Keywords: Computer vision, image and video processing, shape recognition, object detection, geometric modeling, deep learning, semantic segmentation, multimodal sensor fusion, hyperspectral imaging, synthetic-to-real transfer learning, data generation. Applications to plant identification, environmental epidemiology, historical image colorization, multispectral imaging, precision agriculture, autonomous vehicles, human behavior analysis, augmented reality interfaces, etc.

I obtained my Ph.D. in Theoretical Computer Science in 1997 at LIP lab of the ENS of Lyon. My initial research field was algorithmics on cellular automata. From 1994 to 1997, I studied the following problem: How to generate discrete circles in real time by cellular automata?
I was recruited at the University Lumière - Lyon 2 as a temporary Lecturer and then, in 1998, as a Lecturer. I was first member of ERIC laboratory, then of LIRIS laboratory from 2002. My research was then oriented towards discrete geometry. The goal was the robust description of shapes by using, or redefining, the appropriate tools in the field of discrete geometry. I studied the notions of discrete tangent, discrete curvature, polygonization, segmentation into discrete arcs, etc. In this context, I obtained a "Habilitation à diriger des recherches" (in 2004) and then a full professor position in 2006.
Afterwards, my activities were gradually oriented towards the automatic analysis of images and videos. I have led several projects within this context, including the ANR project ReVeS (Reconnaissance de Végétaux sur Smartphone) in which we have developed a semi-automatic segmentation algorithm applied to tree leaves in natural environment. This work was used into the Folia App (published freely on the Apple Store), which allowed to recognize trees and shrubs from images of their leaves.
Finally, I am working in the field of deep learning applied to images and videos since 2015. I focus on multimodal deep learning methods using few or no real data for object detection and shape analysis in natural and industrial environments. My recent work includes deep learning applications for plant disease diagnosis using hyperspectral imaging, historical image colorization for environmental epidemiology, and behavior analysis in autonomous vehicles through multimodal sensor data. I actively collaborate across disciplines, integrating algorithmic approaches with real-world applications in agriculture, geography, and environment.

Ph.D thesis supervisions

On going

A. Dérédel, Méthodes d’apprentissage profond pour la détection de changements à partir de caméras Time-Lapse terrestres : application aux instabilités de versants,1st year.

Defended

R. Guesdon, Estimation de poses humaines par apprentissage profond : application aux passagers des véhicules autonomes. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 16-02-2024.
D. Lohani, Unsupervised deep learning for spatio-temporal representations of videos: application to video surveillance. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 03-04-2023.
J. Cohen, Reconnaissance d’objets et d’actions pour interagir avec un système de réalité augmentée. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 13-07-22.
C. Douarre, Spectro-imagerie et apprentissage comprimé : application à la détection de maladies de plantes. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 05-25-2021.
R. Ratajczak, Analyse automatique d’images aériennes historiques : application à une étude épidémiologique. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 10-19-2020.
S. Bertrand, Analyse d'images pour l'identification multi-organe d'espèces végétale. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 12-10-2018.
X. Pan, Analyse de forme et de textures : application à l’identification et à l’aide à la gradation automatiques de pièces de monnaies. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 06-05-2018.
A. Leborgne, Appariement de formes basé sur une squelettisation hiérarchique. Thèse de l'INSA de Lyon defended 07-11-2016.
M. Rogez, Modèle basé connaissances pour la reconnaissance et le suivi d’objets : application à la vidéosurveillance. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 06-09-2015.
G. Cerutti, Segmentation et interprétation d'images naturelles pour l'identification de feuilles d'arbres sur smartphone. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 11-21-2013.
I. Ali, Détection d’objets dans un fond dynamique. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 03-25-2012.
C. Lallier, Analyse de séquences vidéos : détection d'intrusion dans un environnement extérieur. 2009-2011
T. Roussillon, Algorithmes d'extraction de modèles géométriques discrets pour la représentation robuste des formes. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 11-19-2009.
A. Vacavant, Géométrie discrète sur grilles irrégulières isothétiques. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 12-04-2008.
Boukhriss Issameddine , Modèles déformables discrets : Application à la construction d'atlas statistiques médicaux sur la grille de calculs. 2004-2007.
D. Coeurjolly, Algorithmique pour l'analyse et la modélisation en géométrie discrète. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 12-18-2002.

Habilitations à diriger des recherches (HDR) for which I acted as official advisor

On going

C. Crispim Junior, Détection et suivi d’objets mobiles par caméras fixes.

Defended

L. Robinault, Détection et suivi d’objets mobiles par caméras fixes. Thèse de l'Université Lumière - Lyon 2 defended 09-06-2021.

All my publications are referenced here.
Google scholar page.

Softwares

Bastien Boisjot, Olivier Pouchoy, Maxime Langlade, Carlos Crispim-Junior, Laure Tougne. InterFolia App video, International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2021). 2021. HAL: hal-03380449. Interfolia App, available for free on the AppStore since 06/2021. Clic here to see a presentation of the video.
H. Ghaffarian, P. Lemaire, Zhang Zhi, L. Tougne, B. Macvicar & H. Piégay (2020). « Automated quantification of floating wood pieces in rivers from video monitoring: a new software tool and validation ». doi : 10.5194/esurf-2020-96. HAL: hal-03027956.
GOURAMIC software , used by the Epidemiology Department of the Léon Bérard Cancer Center, developed as part of R. Ratajczak’s PhD thesis (2020). youtube demo
Folia App , available for free on the AppStore – More than 2200 downloads on the AppStore, approximately 7800 annotated images sent by users with 4500 validated by botanist. This application was associated to a website. First publication in 2012, updates in 2014 and 2017. The application was suspended in 2019.

Datasets

BMVC dataset, ACCV 2012.
CoinNUMS dataset, 2017.
Images_dual_camera dataset, 2017.
Bark101 dataset, 2019.
HistAerial dataset, 2019.
DriPE dataset, 2021.
Synthetic_drivers dataset, 2022.