Mes intérêts de recherche s'étendent sur tous les niveaux de l'Analyse d'Images et de la Vision par Ordinateur, depuis les aspects physiques jusqu'à leurs implantations algorithmique et matérielle, en passant par les modèles mathématiques.
Je m’intéresse particulièrement aux problèmes de représentations et d’apprentissage visuels, ainsi qu'à l’analyse de vidéos pour la navigation autonome, la reconstruction 3d ou la caractérisation du mouvement.
Quelques travaux récents :
 Classification de lésions de la prostate par réseaux riemanniens fusionnant IRM multi-paramétrique et variables cliniques (Thèse de Juan Andrés Olmos - ISBI 2026)
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 CoopNet 2 : Prédiction auto-supervisée conjointe de cartes de profondeur, odométrie et contours sémantiques(Thèse de Marwane Hariat - CVPR 2025) |
 SfSNet : Curriculum learning pour la prédiction de cartes de profondeur du colon en gastroentérologie (Thèse de Josué Ruano - Computerized Medical Images and Graphics 2024) |
 Fusion à plusieurs niveaux de vidéos de marche et de mouvement oculaire par réseaux riemanniens pour la classification des stades de Parkinson (Thèse de John Archila - Biomedical Letters 2024) |
 CoopNet : Apprentissage auto-supervisé conjoint de cartes de profondeur, odométrie et flot optique pour la navigation en environnement dynamique (Thèse de Marwane Hariat - WACV 2023) |
