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André BIGAND

MCF HDR

Equipe : IMAP

Domaine de recherche

Titres universitaires

  • 1981 : Agrégation de Physique Appliquée.
  • 1987 : DEA d’Electronique-Instrumentation (Univ. Paris6).
  • 1993 : Doctorat en Electronique (Univ. Paris6).
  • 2001 : Habilitation à Diriger des Recherches (ULCO).

Fonctions

  • 1981-1993 : Professeur agrégé
  • 1993-2001 : Maître de Conférences, 61ème section
  • 2004-maintenant: Maître de Conférences (HdR)

Responsabilites Administratives et Pedagogiques

  • 1993-1996 : Responsable des Stages d’Ingénieur – Maître à l’IUP GEII.
  • 1993-2004 : Responsable Pédagogique en IUP Productique. Mise en place de salles de projet d’électronique.
  • 1994-1998 : Co-Responsable des programmes ERASMUS et SOCRATES à l’IUP.
  • 1996-2004 : Directeur de l’IUP-Productique.
  • 1996-2000 : Membre élu au CA de l’ULCO.
  • 2004-2016 : Président de jury et responsable du Master « Electronique-Instrumentation »
  • 2012-2016 : Responsable du double-diplome STIP-TSI « ULCO-UL » (Liban)

Responsabliltés scientifiques

  • Animateur de l’équipe « Image et Apprentissage » en 2012-2013 (8 enseignants-chercheurs).

Thématiques de recherche, publications

  • Modélisation d’incertitude (par ensembles flous de deuxième ordre).
  • Définition d’indices perceptuels d’images bruitées et leur classification.

Publications (93-2016) : 11 publications internationales, à comité de lecture.
41 communications avec actes.
Encadrement de thèse : 5 encadrements. Actuellement, directeur de 2 thèses.
Jurys de thèse et de DRT : 10 dont 9 en thèse (dont 3 extérieures et comme rapporteur)

Enseignements
L3 : Traitement des images.
M1 : Filtrage, analogique et numérique.
M2 : Analyse de données, circuits DSP, RdF.

Rayonnement (National et International), Mobilité

  • Membre du GDR ISIS
  • Rapporteur et Membre du Comité de Lecture dans les revues « IEEE, SMC », « F.S.S.. », …
  • Trois fois « Chairman » (congrès EUFIT (Aachen), congrès international au Liban).
  • Membre élu du club EEA (1996-2002).
  • Je présente régulièrement les activités de l’équipe à travers des congrès nationaux et internationaux.
  • Collaboration avec l’Université Libanaise et l’Université de Waterloo (Canada).

André BIGAND

A comprehensive survey on object detection in Visual Art: taxonomy and challenge

Siwar Bengamra, Olfa Mzoughi, André Bigand, Ezzeddine Zagrouba. A comprehensive survey on object detection in Visual Art: taxonomy and challenge. Multimedia Tools and Applications, 2024, 83 (5), pp.14637-14670. ⟨10.1007/s11042-023-15968-9⟩. ⟨hal-04313271⟩

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Explainable AI for deep learning based potato leaf disease detection

Siwar Bengamra Bidouk, Ezzeddine Zagrouba, André Bigand. Explainable AI for deep learning based potato leaf disease detection. 2023 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Aug 2023, Songdo Incheon, South Korea. ⟨hal-04148197⟩

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Towards Explainability in Using Deep Learning for Face Detection in Paintings

Siwar Bengamra, Olfa Mzoughi, André Bigand, Ezzeddine Zagrouba. Towards Explainability in Using Deep Learning for Face Detection in Paintings. 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods - ICPRAM, Feb 2023, Lisbonne ( En ligne ), Portugal. pp.832-841, ⟨10.5220/0011670300003411⟩. ⟨hal-04046620⟩

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Caractérisation de la dynamique du phytoplancton, des événements récurrents aux événements extrêmes, grâce au Machine Learning

Alain Lefebvre, Kelly Grassi, André Bigand, P Chatelain, E Vincent, et al.. Caractérisation de la dynamique du phytoplancton, des événements récurrents aux événements extrêmes, grâce au Machine Learning. Colloque EVOLECO - Evolution à Long terme des Ecosystèmes Côtiers, Nov 2021, La Rochelle, France. ⟨hal-03444190⟩

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New Challenges of Face Detection in Paintings based on Deep Learning

Siwar Bengamra Bidouk, Olfa Mzoughi, André Bigand, Ezzeddine Zagrouba. New Challenges of Face Detection in Paintings based on Deep Learning. VISAPP 2021 : 16th International Conference on Computer Vision Theory and Application, Feb 2021, Vienna / Virtual, Austria. pp.311-320, ⟨10.5220/0010243703110320⟩. ⟨hal-03515438⟩

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Symbolic Translation of Time Series using Piecewise N-gram Similarity Voting

Siegfried Delannoy, Émilie Poisson Caillault, André Bigand, Kevin Rousseeuw. Symbolic Translation of Time Series using Piecewise N-gram Similarity Voting. ICEPRAM 2021 - 10th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, Feb 2021, Online Streaming, France. pp.327-333, ⟨10.5220/0010317603270333⟩. ⟨hal-03480963⟩

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Stopping Criterion during Rendering of Computer-Generated Images Based on SVD-Entropy

Jérôme Buisine, André Bigand, Rémi Synave, Samuel Delepoulle, Christophe Renaud. Stopping Criterion during Rendering of Computer-Generated Images Based on SVD-Entropy. Entropy, 2021. ⟨hal-03100109⟩

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Dynamic time warping-based imputation for univariate time series data

Thi-Thu-Hong Phan, Emilie Poisson Caillault, Alain Lefebvre, André Bigand. Dynamic time warping-based imputation for univariate time series data. Pattern Recognition Letters, 2020, 139, pp.139-147. ⟨10.1016/j.patrec.2017.08.019⟩. ⟨hal-01609256⟩

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On the Use of Deep Active Semi-Supervised Learning for Fast Rendering in Global Illumination

Ibtissam Constantin, Joseph Constantin, André Bigand. On the Use of Deep Active Semi-Supervised Learning for Fast Rendering in Global Illumination. Journal of Imaging, 2020, 6 (9), pp.91. ⟨10.3390/jimaging6090091⟩. ⟨hal-03107416⟩

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Comparative Study of Clustering Approaches Applied to Spatial or Temporal Pattern Discovery

Kelly Grassi, Émilie Poisson Caillault, André Bigand, Alain Lefebvre. Comparative Study of Clustering Approaches Applied to Spatial or Temporal Pattern Discovery. Journal of Marine Science and Engineering, 2020, 8 (9), pp.713. ⟨10.3390/jmse8090713⟩. ⟨hal-03079917⟩

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Pooling spike neural network for fast rendering in global illumination

Joseph Constantin, André Bigand, Ibtissam Constantin. Pooling spike neural network for fast rendering in global illumination. Neural Computing and Applications, 2020, 32 (2), pp.427-446. ⟨10.1007/s00521-018-3941-z⟩. ⟨hal-03107552⟩

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eDTWBI: Effective Imputation Method for Univariate Time Series

Thi-Thu-Hong Phan, Émilie Poisson Caillault, André Bigand. eDTWBI: Effective Imputation Method for Univariate Time Series. 6 th International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications - ICCSAMA, 2019, Dec 2019, Hanoi, Vietnam. pp.121-132, ⟨10.1007/978-3-030-38364-0_11⟩. ⟨hal-03081903⟩

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Détection de zone(s) atypique(s) dans des données géoréférencées par classification spectrale.

André Bigand, Émilie Poisson Caillault, Kelly Grassi, Alain Lefebvre. Détection de zone(s) atypique(s) dans des données géoréférencées par classification spectrale.. Journée MARCO, Oct 2019, Boulogne-sur-Mer, France. ⟨hal-04287590⟩

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Face Detection in Painting Using Deep Convolutional Neural Networks

Olfa Mzoughi, André Bigand, Christophe Renaud. Face Detection in Painting Using Deep Convolutional Neural Networks. Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems, 11182, Springer International Publishing, pp.333-341, 2018, Lecture Notes in Computer Science, ⟨10.1007/978-3-030-01449-0_28⟩. ⟨hal-03457364⟩

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Comparative Study on Univariate Forecasting Methods for Meteorological Time Series

Thi-Thu-Hong Phan, Émilie Poisson Caillault, André Bigand. Comparative Study on Univariate Forecasting Methods for Meteorological Time Series. 2018 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Sep 2018, Rome, Italy. pp.2380-2384, ⟨10.23919/EUSIPCO.2018.8553576⟩. ⟨hal-02068778⟩

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A New Fuzzy Logic-Based Similarity Measure Applied to Large Gap Imputation for Uncorrelated Multivariate Time Series

Thi-Thu-Hong Phan, André Bigand, Émilie Poisson Caillault. A New Fuzzy Logic-Based Similarity Measure Applied to Large Gap Imputation for Uncorrelated Multivariate Time Series. Applied Computational Intelligence and Soft Computing, 2018, 2018, pp.1-15 / ID 9095683. ⟨10.1155/2018/9095683⟩. ⟨hal-04313317⟩

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Background Subtraction Based on a New Fuzzy Mixture of Gaussians for Moving Object Detection

Ali Darwich, Pierre-Alexandre Hébert, André Bigand, Yasser Mohanna. Background Subtraction Based on a New Fuzzy Mixture of Gaussians for Moving Object Detection. Journal of Imaging, 2018, 4 (7), pp.92. ⟨10.3390/jimaging4070092⟩. ⟨hal-03594398⟩

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Time series segmentation and learning

Émilie Poisson Caillault, André Bigand, Alain Lefebvre. Time series segmentation and learning. Journée Intelligence Artifielle, Université du Littoral Côte d'Opale - ULCO; Laboratoire d'Informatique, Signal et Image de la Côte d'Opale - LISIC, Jun 2018, Calais, France. ⟨hal-04291501⟩

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Multi-level spectral clustering for extreme event discovery

Émilie Poisson Caillault, Kelly Grassi, André Bigand, Alain Lefebvre. Multi-level spectral clustering for extreme event discovery. Journée Intelligence Artificielle, LISIC; ULCO - Université du Littoral côte d'Opale, Jun 2018, Calais, France. ⟨hal-04287920⟩

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Multivariate times series completion by unsupervised and supervised way

Émilie Poisson Caillault, André Bigand, Alain Lefebvre, Thi-Thu-Hong Phan. Multivariate times series completion by unsupervised and supervised way. Journée Intelligence Artificielle, Université du Littoral Côte d'Opale - ULCO; Laboratoire d'Informatique, Signal et Image da la Côte d'Opale - LISIC, Jun 2018, Calais, France. ⟨hal-04291448⟩

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Results from measurements in the eastern English Channel : MAREL Carnot station

Émilie Poisson Caillault, Kelly Grassi, André Bigand, David Devreker, Alain Lefebvre, et al.. Results from measurements in the eastern English Channel : MAREL Carnot station. Third JERICO-NEXT Workshop on Phytoplankton Automated Observation, MIO – Institut Méditerranéen d’Océanologie, Mar 2018, Marseille, France. ⟨hal-04287899⟩

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Automated tools for analyzing outputs of automated sensors: High frequency Data.

Émilie Poisson Caillault, André Bigand, David Devreker, Kelly Grassi, Alain Lefebvre, et al.. Automated tools for analyzing outputs of automated sensors: High frequency Data.. Third JERICO-NEXT Workshop on Phytoplankton Automated Observation, MIO – Institut Méditerranéen d’Océanologie, Mar 2018, Marseille, France. ⟨hal-04287931⟩

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Image Quality Assessment of Computer-generated Images, Based on Machine Learning and Soft Computing

André Bigand, Julien Dehos, Christophe Renaud, Joseph Constantin. Image Quality Assessment of Computer-generated Images, Based on Machine Learning and Soft Computing . Springer. pp.102, 2018, 978-3-319-73542-9 978-. ⟨10.1007/978-3-319-73543-6⟩. ⟨hal-01744907⟩

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DTW-APPROACH FOR UNCORRELATED MULTIVARIATE TIME SERIES IMPUTATION

Thi-Thu-Hong Phan, Alain Lefebvre, Émilie Poisson Caillault, André Bigand. DTW-APPROACH FOR UNCORRELATED MULTIVARIATE TIME SERIES IMPUTATION. 27th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP 2017), Sep 2017, Tokyo, Japan. pp.1-6, ⟨10.1109/MLSP.2017.8168165⟩. ⟨hal-01609267⟩

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Which DTW Method Applied to Marine Univariate Time Series Imputation

Thi-Thu-Hong Phan, Émilie Poisson Caillault, Alain Lefebvre, André Bigand. Which DTW Method Applied to Marine Univariate Time Series Imputation. MTS/IEEE Oceans Conference 2017, Jun 2017, Aberdeen, United Kingdom. ⟨hal-01609268⟩

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Comparative study on supervised learning methods for identifying phytoplankton species

Thi-Thu-Hong Phan, Emilie Poisson Caillault, André Bigand. Comparative study on supervised learning methods for identifying phytoplankton species. 2016 IEEE Sixth International Conference on Communications and Electronics (ICCE), Jul 2016, Ha Long, Vietnam. pp.283 - 288, ⟨10.1109/CCE.2016.7562650⟩. ⟨hal-01442916⟩

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Speckle noise reduction using an interval type-2 fuzzy sets filter

André Bigand, Olivier Colot. Speckle noise reduction using an interval type-2 fuzzy sets filter. 6th IEEE International Conference on Intelligent Systems, Sep 2012, Sofia, Bulgaria. pp.60-66, ⟨10.1109/IS.2012.6335115⟩. ⟨hal-00765540⟩

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Fuzzy filter based on interval-valued fuzzy sets for image filtering

André Bigand, Olivier Colot. Fuzzy filter based on interval-valued fuzzy sets for image filtering. Fuzzy Sets and Systems, 2010, 161 (1), pp.96-117. ⟨10.1016/j.fss.2009.03.010⟩. ⟨hal-00702581⟩

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