Éric Granger
Professeur
Directeur, Programme MGPA
Département de génie de la production automatisée
Éric Granger

Je démarre présentement plusieurs activités de recherche et de développement liées à mon axe principal de recherche – soit explorer et développer des techniques robustes d'apprentissage incrémental pour la détection et la classification automatique. Mes principaux intérêts de recherche gravitent autour:

  • de la reconnaissance de formes;
  • des systèmes intelligents et évolutifs;
  • d’algorithmes pour l’apprentissage incrémental;
  • de la détection de nouveauté;
  • des réseaux de neurones artificiels;
  • des modèles de Markov cachés, des grammaires stochastiques, et des réseaux Bayesiens;
  • de l’intégration de systèmes microélectroniques;
  • de la cryptographie et sécurité dans les réseaux informatiques.

Les domaines d’application qui sont ciblés par mes recherches ont trait aux systèmes adaptatifs pour la reconnaissance, la sécurité et la surveillance, soit:

  • la surveillance militaire: (1) la reconnaissance rapide de l'identité et de l’état d’émetteurs radar; (2) la détection de changements et l’analyse d’événements et de situations à partir d’images satellitaire;
  • la sécurité dans les réseaux informatiques: la détection d’intrusions (i.e., d’anomalies et de mauvais emploi);
  • la reconnaissance biométrique: la reconnaissance de visages en environnements non contraints, la vérification de signatures manuscrites, la conception de filtres numériques pour la restauration d’images;
  • la reconnaissance de formes en général: la reconnaissance automatique de caractères manuscrits.

La liste suivante résume mes activités de recherche et de développement, ainsi que mes collaborations correspondantes:

  • Réseaux de neurones fuzzy ARTMAP pour la reconnaissance automatique de caractères manuscrits (Robert Sabourin de l’ÉTS et Luiz Oliveira du Pontifìcia Universidade Catòlica do Paranà, Brésil);
  • Algorithmes de classification pour l’apprentissage incrémental supervisé (Robert Sabourin de l’ÉTS et Luiz Oliveira du Pontifìcia Universidade Catòlica do Paranà, Brésil);
  • Apprentissage incrémental des paramètres et des topologies de Modèles de Markov cachées pour la sécurité informatique (Ali Miri de l’Université d’Ottawa et Robert Sabourin de l’ÉTS);
  • Modélisation électronique de filtres numériques pour la restauration d’images bruitées (Yvon Savaria de l’École Polytechnique de Montréal);
  • Incremental Learning in Automatic Radar Emitter Recognition (Fred Dilkes de RDDC Ottawa);
  • Détection et classification rapide de trafique Internet P2P (Ali Miri et Bijan Raahemi de l’Université d’Ottawa et Alcatel Canada);
  • Apprentissage incrémental et détection de changements pour les systèmes de vérification de l’identité (Robert Sabourin de l’ÉTS et Patrick Maupin de RDDC Valcartier);
  • Systèmes neuroniques pour la reconnaissance automatique de visages à partir de séquences video numériques (Dr. Dmitry Gorodnichy de l’Institut de technologie de l'information du CNRC).

Affiliation: membre du Laboratoire d'imagerie, de vision et d'intelligence artificielle (LIVIA).



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