Aline Deruyver

• 

• Maître de Conférences HDR dans l'équipe CSTB du laboratoire ICUBE de l'unistra.
• Membre du CNU 27 suppléante de 2019 à 2023, membre CNU 27 titulaire de la mandature actuelle.
• Membre du Comité Technique TC15 d'IAPR: représentation des images par les graphes. Relecteur au workshop du comité technique "Graph Based Representation For Pattern Recognition"
• Membre du GDR ISIS
• Collaboration avec le laboratoire GREYC,UMR 6072 (ENSICAEN).
• Collaboration avec l'INSA de Lyon et le laboratoire LIRIS, UMR CNRS 5205.
• Collaboration avec l'université de Tunis

Recherche

Mes centres d'intérêt concernent les problèmes de segmentation et d'interprétation d'images.

Je travaille notamment sur la possibilité d’intégrer à la fois une approche syntaxique et une approche sémantique dans un processus de segmentation automatique. L'approche utilisée pour effectuer cette intégration exploite les potentialités offertes par les représentations utilisant le formalisme des graphes. La méthode repose sur le contrôle de la pertinence d’un critère de fusion utilisé dans une pyramide adaptative en mettant en correspondance la segmentation obtenue avec un graphe sémantique décrivant les objets recherchés. Cette mise en correspondance est réalisée par vérification de la consistance d’arc d’un graphe sémantique défini a priori avec deux niveaux de contrainte.

Dans ce but j'étudie comment il est possible de ramener le problème de la mise en correspondance multivalente d’un graphe d’adjacence (représentant une segmentation) avec un graphe sémantique (décrivant ce que l’on cherche à reconnaître) à un problème de satisfaction de contraintes. Ainsi, j'ai été amenée à définir la notion de problème de satisfaction de contraintes à deux niveaux de contrainte ainsi que la notion de consistance d’arc à deux niveaux de contraintes. Cela conduit à étudier comment décrire des contraintes spatiales complexes, de les associer aux arcs et aux nœuds du graphe sémantique et de les exploiter dans l’algorithme de vérification de la consistance d’arc.

Enfin j'étudie comment cette approche peut-être appliquée à l'analyse d'images anatomique cérébrale (IRM et IRMf), ainsi qu'à la fouille de données dans des bases de données d'images. Des résultats très encourageants ont été obtenus dans le domaine des images de télédétection à haute résolution, notamment pour extraire automatiquement des zones de lotissement.

Images anatomiques cérébrales  et leur segmentation interprétée

Je m'intéresse également à l'apprentissage profond appliqué à l'analyse d'images (explicabilité (thèse en cours), application aux véhicules autonomes en cotutelle avec la Tunisie). Les algorithmes évolutionnaires (algorithmes génétiques, algorithmes inspirés de colonies de fourmis) font partis des approches que j'ai été amenées à développer pour différentes applications: analyse du signal EEG, analyse d'images (IRM anatomiques)

Mots Clés : interprétation d'images, segmentation hiérarchique, problèmes de satisfaction de contraintes appliqués à l'image, graphes sémantiques (ontologie), réseaux de neurones profonds, algorithmes évolutionnaires

Projets en cours

• Interprétation d'images IRM 3D
• Interprétation d'images et Deep learning
• Parallélisation de l'algorithme de mise en correspondance de graphes pour l'interprétation d'images
• Extraction de structures complexes dans les images de télédétection à haute résolution et analyse des relations spatiales

Enseignement

Formations : Master Imagerie Biologique, Master linguistique, Licence Math-Info, FIP TIC-santé

Matières Enseignées:

Version 2016 du cours sur les graphes

• Techniques de Programmation , Programmation en C/C++, Programmation orientée Objet Java, Python
• Programmation fonctionnelle (HASKELL),
• Logique et programmation logique
• Technologie XML/XSLT,
• Architecture des ordinateurs,
• Synthèse et traitement d'images,
• Algèbre linéaire appliquée,
• Systèmes d'exploitation.

Cours sur la représentation des images par les graphes: cours master

Thèses soutenues

Nom du diplômé : Aymen Sellaouti

Diplôme : thèse d'informatique en co-tutelle avec la Tunisie

Titre du travail :Extraction d'objets complexes dans les images de télédétection à haute résolution.

Date début :: 1er septembre 2011 Date fin (soutenance): 15 septembre 2015

Nom du diplômé : Eric Laemmer

Diplôme : Doctorat d’informatique (Université Louis Pasteur)

Titre du travail : Analyse automatique d’images de fluorescence de pommes : détection des défauts d’aspect par mise en œuvre de techniques morphologiques basées sur la méthode de calcul de lignes de partage des eaux.

Date début : 1er octobre 1999 Date fin (soutenance) : 12 septembre 2003 % d’encadrement : 100%

Nom du diplômé : Murielle Torregrossa

Diplôme : Doctorat d’informatique (Université Louis Pasteur)

Titre du travail : Reconstruction d’images en tomographie optique.

Date début : 1er octobre 2000 Date fin (soutenance) : 2 juillet 2003 % d’encadrement : 50%

Noms et % des co-directeurs : Patrick Poulet (Institut de Physique Biologique, CNRS Strasbourg) 50%

Nom du diplômé : Pierre Willaume

Diplôme : Doctorat d’informatique (Université Louis Pasteur)

Titre du travail : modéliser et reconnaître des objets en 3D par approche par graphe dans des tâches de pick and place

Date fin (soutenance) : decembre 2018 % d’encadrement : 50%

Nom du diplômé :J. Navarro Lara

Diplôme : Doctorat d’informatique (Université Louis Pasteur)

Titre du travail : :an ACO-based System for Outlining Multi-Step Attacks

Date fin (soutenance) : décembre 2018 % d’encadrement : 50%

Nom du diplômé :Yann Hodé

Diplôme : Doctorat d’informatique (Université Louis Pasteur)

Titre du travail : :Reconnaissance De Formes Et le Raisonnement Symbolique ou comment reconnaître des formes par satisfaction de contraintes.

Date fin (soutenance) : septembre 2019 % d’encadrement : 100%

Nom du diplômé :Yasmina Jaafra

Diplôme : Doctorat d’informatique (Université Louis Pasteur) Thèse en co-tutelle avec la Tunisie

Date fin (soutenance) : septembre 2020 % d’encadrement : 50%

Thèses en cours

Fatali Rauf:La maintenance par analyses d'images via l'intelligence artificiel pour la sécurité routière et la gouvernance collaborative

Abou Rida Amani:Explainable and transferable Anomaly Detection for cybersecurity in an Artificial Immune System Date de soutenance: 24 janvier 2024

Christoffel Quentin: Réduction des incertitudes de modèles d'apprentissage automatique par introduction de connaissances.

Liens personnels

TC15 IAPR Graph Based representation for pattern recognition

Publications depuis 1997

Accès direct serveur de bibliographie de Icube

Revues

[1] A. Sellaouti, A. Hamouda , A. Deruyver, C. Wemmert Template Based Hierarchical Building Extraction, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) ( IF : 2.228, SNIP : 1.74, SJR : 1.203 ), pages 706--710, Volume 11, n° 3, janvier 2014, doi:10.1109/LGRS.2013.2276936

[2] A. Deruyver, Y. Hodé, J.-M. Jolion, "Graph consistency checking: A tool to check the semantic consistency of a segmentation", International Journal of Semantic Computing, Vol. 5, Num. 2 (2011) 179-210, doi:10.1142/S1793351X11001213

[3] A. Deruyver, Y. Hodé, L. Brun, "Image Interpretation with a conceptual graph: labeling over-segmented images and detection of unexpected objects", Artificial Intelligence 173 (septembre 2009) 1245–1265.

[4]A. Deruyver, H. Hodé, Qualitative Spatial Relationships for Image Interpretation by using a conceptual Graph, Image and Vision Computing 27 (2009) 876–886.

[5] A. Golanski, J.P. Stoquert, F. Piazza, P. Kern, E. Laemmer, A. Deruyver, F.S. Schulze, L. McDonnell,Hypersonic shock waves and hybridization of a-C:H thin films, Journal of Applied Physics, Mai 2003, Vol. 93, n°10, pp5911-5919.

[6] A. Deruyver, Y.Hodé, Constraint satisfaction problem with bilevel constraint : application to interpretation of over segmented images. Artificial Intelligence 93 (1-2), Avril 1997, pp321-335.

Conférences

[1] P. Willaume, P. Parrend, E. Gancel , A. Deruyver Skeletonization and 3D Graph Approach for Thin Objects Recognition in Pick and Place Tasks, 15th IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA2017), Nagoya, Japan, mai 2017

[2] WILLAUME, Pierre; PARREND, Pierre; GANCEL, Etienne; DERUYVER, Aline. The Graph Matching Optimization Methodology for Thin Object Recognition in Pick and Place Tasks. In Symposium on Computational Intelligence in Feature Analysis, Selection, and Learning in Image and Pattern Recognition(IEEE FASLIP 2016).

[3] Yann Hodé, Aline Deruyver, "Reconnaissance de formes et raisonnement symbolique : Comment traiter ce problème dans le cadre de la satisfaction de contraintes ?" RFIA2016, 29 juin 2016 - 2juillet2016 Clermont-Ferrrand, France (2016)

[4]J. Navarro Lara, A. Deruyver, P. Parrend Morwilog: an ACO-based System for Outlining Multi-Step Attacks, IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI 2016), Athènes, Greece, décembre 2016 F. Colin , T. Mazzucotelli, P. Parrend, A. Deruyver, J-L. Mandel

[5] F. Colin , T. Mazzucotelli, P. Parrend, A. Deruyver, J-L. Mandel GenIDA: a social network and database to inform on natural history of monogenic forms of intellectual disability and autism, European Human Genetics Conference, Bristol, United Kingdom, European Society of Human Genetics (Eds.), juin 2015

[6] A. Deruyver, Y. Hodé, Shape recognition as a constraint satisfaction problem, à paraître dans les actes du workshop IAPR TC15 GBR 2013, Vienne, Autriche, mai 2013.

[7] A. Sellaouti, A. Hamouda , A. Deruyver , and C. Wemmert, Approche orientée objet sémantique et coopérative pour la classification des images de zones urbaines à très haute résolution, dans les actes de EGC 2013, Toulouse, 29 janvier- 1er février 2013.

[8] A. Sellaouti, A. Hamouda , A. Deruyver , and C. Wemmert , Hierarchical Classification-based Radon road extraction (HCBRRE) , dans les actes de la 12th International Conference on Control, Automation, Robotics & Vision (ICARCV 2012) , Guangzhou, Chine, 5-7 Decembre 2012, pp 390-395.

[6] A. Sellaouti, A. Hamouda , A. Deruyver , and C. Wemmert, Hierarchical Classification-based Region Growing (HCBRG): A Collaborative Approach for Object Segmentation and Classification, dans les actes de ICIAR 2012, Aveiro, Portugal, 25-27 Juin, 2012.

[9] A. Deruyver, Y. Hodé, Semantic Graphs and Arc Consistency Checking: The Renewal of an Old Approach for Information Extraction from Images, à paraître dans les actes de KDIR 2011 – International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (fait partie de 3rd International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management),édité par Ana Fred et Joaquim Filipe, SciTePress, Paris, France; 26-29 October, 2011.

[10] A. Deruyver, Y. Hodé, Hypergraphes et système de relations spatiales complexes pour l'interprétation des images: Intégration dans un algorithme de vérification de la consistance d'arc à deux niveaux de contraintes, Journée Signal et Graphes à Telecom ParisTech, GDR ISIS, 17 juin 2011.

[9] A. Deruyver, Y. Hodé, "Arc-consistency checking with bilevel constraints: an optimization", dans les actes du GbRPR 2009, 26-28 mai 2009, Venise, Italie.

[10] A. Deruyver, Y.Hodé, "Un Système de Relations Spatiales pour l’Interprétation d’Images: Intégration dans un Graphe Conceptuel, actes du RFIA 2008, janvier 2008, Amiens, France.

[11] A. Deruyver, Y. Hodé, Qualitative Spatial Relationships for Image Interpretation by using Semantic Graph, dans les actes de GBR 2007, Alicante, Espagne, F. Escolano and M. Vento (Eds.): GbRPR 2007, LNCS 4538, Edition Springer Verlag, pp. 240–250, juin 2007.

[12] A. Deruyver, Y. Hodé, A. Bertaux, Graph Consistency Checking for Automatic Image Segmentation Driven by Knowledge, dans les actes de International Conference On Human Machine Interaction (HUMAN07), Timimoun Algeria, pp 246-251, mars 2007.

[13] A. Deruyver, Y. Hodé, Introducing complex spatial relationships in semantic graph for image interpretation dans les actes du workshop ECOI: Extraction de Connaissance et Images, EGC'07, Namur, Belgique, pp 75-84, janvier 2007.

[14] A. Deruyver, Y. Hodé, J.M. Jolion, Pyramide Adaptative et Graphe sémantique : Un processus de segmentation dirigé par la connaissance, dans les actes de RFIA 2006, 25-27 Janvier 2006, Tours, France

[15] A. Deruyver, Y. Hodé, E. Laemmer, J-M. Jolion, "Adaptive pyramid and semantic graph: knowledge driven segmentation" GbR 2005, 11-13 avril 2005, Poitiers, France, dans Lecture note in Computer science, Springer Verlag, Editeurs: Luc Brun, Mario Vento, Vol. 3434, pp 213-223.

[16] A. Deruyver, Y. Hodé, "localisation sub-pixel automatique de centroïdes de spots lumineux", Actes du CNRIUT 2005, 26-27 mai 2005, Rouen, pp 231-238

[17] A. Deruyver, Y.Hodé, E. Laemmer, Pyramide adaptative et graphe sémantique: segmentation dirigée par la connaissance, Actes du CNRIUT 2004, 6-7 mai 2004, Nice, pp31-38.

[18] A. Golanski, F. Piazza, P. Kern, E. Laemmer, A. Deruyver, G. Relihan, S. Schulze and L. McDonnell , Impact of Energy Density and Stress Fields on the Nucleation Dynamics of Plasma Deposited (a-C:H) Films,, IBMM, 13th International Conference on Ion Beam Modification of Materials, Kobe, Japan, 2002

[17] E. Laemmer, A. Deruyver, M. Sowinska, Lignes de Partage des Eaux et Pyramide Adaptative pour Déterminer l'Etat de Maturité des Pommes,, CNRIUT, Colloque National de la Recherche Universitaire dans les IUT, Le Creusot, France, 2002, , Tome 1, pp 197-202 (ISBN 2-9509506-2-0)

[19] E.Laemmer, A.Deruyver, M. Sowinska, Spot Detection using an Adaptive Pyramid Algorithm : Application to Apple’s Maturity State, 25th International Congress on High-Speed Photography and Photonics, Beaune, France, 2002

[20] E. Laemmer, A. Deruyver, M. Sowinska, Watershed and Adaptive Pyramid for Determining the Apple’s Maturity State, Actes de IEEE International Conference on Image Processing, Rochester, NY, USA, Septembre 2002, Edition IEEE Computer Society, Vol I, pp 789-792. (ISBN 0-7803-7623-4)

[21]M. Torregrossa, C.V. Zint, A. Deruyver, P. Poulet, Effet du maillage sur la reconstruction d'images obtenues par tomographie optique, Quatrième Colloque Diagnostic et Imagerie Optiques en Médecine, Paris, France, 2002.

[22] M. Torregrossa, C.V. Zint, A. Deruyver, P. Poulet, Tomographie optique par temps de vol: 2. Simulations et reconstruction des images, Journées de Recherche en Imagerie Médicale, Marseille, France, 2001.

[23] C.V. Zint, F. Gao, M. Torregrossa, A. Deruyver, P. Poulet, Near infrared optical tomography of scattering cylindrical phantoms using time resolved detection, BIOS 2001, San José, USA, 2001.

[24] P. Poulet, C.V. Zint, M. Torregrossa, W. Uhring, A. Deruyver, B. Cunin, D. Grucker, La tomographie optique: une nouvelle modalité d'imagerie médicale, Congrès général de la Société Française de Physique, Strasbourg, France, 2001.

[25]A. Deruyver, Y. Hodé, recherche de solutions par satisfaction de contraintes dans des ensembles finis d’hypothèses : puissance de l’approche par satisfaction de contraintes locales, Actes du CNRIUT 2001 Publications de l’université de Saint-Etienne, Roanne 13-15 juin 2001 Tome2 pp71-80 (ISBN 2-86272-220-0)

[26]A. Deruyver, Y. Hodé ,Image interpretation with a semantic graph: labeling over-segmented images and detection of unexpected objects, Actes du 3ième IAPR TC15 Workshop on Graph-Based Representations in Pattern Recognition, Ischia, Italy, 23-25 Mai 2001, Edition Cuen, pp137-148.(ISBN 887146 579-2)

[27] E. Laemmer, A. Deruyver, L’algorithme de ligne de partage des eaux et la construction pyramidale de graphes d’adjacence pour la détection de tâches de conservabilité sur des pommes. Actes du XVIII ième colloque national de la commission d’imagerie rapide et photonique. (17-18 mai 2000, DGA-centre technique d’Arccueil) pp. 43-49.

[28] A. Deruyver, Y. Hodé, S. Gaillard, L’Analyse fractale : un outil pour la caractérisation de morphologie des cellules, Actes du CNRIUT 2000 : Recherche et Innovation, Presse universitaire d’Orléans, (14-16 juin 2000, Bourges) Tome 1, pp. 381-393 (ISBN 2-913454-06-2).

[29] A. Deruyver, Y. Hodé, Image Interpretation with a semantic graph: labeling over-segmented images and detection of unexpected objects, actes de Aerosense 99 (SPIE) session: Applications and Science of computational intelligence II (3722) pp. 424-432

[30] A. Deruyver, Y. Hodé, A Probabilistic model based on separating bipoints to segment multi-thresholdable images, actes de Aerosense99 (SPIE) session : Visual Information processing VIII (3716)pp. 177-184

[31] A. Deruyver, Y. Hodé, Un modèle probabiliste basé sur les bipoints séparateurs pour segmenter des images multi-seuillables, Actes du CNRIUT99: Science et Technologie, regards croisés, (2-4 juin 1999, Aix en Provence) pp. 131-144 (ISBN 2-7384-7367-9)

[32] J.-G. Pailloncy, A. Deruyver, J.-M. Jolion, From pixels to predicates revisited in the graphs framework, à paraître dans les actes de GBR99, 2nd workshop on Graph Based Representation, (10-12 mai 1999, Château de Haindorf, Autriche)

[33]M. Sowinska, B. Cunin, A. Deruyver, F. Heisel, J.A. Miehé, G. Langsdorf, H. Lichtenthaler, Near-field measurements of vegetation by laser induced fluorescence imaging. Actes de EUROPTO Conference on Remote Sensing for earth science applications, (septembre 1999, Florence, Italie) SPIE Vol. 3868, pp. 120-131.

Contact

Dr. Aline Deruyver
ICUBE equipe CSTB
Pôle API
Bd Sébastien Brant - BP 10413
67412 Illkirch cedex

Tel : +33 (0)6 47.13.88.16
courriel :  aline.deruyver@unistra.fr, aline.deruyver@yahoo.fr