L'explosion de la quantité et de la diversité des documents numériques des dernières décennies a grandement contribué à la popularité de l'analyse d'images de documents comme domaine de recherche en vision par ordinateur. L'analyse d'images de documents peut être définie comme l'extraction et l'interprétation automatique de l’information contenue dans un document destiné à la compréhension humaine, à partir de son format image. Dans cette présentation, nous présenterons quelques projets de recherche en analyse d'images de documents numériques par des techniques de vision par ordinateur, menés au laboratoire de vision (Computer Vision Research Lab) de l'Université de Victoria. Plus spécifiquement, nous discuterons de la segmentation et la classification d'images de documents par la texture, la création d'un modèle de référence stratifié (layered ground truth) et d'une base de données d'images de documents d'affaires publiques pour l'évaluation d'algorithmes, le développement d'une bibliothèque numérique intelligente d'images de documents d'affaires, ainsi que l'interprétation d'images de plans architecturaux.

Biographie

Alexandra Branzan Albu a terminé son doctorat en génie électrique a l’Université Polytechnique de Bucarest en 2000. De 2001 à 2003, elle a été stagiaire postdoctorale au Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques de l’Université Laval (LVSN). En 2004, elle est devenue professeure adjointe au département de GEL-GIF de l’Université Laval. Depuis 2005, elle s’est jointe au département de génie électrique et génie informatique de l’Université de Victoria comme professeure adjointe et par la suite professeure agrégée. Ses intérêts de recherche portent sur la vision par ordinateur, plus spécifiquement sur des applications pratiques de cette discipline. Son groupe de recherche travaille présentement sur des projets divers, tels que l’analyse des images des documents électroniques, l’analyse des paysages montagneux pour la détection des changements climatiques, la détection des évènements saillants dans des vidéos sous-marins, etc. Ses projets de recherche sont subventionnés par des partenaires industriels tels que SAP Canada et par le CRSNG et MITACS.