδήποτε γραφήματα. Σε αυτό το έργο μας ενδιαφέρει ένα συγκεκριμένο είδος δεδομένων: σύννεφα των σημείων 3D χρώμα και η μεθοδολογική ανάπτυξη των τεχνικών για την επεξεργασία τέτοιων σημάτων για την εδραίωση, συμπίεση, και την αποκατάσταση τους. Οι τεχνικές αυτές προορίζονται να ενσωματωθούν πλήρως σε μια τρισδιάστατη διαδικασία διαμόρφωσης ψηφιακών πρωτοτύπων με βάση τη μοντελοποίηση του υπολογιστικού νέφους σημείων που εκπροσωπούνται ως γραφήματα. (Greek)
11 August 2022
0 references
Navrhovaný výskumný projekt, "Spracovanie signálov na grafoch a jeho digitálnych aplikácií pre trojrozmerné farebné dátové hmotnosti, je rozšírenie projektu GRAPHSIP (GRAPH spracovanie signálu) (GRAPH spracovanie signálu), ktorý Greyc podporuje. Je komplexnejšia v súlade s vývojom Greycu v oblasti spracovania digitálnych údajov a vedeckými výzvami, ktoré predstavujú. Greyc odborné znalosti sú uznávané v oblasti grafov, variačných metód, inverzných problémov a optimalizácie, z ktorých všetky sú spojené s riešením konkrétnych problémov, najmä so silnou aktivitou v zdravotníctve a 3D zobrazovaní. Projekt je súčasťou schémy spolufinancovania národných projektov, spadá pod os 1 a OS1 RIS3 (Posilnenie výskumu v Dolnej Normandii) prostredníctvom prijímania výskumných pracovníkov pracujúcich v oblastiach RIS3. Konkrétnejšie sa to týka témy „Digitálna a spoločnosť“ a podtematiky „virtuálnej reality a“ inteligentnej digitalizácie dokumentov. Cieľom projektu je konsolidovať odborné znalosti Greyca v rýchlo sa rozvíjajúcej oblasti spracovania grafových signálov a vytvoriť laboratórium ako významného medzinárodného hráča. V posledných rokoch sme boli svedkami obrovského rastu produkcie digitálnych dát a nástupu veľkých dát, kde sa snažíme analyzovať tieto dátové masy. Môžu sa zbierať vo veľmi odlišných kontextoch, ale často si vyžadujú podobné techniky liečby a analýzy: obnova, kompresia, učenie a uznávanie. Pri heterogénnych typoch údajov a podobných cieľoch liečby sa zdá prirodzené obrátiť sa na spoločnú reprezentáciu. Grafy sa preto z hľadiska svojej všestrannosti objavili ako vysoko prispôsobená reprezentácia umožňujúca zachytiť vnútornú geometrickú organizáciu v masách údajov. Spracovanie moderných informácií sa potom zmenilo na grafovú analýzu na extrakciu komunít zo sociálnych sietí analýzou štruktúry grafu. Údaje reprezentované grafmi však možno vnímať aj ako súbor vzoriek spojených s píkmi a/alebo okrajmi grafu. V takomto scenári sa potom údaje veľkého rozsahu spojené so samitmi môžu považovať za grafové signály. Spracovanie signálov na grafoch je veľmi odlišné od analýzy grafu, pretože nejde len o pokus o štúdium štruktúry grafu, ale o spracovanie signálu definovaného na ňom. Človek môže mať naozaj záujem o filtrovanie alebo kompresiu tohto typu štruktúrovaných signálov. Analýza grafových signálov však čelí niekoľkým otvoreným výzvam, najmä z dôvodu povahy príslušných signálov, ktoré sa nemôžu ponoriť do euklidských priestorov. To sťažuje používanie konvenčných metód spracovania signálu. Preto je mimoriadne dôležité vyvinúť účinné metódy, ktoré sú schopné manipulovať s ľubovoľnými signálmi grafu. To viedlo k vzniku novej oblasti výskumu spracovania takýchto signálov, ktorá sa snaží vyjadriť vo formálnom kontexte obvyklé metódy spracovania signálov pre všetky grafy. V tomto projekte máme záujem o konkrétny typ údajov: mraky 3D farebných bodov a metodický vývoj techník na spracovanie takýchto signálov na konsolidáciu, kompresiu a obnovenie. Takéto techniky majú byť plne integrované do procesu 3D digitálneho prototypovania založeného na cloudovom modelovaní bodov reprezentovaných ako grafy. (Slovak)
11 August 2022
0 references
Ehdotettu tutkimushanke, jossa käsitellään signaaleja graafeissa ja sen digitaalisissa sovelluksissa kolmiulotteisissa väridatamassoissa, on Greycin tukeman GRAPHSIP (GRAPH signal Processing) -hankkeen (GRAPH signal Processing) laajennus. Se on kattavampi, mikä vastaa Greycin kehitystä digitaalisen datan käsittelyssä ja sen aiheuttamia tieteellisiä haasteita. Greycin asiantuntemus tunnetaan kaavioiden, variaatiomenetelmien, käänteisongelmien ja optimoinnin aloilla, jotka kaikki liittyvät konkreettisten ongelmien ratkaisemiseen, erityisesti vahvaan toimintaan lääketieteellisessä ja 3D-kuvauksessa. Hanke on osa kansallisten hankkeiden yhteisrahoitusjärjestelmää, ja se kuuluu RIS3:n toimintalinjaan 1 ja OS1 (Tutkimuksen vahvistaminen Ala-Normandiassa) ottamalla vastaan RIS3-strategioiden alalla työskenteleviä tutkijoita. Tämä koskee erityisesti aihetta ”Digital and Society” sekä ”virtuaalitodellisuuden ja” asiakirjojen älykkään digitalisoinnin alateemaa. Hankkeen tavoitteena on vahvistaa Greycin asiantuntemusta nopeasti laajenevalla grafiikan signaalinkäsittelyalalla ja perustaa laboratorio merkittäväksi kansainväliseksi toimijaksi. Viime vuosina olemme nähneet valtavan kasvun digitaalisen datan tuotannossa ja massadatan kynnyksellä, jossa yritämme analysoida näitä datamassoja. Ne voidaan kerätä hyvin erilaisissa yhteyksissä, mutta ne edellyttävät usein samanlaisia käsittely- ja analyysitekniikoita: restaurointi, pakkaaminen, oppiminen ja tunnustaminen. Epäyhtenäisillä tietotyypeillä ja samankaltaisilla hoitotavoitteilla vaikuttaa luonnolliselta kääntyä yhteiseen edustukseen. Graafiset kaaviot ovat siksi kehittyneet moninaisuudestaan hyvin mukautettuna esityksenä, jonka avulla voidaan kaapata sisäinen geometrinen organisaatio datan massoissa. Nykyaikaisen tiedon käsittely muuttui sitten kaavioanalyysiksi, jonka avulla yhteisöistä poimitaan sosiaalisia verkostoja analysoimalla kaavion rakennetta. Kaavioiden esittämät tiedot voidaan kuitenkin nähdä myös näytekokonaisuutena, joka liittyy kaavion piikkiin ja/tai reunoihin. Tällaisessa skenaariossa huippukokouksiin liittyviä laajamittaisia tietoja voidaan sitten pitää kaaviosignaaleina. Signaalien käsittely kaavioissa on hyvin erilainen kuin kaavioanalyysi, koska se ei ole vain yritys tutkia kaavion rakennetta vaan käsitellä sille määriteltyä signaalia. Tämäntyyppisten strukturoitujen signaalien suodattaminen tai pakkaaminen voi todellakin olla kiinnostunut. Graafisten signaalien analysointiin liittyy kuitenkin useita avoimia haasteita, jotka johtuvat pääasiassa niiden signaalien luonteesta, joita ei voida upottaa euklideisiin tiloihin. Tämä vaikeuttaa perinteisten signaalinkäsittelymenetelmien käyttöä. Siksi tehokkaiden menetelmien kehittäminen, joka pystyy käsittelemään mielivaltaisia kaaviosignaaleja, on ensiarvoisen tärkeää. Tämä johti tällaisten signaalien käsittelyä koskevan uuden tutkimusalan syntymiseen, jolla pyritään ilmaisemaan muodollisessa yhteydessä tavanomaiset signaalinkäsittelymenetelmät graafeille. Tässä hankkeessa olemme kiinnostuneita tietyntyyppisistä tiedoista: 3D-väripisteiden pilvet ja menetelmien kehittäminen tällaisten signaalien käsittelyyn konsolidoimaan, pakkaamaan ja palauttamaan ne. Tällaiset tekniikat on tarkoitus integroida täysin 3D-digitaaliseen prototyyppien prosessiin, joka perustuu kaavioina esitettävien pisteiden pilvimallinnukseen. (Finnish)
11 August 2022
0 references
Proponowany projekt badawczy, "Przetwarzanie sygnałów na wykresach i jego aplikacji cyfrowych dla trójwymiarowych mas danych kolorowych, jest rozszerzeniem projektu GRAPHSIP (GRAPH signal Processing) (Przetwarzanie sygnału GRAPH), który obsługuje Greyc. Jest on bardziej kompleksowy, zgodnie z postępami Greyca w zakresie przetwarzania danych cyfrowych oraz z wyzwaniami naukowymi, jakie one stanowią. Doświadczenie Greyc jest rozpoznawalne w dziedzinie wykresów, metod różnicowych, odwrotnych problemów i optymalizacji, z których wszystkie są związane z rozwiązywaniem konkretnych problemów, zwłaszcza z silną aktywnością w dziedzinie obrazowania medycznego i 3D. Projekt jest częścią systemu współfinansowania projektów krajowych, wchodzi w zakres osi 1 i OS1 RIS3 (Wzmocnienie badań w Dolnej Normandii) poprzez przyjmowanie naukowców pracujących w dziedzinach RIS3. W szczególności dotyczy to tematu „Cyfrowa i Społeczeństwo” oraz podtematyki „wirtualnej rzeczywistości i” inteligentnej cyfryzacji dokumentów. Projekt ma na celu konsolidację wiedzy Greyc w szybko rozwijającej się dziedzinie przetwarzania sygnałów graficznych oraz ustanowienie laboratorium jako ważnego gracza międzynarodowego. W ostatnich latach obserwujemy ogromny wzrost produkcji danych cyfrowych i pojawienie się dużych zbiorów danych, gdzie staramy się analizować te masy danych. Można je gromadzić w bardzo różnych kontekstach, ale często wymagają one podobnych technik przetwarzania i analizy: przywracanie, kompresja, uczenie się i rozpoznawanie. Z niejednorodnymi rodzajami danych i podobnymi celami przetwarzania wydaje się naturalne przejście do wspólnej reprezentacji. Wykresy pojawiły się zatem, z ich wszechstronnego charakteru, jako wysoce dostosowana reprezentacja pozwalająca uchwycić nieodłączną organizację geometryczną w masach danych. Przetwarzanie nowoczesnych informacji przekształciło się następnie w analizę graficzną w celu wydobycia społeczności z sieci społecznościowych poprzez analizę struktury wykresu. Dane przedstawione przez wykresy można jednak również postrzegać jako zbiór próbek powiązanych z pikami i/lub krawędziami wykresu. W takim scenariuszu dane na dużą skalę związane ze szczytami można następnie uznać za sygnały graficzne. Przetwarzanie sygnałów na wykresach różni się bardzo od analizy wykresu, ponieważ jest to nie tylko próba zbadania struktury wykresu, ale także przetworzenia określonego na nim sygnału. Można rzeczywiście zainteresować się filtrowaniem lub kompresją tego typu sygnałów strukturyzowanych. Niemniej jednak analiza sygnałów graficznych stoi przed kilkoma otwartymi wyzwaniami, głównie ze względu na charakter sygnałów, których nie można zanurzyć w przestrzeniach Euklidesa. Utrudnia to korzystanie z konwencjonalnych metod przetwarzania sygnału. Dlatego rozwój skutecznych metod, zdolnych do obsługi dowolnych sygnałów graficznych, ma ogromne znaczenie. Doprowadziło to do powstania nowej dziedziny badań nad przetwarzaniem takich sygnałów, której celem jest wyrażenie w kontekście formalnym zwykłych metod przetwarzania sygnałów dla dowolnych wykresów. W ramach tego projektu jesteśmy zainteresowani konkretnym rodzajem danych: chmury 3D punktów kolorów i metodologicznego rozwoju technik przetwarzania takich sygnałów do konsolidacji, kompresji i przywracania ich. Techniki te mają być w pełni zintegrowane z cyfrowym procesem prototypowania 3D opartym na modelowaniu w chmurze punktów przedstawianych jako wykresy. (Polish)
11 August 2022
0 references
A javasolt kutatási projekt, "A jelek feldolgozása a grafikonokon és digitális alkalmazásai a háromdimenziós színes adattömegek, a GRAPHSIP (GRAPH jelfeldolgozás) projekt (GRAPH jelfeldolgozás) kiterjesztése, amelyet a Greyc támogat. Átfogóbb, összhangban a Greyc digitális adatok feldolgozásával kapcsolatos fejleményeivel és az általuk jelentett tudományos kihívásokkal. Greyc szakértelmét elismerik a grafikonok, variációs módszerek, inverz problémák és optimalizálás területén, amelyek mindegyike konkrét problémák megoldásával jár, különösen az orvosi és 3D képalkotás erős aktivitásával. A projekt a nemzeti projektek társfinanszírozási rendszerének részét képezi, a RIS3 (A kutatás erősítése Alsó-Normandiában) 1. tengelye és OS1 tengelye alá tartozik a RIS3 területén dolgozó kutatók fogadása révén. Konkrétabban ez a „Digitális és Társadalom” témát, valamint a „virtuális valóság és a dokumentumok intelligens digitalizálása” szubtematikai elemeit érinti. A projekt célja, hogy megszilárdítsa Greyc szakértelmét a gráfjelek feldolgozásának gyorsan bővülő területén, és hogy a laboratóriumot jelentős nemzetközi szereplővé tegye. Az elmúlt években hatalmas növekedést tapasztaltunk a digitális adatok előállításában és a Big Data megjelenésében, ahol megpróbáljuk elemezni ezeket az adattömegeket. Ezek nagyon különböző körülmények között gyűjthetők, de gyakran hasonló kezelési és elemzési technikákat igényelnek: restaurálás, tömörítés, tanulás és felismerés. Heterogén adattípusok és hasonló kezelési célok mellett természetesnek tűnik, hogy közös képviseletre térjünk át. A grafikonok ezért sokoldalú jellegükből adódóan olyan jól alkalmazkodó ábrázolásként jelentek meg, amely lehetővé teszi az adattömegek belső geometriai felépítésének rögzítését. A modern információk feldolgozása gráfanalízissé vált, hogy a közösségeket kinyerjék a közösségi hálózatokból a grafikon szerkezetének elemzésével. A gráfok által ábrázolt adatok azonban a gráf csúcsaihoz és/vagy éleihez kapcsolódó minták halmazának is tekinthetők. Ilyen forgatókönyv esetén a csúcstalálkozókhoz kapcsolódó nagyléptékű adatok grafikonjelnek tekinthetők. A gráfokon lévő jelek feldolgozása nagyon különbözik a gráfanalízistől, mert nem csak kísérlet a gráf szerkezetének tanulmányozására, hanem a rajta meghatározott jel feldolgozására is. Valóban érdekelhet az ilyen típusú strukturált jelek szűrése vagy tömörítése. Mindazonáltal a gráfjelek elemzése számos nyitott kihívással néz szembe, főként az érintett jelek természete miatt, amelyek nem meríthetők el az euklideszi terekbe. Ez megnehezíti a hagyományos jelfeldolgozási módszerek használatát. Ezért rendkívül fontos az önkényes gráfjelek kezelésére képes hatékony módszerek kifejlesztése. Ez egy új kutatási terület kialakulásához vezetett az ilyen jelek feldolgozásával kapcsolatban, amely arra törekszik, hogy formális összefüggésben fejezze ki a jelfeldolgozás szokásos módszereit bármely gráf esetében. Ebben a projektben egy bizonyos típusú adat érdekel: a 3D színpontok felhői és az ilyen jelek feldolgozására szolgáló technikák módszertani fejlesztése a konszolidálás, tömörítés és visszaállítás érdekében. Ezeket a technikákat teljes mértékben integrálni kell egy 3D-s digitális prototípuskészítési folyamatba, amely a grafikonként ábrázolt pontok felhőmodellezésén alapul. (Hungarian)
11 August 2022
0 references
Navrhovaný výzkumný projekt, "Zpracování signálů na grafech a jeho digitálních aplikacích pro trojrozměrné množství barevných dat, je rozšířením projektu GRAPHSIP (GRAPH Sign Processing), který Greyc podporuje. Je komplexnější v souladu s vývojem společnosti Greyc v oblasti zpracování digitálních údajů a s vědeckými výzvami, které představují. Greyc odborné znalosti jsou uznávány v oblasti grafů, variačních metod, inverzních problémů a optimalizace, z nichž všechny jsou spojeny s řešením konkrétních problémů, zejména se silnou aktivitou v medicíně a 3D zobrazování. Projekt je součástí režimu spolufinancování pro vnitrostátní projekty, spadá pod osu 1 a OS1 RIS3 (posílení výzkumu v Dolní Normandii) prostřednictvím přijímání výzkumných pracovníků působících v oblasti RIS3. Konkrétně se jedná o téma „Digitální a společnost“ a podtéma „virtuální reality a“ inteligentní digitalizace dokumentů. Cílem projektu je konsolidovat odborné znalosti společnosti Greyc v rychle se rozšiřující oblasti zpracování grafových signálů a vytvořit laboratoř jako významného mezinárodního hráče. V posledních letech jsme zaznamenali obrovský nárůst produkce digitálních dat a příchod dat velkého objemu, kde se snažíme analyzovat tyto objemy dat. Ty lze shromažďovat ve velmi odlišných souvislostech, ale často vyžadují podobné techniky léčby a analýzy: obnova, komprese, učení a uznání. S heterogenními datovými typy a podobnými cíli léčby se zdá přirozené obrátit se na společné zastoupení. Grafy se proto z jejich všestranné povahy objevily jako vysoce přizpůsobená reprezentace umožňující zachytit vnitřní geometrickou organizaci v masách dat. Zpracování moderních informací se pak změnilo v grafovou analýzu k extrahování komunit ze sociálních sítí analýzou struktury grafu. Údaje představované grafy však lze také považovat za soubor vzorků spojených s píky a/nebo hranami grafu. V takovém scénáři pak lze rozsáhlé údaje spojené s summity považovat za grafové signály. Zpracování signálů na grafech je velmi odlišné od grafové analýzy, protože nejde jen o pokus o studium struktury grafu, ale o zpracování signálu definovaného na něm. Člověk může mít skutečně zájem filtrovat nebo komprimovat tento typ strukturovaných signálů. Analýza grafových signálů však čelí několika otevřeným výzvám, zejména kvůli povaze dotčených signálů, které nelze ponořit do euklidovských prostorů. To ztěžuje používání konvenčních metod zpracování signálu. Proto má prvořadý význam vývoj účinných metod, schopných zvládnout libovolný graf signály. To vedlo ke vzniku nové oblasti výzkumu zpracování takových signálů, která se snaží ve formálním kontextu vyjádřit obvyklé metody zpracování signálů pro jakékoli grafy. V tomto projektu se zajímáme o konkrétní typ dat: mraky 3D barevných bodů a metodický vývoj technik pro zpracování těchto signálů pro konsolidaci, kompresi a obnovu. Tyto techniky mají být plně začleněny do 3D procesu digitálního prototypování založeného na cloudovém modelování bodů znázorněných jako grafy. (Czech)
11 August 2022
0 references
Ierosinātais pētniecības projekts “Signālu apstrāde grafikos un tās digitālajos lietojumos trīsdimensiju krāsu datu masām” ir GRAPHSIP (GRAPH signālu apstrādes) projekta (GRAPH signāla apstrāde), ko atbalsta Greyc, paplašināšana. Tas ir visaptverošāks saskaņā ar Greyc norisēm digitālo datu apstrādes jomā un to radītajām zinātniskajām problēmām. Greyc zināšanas ir atzītas tādās jomās kā diagrammas, variācijas metodes, apgrieztās problēmas un optimizācija, kas visas ir saistītas ar konkrētu problēmu risināšanu, jo īpaši ar spēcīgu aktivitāti medicīnā un 3D attēlveidošanā. Projekts ir daļa no valsts projektu līdzfinansēšanas shēmas, uz to attiecas RIS3 1. ass un OS1 (pētniecības stiprināšana Lejas Normandijā), uzņemot pētniekus, kuri strādā RIS3 jomā. Konkrētāk, tas attiecas uz tēmu “Digitālā un sabiedrība” un “virtuālās realitātes” un dokumentu viedās digitalizācijas subtemātiku. Projekta mērķis ir nostiprināt Greyc zināšanas strauji augošajā grafisko signālu apstrādes jomā un izveidot laboratoriju kā galveno starptautisko spēlētāju. Pēdējos gados mēs esam redzējuši milzīgu digitālo datu ražošanas pieaugumu un lielo datu parādīšanos, kur mēs cenšamies analizēt šīs datu masas. Tos var apkopot ļoti atšķirīgos kontekstos, taču bieži ir vajadzīgas līdzīgas apstrādes un analīzes metodes: restaurācija, saspiešana, mācīšanās un atzīšana. Ar neviendabīgiem datu veidiem un līdzīgiem apstrādes mērķiem šķiet dabiski pievērsties kopējam attēlojumam. Tāpēc grafiki no to daudzpusīgā rakstura ir parādījušies kā ļoti pielāgots attēlojums, kas ļauj attēlot raksturīgo ģeometrisko organizāciju datu masās. Mūsdienu informācijas apstrāde tad pārvērtās grafikas analīzē, lai iegūtu kopienas no sociālajiem tīkliem, analizējot diagrammas struktūru. Tomēr datus, ko attēlo grafiki, var uzskatīt arī par paraugu kopu, kas saistīta ar diagrammas pīķiem un/vai malām. Šādā scenārijā liela mēroga datus, kas saistīti ar augstākā līmeņa sanāksmēm, var uzskatīt par grafiskiem signāliem. Signālu apstrāde grafikos ir ļoti atšķirīga no grafikas analīzes, jo tas ir ne tikai mēģinājums izpētīt grafika struktūru, bet arī apstrādāt tajā definēto signālu. Viens patiešām var būt ieinteresēti filtrēt vai saspiest šāda veida strukturētus signālus. Tomēr grafika signālu analīze saskaras ar vairākiem neatrisinātiem izaicinājumiem, galvenokārt iesaistīto signālu rakstura dēļ, kurus nevar iegremdēt Eiklīdas telpās. Tas apgrūtina parasto signālu apstrādes metožu izmantošanu. Tāpēc, izstrādājot efektīvas metodes, kas spēj rīkoties patvaļīgi grafika signālus, ir ārkārtīgi svarīgi. Tā rezultātā radās jauna pētniecības joma par šādu signālu apstrādi, kuras mērķis ir formālā kontekstā izteikt parastās signālu apstrādes metodes jebkurā grafikā. Šajā projektā mūs interesē konkrēts datu veids: mākoņi 3D krāsu punktiem un metodisko attīstību metodes, lai apstrādātu šādus signālus, lai konsolidētu, saspiestu un atjaunotu tos. Šādas metodes ir paredzēts pilnībā integrēt 3D digitālā prototipu veidošanas procesā, kura pamatā ir grafikos attēloto punktu mākoņa modelēšana. (Latvian)
11 August 2022
0 references
Is é an tionscadal taighde atá beartaithe, "Próiseáil comharthaí ar ghraif agus a fheidhmchláir dhigiteacha le haghaidh maiseanna sonraí datha tríthoiseach, leathnú an tionscadail GRAPHSIP (Próiseáil SIgnal GRAPH) (Próiseáil SIgnal GRAPH) a thacaíonn GREYC. Tá sé níos cuimsithí i gcomhréir le forbairtí GREYC maidir le próiseáil sonraí digiteacha agus na dúshláin eolaíocha a bhaineann leo. Tá saineolas Greyc aitheanta i réimsí na graif, modhanna éagsúla, fadhbanna inbhéartach, agus leas iomlán a bhaint, gach ceann acu a bhaineann le réiteach fadhbanna nithiúla, go háirithe le gníomhaíocht láidir i íomháú leighis agus 3D. Tá an tionscadal mar chuid den scéim chómhaoinithe do thionscadail náisiúnta, tagann sé faoi ais 1 agus OS1 de RIS3 (Taighde a neartú ar an Normainn Íochtarach) trí ghlacadh le taighdeoirí atá ag obair i réimsí RIS3. Go sonrach, baineann sé sin leis an téama “Cúrsaí Digiteacha agus an tSochaí” agus leis na fothéamaí a bhaineann le “réaltacht fhíorúil agus” Digitiú Cliste Doiciméad. Tá sé mar aidhm ag an tionscadal saineolas GREYC a chomhdhlúthú i réimse na próiseála comharthaí grafa atá ag leathnú go tapa agus an tsaotharlann a bhunú mar mhórimreoir idirnáisiúnta. Le blianta beaga anuas, tá fás ollmhór feicthe againn i dtáirgeadh sonraí digiteacha agus teacht ar Mhórshonraí, áit a bhfuilimid ag iarraidh anailís a dhéanamh ar na maiseanna sonraí seo. Is féidir iad seo a bhailiú i gcomhthéacsanna an-difriúil ach is minic a éilíonn teicnící cóireála agus anailíse den chineál céanna: athchóiriú, comhbhrú, foghlaim agus aitheantas. Le cineálacha sonraí ilchineálacha agus cuspóirí cóireála comhchosúla, is cosúil go bhfuil sé nádúrtha ionadaíocht choiteann a dhéanamh. Dá bhrí sin, tá na graif le feiceáil, óna nádúr versatile, mar léiriú an-oiriúnaithe a ligeann don eagraíocht gheoiméadrach intreach a ghabháil i maiseanna sonraí. D’iompaigh próiseáil faisnéise nua-aimseartha ina anailís graf ansin chun pobail a bhaint as líonraí sóisialta trí anailís a dhéanamh ar struchtúr an ghraf. Mar sin féin, is féidir na sonraí a léirítear le graif a fheiceáil freisin mar shraith samplaí a bhaineann le buaicphointí agus/nó imill graif. I gcás den sórt sin, is féidir na sonraí mórscála a bhaineann leis na cruinnithe mullaigh a mheas mar chomharthaí grafa ansin. Tá próiseáil comharthaí ar graif an-difriúil ó anailís graf toisc nach bhfuil sé ach iarracht chun staidéar a dhéanamh ar struchtúr an graf ach an comhartha atá sainithe air a phróiseáil. D’fhéadfadh duine a bheith go deimhin suim acu i scagadh nó compressing an cineál seo comharthaí struchtúrtha. Mar sin féin, tá roinnt dúshlán oscailte roimh an anailís ar chomharthaí grafa, go príomha mar gheall ar chineál na gcomharthaí lena mbaineann, nach féidir a thumadh i spásanna Euclidean. Déanann sé seo an úsáid a bhaint as modhanna próiseála comharthaí traidisiúnta deacair. Dá bhrí sin, tá sé ríthábhachtach modhanna éifeachtacha a fhorbairt, atá in ann comharthaí graif treallacha a láimhseáil. Mar thoradh air sin tháinig réimse nua taighde chun cinn maidir le próiseáil comharthaí den sórt sin a fhéachann leis na gnáthmhodhanna próiseála comharthaí d’aon ghraif a chur in iúl i gcomhthéacs foirmiúil. Sa tionscadal seo tá suim againn i gcineál áirithe sonraí: scamaill de phointí dath 3D agus forbairt mhodheolaíoch na dteicnící le haghaidh comharthaí den sórt sin a phróiseáil chun iad a chomhdhlúthú, a chomhbhrú, agus a chur ar ais. Tá sé beartaithe teicnící den sórt sin a chomhtháthú go hiomlán i bpróiseas fréamhshamhaltaithe digiteach 3D bunaithe ar néalshamhaltú pointí a léirítear mar ghraif. (Irish)
11 August 2022
0 references
Predlagani raziskovalni projekt „Obdelava signalov na grafih in njegovih digitalnih aplikacijah za tridimenzionalne barvne podatkovne mase“ je razširitev projekta GRAPHSIP (GRAPH signal Processing) (GRAPH signal Processing), ki ga podpira Greyc. Je celovitejša v skladu z razvojem Greyca v zvezi z obdelavo digitalnih podatkov in znanstvenimi izzivi, ki jih ti predstavljajo. Greycovo strokovno znanje je priznano na področjih grafov, variacijskih metod, inverznih problemov in optimizacije, ki so povezani z reševanjem konkretnih problemov, še posebej z močno aktivnostjo na področju medicinskega in 3D slikanja. Projekt je del sheme sofinanciranja za nacionalne projekte, spada v os 1 in OS1 RIS3 (Krepitev raziskav v Spodnji Normandiji) s sprejemom raziskovalcev, ki delajo na področju RIS3. Natančneje, to se nanaša na temo „Digital in družba“ in podtematiko „virtualne resničnosti in“ Inteligentna digitalizacija dokumentov. Cilj projekta je utrditi strokovno znanje Greyca na hitro rastočem področju obdelave grafovnih signalov in vzpostaviti laboratorij kot pomemben mednarodni akter. V zadnjih letih smo priča ogromni rasti v proizvodnji digitalnih podatkov in pojavu masovnih podatkov, kjer poskušamo analizirati te podatkovne mase. Ti se lahko zbirajo v zelo različnih kontekstih, vendar pogosto zahtevajo podobne tehnike zdravljenja in analize: obnova, stiskanje, učenje in priznavanje. Pri heterogenih vrstah podatkov in podobnih ciljih obravnave se zdi naravno, da se obrnemo na skupno predstavitev. Grafi so se zato zaradi svoje vsestranske narave pojavili kot zelo prilagojena predstavitev, ki omogoča zajemanje intrinzične geometrijske organizacije v množicah podatkov. Obdelava sodobnih informacij se je nato spremenila v analizo grafov, da bi z analizo strukture grafa izločila skupnosti iz družbenih omrežij. Vendar se lahko podatki, ki jih predstavljajo grafi, obravnavajo tudi kot niz vzorcev, povezanih z vrhovi in/ali robovi grafa. V takem scenariju se lahko obsežni podatki, povezani z vrhovi, štejejo za grafične signale. Obdelava signalov na grafih se zelo razlikuje od analize grafov, saj ni le poskus preučevanja strukture grafa, temveč tudi obdelava signala, določenega na njem. Eden se lahko dejansko zanima filtriranje ali stiskanje te vrste strukturiranih signalov. Kljub temu se analiza grafnih signalov sooča z več odprtimi izzivi, predvsem zaradi narave vključenih signalov, ki jih ni mogoče potopiti v evklidske prostore. To otežuje uporabo običajnih metod obdelave signalov. Zato je razvoj učinkovitih metod, ki so sposobne ravnati s poljubnimi grafičnimi signali, bistvenega pomena. To je privedlo do nastanka novega področja raziskav o obdelavi takih signalov, ki želi v formalnem kontekstu izraziti običajne metode obdelave signalov za vse grafe. Pri tem projektu nas zanima določena vrsta podatkov: oblaki 3D barvnih točk in metodološki razvoj tehnik za obdelavo takšnih signalov za utrditev, stiskanje in obnovo. Te tehnike naj bi bile v celoti vključene v proces izdelave prototipov 3D, ki temelji na modeliranju točk, predstavljenih kot grafov v oblaku. (Slovenian)
11 August 2022
0 references
Предложеният изследователски проект, "Обработката на сигнали върху графики и неговите цифрови приложения за триизмерни цветови масиви от данни, е разширението на проекта GRAPHSIP (GRAPH за обработка на сигнали) (GRAPH сигнал Обработка), който Greyc поддържа. Той е по-всеобхватен в съответствие с развитието на Greyc по отношение на обработката на цифрови данни и научните предизвикателства, които те поставят. Greyc "и експертиза е призната в областта на графики, вариация методи, обратни проблеми, и оптимизация, всички от които са свързани с решаването на конкретни проблеми, особено със силна активност в медицината и 3D изображения. Проектът е част от схемата за съфинансиране на национални проекти, попада в обхвата на ос 1 и OS1 на RIS3 (Укрепване на научните изследвания в Долна Нормандия) чрез приемане на изследователи, работещи в областта на RIS3. По-конкретно, това се отнася до темата „Цифрова сфера и общество„и подтематиката на „виртуалната реалност и“ интелигентната цифровизация на документите. Проектът има за цел да консолидира експертния опит на Грейк в бързо разширяващата се област на обработка на графични сигнали и да установи лабораторията като основен международен участник. През последните години наблюдавахме огромен ръст в изготвянето на цифрови данни и появата на големи информационни масиви, където се опитваме да анализираме тези масиви от данни. Те могат да бъдат събрани в много различен контекст, но често изискват сходни техники за лечение и анализ: възстановяване, компресия, учене и признание. С разнородни видове данни и сходни цели на лечението изглежда естествено да се премине към общо представяне. Следователно графиките са се появили, от техния универсален характер, като високо адаптирано представяне, което позволява да се улови присъщата геометрична организация в масите на данни. Обработката на съвременната информация след това се превръща в графичен анализ за извличане на общности от социалните мрежи чрез анализ на структурата на графиката. Данните, представени от графиките, обаче могат да се разглеждат и като набор от образци, свързани с пиковете и/или ръбовете на дадена графика. При такъв сценарий широкомащабните данни, свързани с срещите на върха, могат да бъдат считани за сигнали от графики. Обработката на сигнали на графики е много по-различна от графичния анализ, защото това е не само опит да се проучи структурата на графиката, но и да се обработва сигналът, определен върху нея. Човек наистина може да се интересува от филтриране или компресиране на този тип структурирани сигнали. Въпреки това, анализът на графичните сигнали е изправен пред няколко отворени предизвикателства, главно поради естеството на сигналите, които не могат да бъдат потопени в Euclidean пространства. Това затруднява използването на конвенционални методи за обработка на сигнали. Ето защо разработването на ефективни методи, способни да боравят с произволни графични сигнали, е от първостепенно значение. Това доведе до появата на нова област на изследване на обработката на такива сигнали, която има за цел да изрази във формален контекст обичайните методи за обработка на сигнали за всички графики. В този проект се интересуваме от конкретен вид данни: облаци от 3D цветови точки и методологично развитие на техники за обработка на такива сигнали за консолидиране, компресиране и възстановяването им. Тези техники са предназначени да бъдат напълно интегрирани в 3D процес на цифрово създаване на прототипи, основан на моделиране в облак на точки, представени като графики. (Bulgarian)
11 August 2022
0 references
Il-proġett ta’ riċerka propost, "L-ipproċessar tas-sinjali fuq il-graffs u l-applikazzjonijiet diġitali tiegħu għall-mases tridimensjonali tad-data tal-kuluri, huwa l-estensjoni tal-proġett GRAPHSIP (GRAPH signal Processing) (Proċessar tas-sinjal GRAPH) li jappoġġja l-Greyc. Hija aktar komprensiva f’konformità mal-iżviluppi ta’ Greyc dwar l-ipproċessar tad-data diġitali u l-isfidi xjentifiċi li din toħloq. L-għarfien espert ta’ Greyc huwa rikonoxxut fl-oqsma tal-graffs, il-metodi ta’ varjazzjoni, il-problemi inversi, u l-ottimizzazzjoni, li kollha huma assoċjati mas-soluzzjoni ta’ problemi konkreti, speċjalment ma’ attività qawwija fl-immaġni medika u 3D. Il-proġett huwa parti mill-iskema ta’ kofinanzjament għal proġetti nazzjonali, u jaqa’ taħt l-assi 1 u OS1 tal-RIS3 (Tisħiħ tar-riċerka fin-Normandija t’Isfel) permezz tal-akkoljenza ta’ riċerkaturi li jaħdmu fl-oqsma tal-RIS3. B’mod aktar speċifiku, dan jikkonċerna t-tema “Diġitali u Soċjetà” u s-sottotema ta’ “realtà virtwali u” Diġitalizzazzjoni Intelliġenti tad-Dokumenti. Il-proġett għandu l-għan li jikkonsolida l-għarfien espert ta’ Greyc fil-qasam li qed jespandi malajr tal-ipproċessar tas-sinjali tal-graff u li jistabbilixxi l-laboratorju bħala attur internazzjonali ewlieni. Fis-snin riċenti, rajna tkabbir enormi fil-produzzjoni tad-data diġitali u l-miġja ta ‘Big Data, fejn aħna qed jippruvaw janalizzaw dawn il-mases tad-data. Dawn jistgħu jinġabru f’kuntesti differenti ħafna iżda ħafna drabi jeħtieġu trattament u tekniki ta’ analiżi simili: restawr, kompressjoni, tagħlim u rikonoxximent. B’tipi ta ‘data eteroġeni u għanijiet ta’ trattament simili, jidher naturali li jduru għal rappreżentazzjoni komuni. Il-graffs għalhekk dehru, min-natura versatili tagħhom, bħala rappreżentazzjoni adattata ħafna li tippermetti li tinqabad l-organizzazzjoni ġeometrika intrinsika fil-mases tad-data. L-ipproċessar ta’ informazzjoni moderna mbagħad inbidel f’analiżi grafika biex jiġu estratti komunitajiet minn netwerks soċjali billi tiġi analizzata l-istruttura tal-graff. Madankollu, id-data rrappreżentata mill-graffs tista’ titqies ukoll bħala sett ta’ kampjuni assoċjati mal-qċaċet u/jew mat-truf ta’ graff. F’xenarju bħal dan, id-data fuq skala kbira assoċjata mas-summits tista’ mbagħad titqies bħala sinjali tal-graff. L-ipproċessar tas-sinjali fuq il-graffs huwa differenti ħafna mill-analiżi tal-graff minħabba li mhuwiex biss tentattiv biex tiġi studjata l-istruttura tal-graff iżda biex jiġi pproċessat is-sinjal definit fuqha. Wieħed jista’ tabilħaqq ikun interessat li jiffiltra jew jikkompressa dan it-tip ta’ sinjali strutturati. Madankollu, l-analiżi ta ‘sinjali graff tiffaċċja diversi sfidi miftuħa, prinċipalment minħabba n-natura tas-sinjali involuti, li ma jistgħux jiġu mgħaddsa fl-ispazji Euclidean. Dan jagħmel l-użu ta ‘metodi konvenzjonali ta’ pproċessar ta ‘sinjali diffiċli. Għalhekk, l-iżvilupp ta’ metodi effettivi, li kapaċi jittrattaw sinjali grafiċi arbitrarji, huwa ta’ importanza kbira. Dan wassal għall-ħolqien ta’ qasam ġdid ta’ riċerka dwar l-ipproċessar ta’ sinjali bħal dawn li jfittex li jesprimi f’kuntest formali l-metodi tas-soltu tal-ipproċessar tas-sinjali għal kwalunkwe graff. F’dan il-proġett aħna interessati f’tip partikolari ta ‘data: sħab ta ‘punti kulur 3D u l-iżvilupp metodoloġiku ta’ tekniki għall-ipproċessar ta ‘sinjali bħal dawn biex jikkonsolidaw, jikkumpressaw, u jirrestawrawhom. Dawn it-tekniki huma maħsuba biex jiġu integrati bis-sħiħ fi proċess ta’ prototipi diġitali 3D ibbażat fuq l-immudellar tal-cloud ta’ punti rrappreżentati bħala graffs. (Maltese)
11 August 2022
0 references
O projeto de pesquisa proposto, "O processamento de sinais em gráficos e suas aplicações digitais para massas de dados a cores tridimensionais, é a extensão do projeto GRAPHSIP (GRAPH Signal Processing) (Graph signal Processing) que Greyc suporta. É mais abrangente, em consonância com a evolução da Greyc no que respeita ao tratamento de dados digitais e aos desafios científicos que colocam. A experiência de Greyc é reconhecida nas áreas de gráficos, métodos variacionais, problemas inversos e otimização, todos os quais estão associados à resolução de problemas concretos, especialmente com uma forte atividade em imagens médicas e 3D. O projeto faz parte do regime de cofinanciamento de projetos nacionais, enquadrando-se nos eixos 1 e OS1 das RIS3 (Reforço da investigação na Baixa Normandia) através da receção de investigadores que trabalham nos domínios da RIS3. Mais especificamente, trata-se do tema «Digital e Sociedade» e da subtemática da «realidade virtual e» da digitalização inteligente de documentos. O projeto visa consolidar a experiência de Greyc no campo em rápida expansão do processamento de sinais gráficos e estabelecer o laboratório como um grande ator internacional. Nos últimos anos, vimos um enorme crescimento na produção de dados digitais e o advento do Big Data, onde estamos tentando analisar essas massas de dados. Estes podem ser recolhidos em contextos muito diferentes, mas requerem muitas vezes técnicas de tratamento e análise semelhantes: restauração, compressão, aprendizagem e reconhecimento. Com tipos de dados heterogêneos e objetivos semelhantes de tratamento, parece natural recorrer a uma representação comum. Os gráficos surgiram, portanto, de sua natureza versátil, como uma representação altamente adaptada que permite capturar a organização geométrica intrínseca nas massas de dados. O processamento da informação moderna, em seguida, transformou-se em análise gráfica para extrair comunidades das redes sociais, analisando a estrutura do gráfico. No entanto, os dados representados por gráficos também podem ser vistos como um conjunto de amostras associadas aos picos e/ou arestas de um grafo. Em tal cenário, os dados em grande escala associados às cimeiras podem então ser considerados como sinais gráficos. O processamento de sinais em grafos é muito diferente da análise de grafos porque não é apenas uma tentativa de estudar a estrutura do grafo, mas para processar o sinal definido nele. Pode-se realmente estar interessado em filtrar ou comprimir esse tipo de sinais estruturados. No entanto, a análise dos sinais gráficos enfrenta vários desafios abertos, principalmente devido à natureza dos sinais envolvidos, que não podem ser imersos em espaços euclidianos. Isso dificulta o uso de métodos convencionais de processamento de sinal. Portanto, o desenvolvimento de métodos eficazes, capazes de lidar com sinais gráficos arbitrários, é de suma importância. Isso levou ao surgimento de um novo campo de pesquisa sobre o processamento de tais sinais que procura expressar em um contexto formal os métodos habituais de processamento de sinais para quaisquer gráficos. Neste projeto, estamos interessados em um determinado tipo de dados: nuvens de pontos de cor 3D e o desenvolvimento metodológico de técnicas para processar tais sinais para consolidar, comprimir e restaurá-los. Tais técnicas destinam-se a ser totalmente integradas num processo de prototipagem digital 3D ganza na modelagem em nuvem de pontos representados como gráficos. (Portuguese)
11 August 2022
0 references
Det foreslåede forskningsprojekt, "Behandling af signaler på grafer og dens digitale applikationer til tredimensionale farvedatamasser, er udvidelsen af GRAPHSIP (GRAPH signal Processing) projekt (GRAPH signal Processing), som Greyc understøtter. Den er mere omfattende i overensstemmelse med Greycs udvikling inden for behandling af digitale data og de videnskabelige udfordringer, de indebærer. Greyc's ekspertise er anerkendt inden for grafer, variationelle metoder, omvendte problemer og optimering, som alle er forbundet med at løse konkrete problemer, især med en stærk aktivitet inden for medicinsk og 3D-billeddannelse. Projektet er en del af samfinansieringsordningen for nationale projekter, det henhører under akse 1 og OS1 i RIS3 (Styrkelse af forskningen i Nedre Normandiet) gennem modtagelse af forskere, der arbejder inden for RIS3. Mere specifikt vedrører dette temaet "Digital og samfund" og undertematik for "virtuel virkelighed og" intelligent digitalisering af dokumenter. Projektet har til formål at konsolidere Greyc's ekspertise inden for det hastigt voksende område af grafsignalbehandling og at etablere laboratoriet som en vigtig international aktør. I de seneste år har vi oplevet en enorm vækst i digital dataproduktion og fremkomsten af Big Data, hvor vi forsøger at analysere disse datamasser. Disse kan indsamles i meget forskellige sammenhænge, men kræver ofte lignende behandlings- og analyseteknikker: restaurering, komprimering, læring og anerkendelse. Med heterogene datatyper og lignende behandlingsmål forekommer det naturligt at henvende sig til en fælles repræsentation. Graferne har derfor ud fra deres alsidige natur vist sig som en stærkt tilpasset repræsentation, der gør det muligt at indfange den iboende geometriske organisation i datamasserne. Behandlingen af moderne information derefter forvandlet til graf analyse for at udtrække fællesskaber fra sociale netværk ved at analysere strukturen i grafen. De data, der er repræsenteret ved grafer, kan dog også ses som et sæt prøver, der er forbundet med en grafs toppe og/eller kanter. I et sådant scenario kan de store data, der er forbundet med topmøderne, betragtes som grafsignaler. Behandlingen af signaler på grafer er meget forskellig fra grafanalyse, fordi det ikke kun er et forsøg på at studere grafens struktur, men at behandle signalet defineret på det. Man kan faktisk være interesseret i at filtrere eller komprimere denne type strukturerede signaler. Ikke desto mindre står analysen af grafsignaler over for flere åbne udfordringer, hovedsagelig på grund af karakteren af de involverede signaler, som ikke kan nedsænkes i euklidiske rum. Dette gør det vanskeligt at anvende konventionelle signalbehandlingsmetoder. Derfor er udviklingen af effektive metoder, der er i stand til at håndtere vilkårlige grafsignaler, af afgørende betydning. Dette førte til fremkomsten af et nyt forskningsfelt i behandlingen af sådanne signaler, som i en formel sammenhæng søger at udtrykke de sædvanlige metoder til signalbehandling for alle grafer. I dette projekt er vi interesseret i en bestemt type data: skyer af 3D farvepunkter og den metodologiske udvikling af teknikker til behandling af sådanne signaler til at konsolidere, komprimere, og gendanne dem. Sådanne teknikker er beregnet til at blive fuldt integreret i en 3D digital prototypeproces baseret på cloud-modellering af punkter repræsenteret som grafer. (Danish)
11 August 2022
0 references
Proiectul de cercetare propus, "Prelucrarea semnalelor pe grafice și aplicațiile sale digitale pentru mase tridimensionale de date color, este extinderea proiectului GRAPHSIP (GRAPH signal Processing) (procesarea semnalului GRAPH) pe care Greyc îl susține. Acesta este mai cuprinzător, în conformitate cu evoluțiile Greyc în ceea ce privește prelucrarea datelor digitale și cu provocările științifice pe care le ridică. Expertiza Greyc este recunoscută în domeniile graficelor, metodelor de variație, problemelor inverse și optimizării, toate acestea fiind asociate cu rezolvarea problemelor concrete, în special cu o activitate puternică în imagistica medicală și 3D. Proiectul face parte din schema de cofinanțare pentru proiecte naționale, se încadrează în axele 1 și OS1 din RIS3 (Consolidarea cercetării în Normandia Inferioară) prin primirea cercetătorilor care lucrează în domeniul RIS3. Mai precis, aceasta se referă la tema „Digital și societate” și la subtematica „realității virtuale și” digitalizării inteligente a documentelor. Proiectul își propune să consolideze expertiza lui Greyc în domeniul extinderii rapide a prelucrării semnalelor grafice și să stabilească laboratorul ca actor internațional major. În ultimii ani, am văzut o creștere uriașă a producției de date digitale și apariția volumelor mari de date, unde încercăm să analizăm aceste mase de date. Acestea pot fi colectate în contexte foarte diferite, dar necesită adesea tehnici similare de tratament și analiză: restaurare, compresie, învățare și recunoaștere. Cu tipuri de date eterogene și obiective similare de tratament, pare firesc să se recurgă la o reprezentare comună. Prin urmare, graficele au apărut, din natura lor versatilă, ca o reprezentare foarte adaptată care permite capturarea organizării geometrice intrinsece în masele de date. Prelucrarea informațiilor moderne s-a transformat apoi în analiza graficului pentru a extrage comunitățile din rețelele sociale prin analizarea structurii graficului. Cu toate acestea, datele reprezentate de grafice pot fi, de asemenea, văzute ca un set de eșantioane asociate vârfurilor și/sau marginilor unui graf. Într-un astfel de scenariu, datele la scară largă asociate summiturilor pot fi considerate semnale grafice. Prelucrarea semnalelor pe grafice este foarte diferită de analiza grafurilor, deoarece nu este doar o încercare de a studia structura graficului, ci și de a procesa semnalul definit pe acesta. Într-adevăr, cineva ar putea fi interesat de filtrarea sau comprimarea acestui tip de semnale structurate. Cu toate acestea, analiza semnalelor grafice se confruntă cu mai multe provocări deschise, în principal din cauza naturii semnalelor implicate, care nu pot fi scufundate în spațiile euclidice. Acest lucru face dificilă utilizarea metodelor convenționale de prelucrare a semnalului. Prin urmare, dezvoltarea unor metode eficiente, capabile să manipuleze semnale grafice arbitrare, este de o importanță capitală. Acest lucru a condus la apariția unui nou domeniu de cercetare privind prelucrarea unor astfel de semnale, care încearcă să exprime într-un context formal metodele obișnuite de procesare a semnalelor pentru orice grafuri. În acest proiect suntem interesați de un anumit tip de date: nori de puncte de culoare 3D și dezvoltarea metodologică a tehnicilor de prelucrare a unor astfel de semnale pentru a consolida, comprima, și de a le restaura. Astfel de tehnici sunt destinate a fi pe deplin integrate într-un proces de prototipare digitală 3D bazat pe modelarea în cloud a punctelor reprezentate ca grafice. (Romanian)
11 August 2022
0 references
Det föreslagna forskningsprojektet, ”Behandlingen av signaler på grafer och dess digitala applikationer för tredimensionella färgdatamassor, är förlängningen av GRAPHSIP (GRAPH signal Processing) projekt (GRAPH signal Processing) som Greyc stöder. Den är mer omfattande i linje med Greycs utveckling när det gäller behandling av digitala data och de vetenskapliga utmaningar de innebär. Greycs expertis är erkänd inom grafer, variationsmetoder, omvända problem och optimering, som alla är förknippade med att lösa konkreta problem, särskilt med en stark aktivitet inom medicinsk och 3D-avbildning. Projektet är en del av samfinansieringssystemet för nationella projekt, det faller under axel 1 och OS1 i RIS3 (förstärkning av forskningen i Nieder Normandie) genom mottagning av forskare som arbetar inom RIS3. Detta gäller mer specifikt temat ”Digital och samhälle” och deltemat ”virtuell verklighet och” Intelligent digitalisering av dokument. Projektet syftar till att konsolidera Greycs expertis inom det snabbt växande området grafsignalbehandling och att etablera laboratoriet som en viktig internationell aktör. Under de senaste åren har vi sett en enorm tillväxt inom digital dataproduktion och tillkomsten av Big Data, där vi försöker analysera dessa datamassor. Dessa kan samlas in i mycket olika sammanhang men kräver ofta liknande behandlings- och analystekniker: restaurering, komprimering, lärande och erkännande. Med heterogena datatyper och liknande behandlingsmål verkar det naturligt att vända sig till en gemensam representation. Graferna har därför, från sin mångsidiga natur, framträtt som en mycket anpassad representation som gör det möjligt att fånga in den inneboende geometriska organisationen i datamassorna. Bearbetningen av modern information förvandlades sedan till grafanalys för att extrahera samhällen från sociala nätverk genom att analysera diagrammets struktur. De data som representeras av grafer kan dock också ses som en uppsättning prover i samband med topparna och/eller kanterna på en graf. I ett sådant scenario kan de storskaliga data som hör samman med toppmötena sedan betraktas som grafsignaler. Bearbetningen av signaler på grafer skiljer sig mycket från grafanalys eftersom det inte bara är ett försök att studera grafens struktur, utan att bearbeta signalen som definierats på den. Man kan verkligen vara intresserad av att filtrera eller komprimera denna typ av strukturerade signaler. Analysen av grafsignaler står dock inför flera öppna utmaningar, främst på grund av typen av signaler som inte kan nedsänkas i Euklidiska utrymmen. Detta gör det svårt att använda konventionella signalbehandlingsmetoder. Därför är utvecklingen av effektiva metoder, som kan hantera godtyckliga grafsignaler, av yttersta vikt. Detta ledde till framväxten av ett nytt forskningsområde om bearbetning av sådana signaler som syftar till att i ett formellt sammanhang uttrycka de vanliga metoderna för signalbehandling för alla grafer. I detta projekt är vi intresserade av en viss typ av data: moln av 3D-färgpunkter och metodisk utveckling av tekniker för att bearbeta sådana signaler för att konsolidera, komprimera och återställa dem. Sådana tekniker är avsedda att vara helt integrerade i en 3D-digital prototypprocess baserad på molnmodellering av punkter som representeras som grafer. (Swedish)
11 August 2022
0 references
7 December 2023
0 references
Identifiers
15P03881
0 references