Ecole d'ingénieur et centre de recherche en Sciences du numérique

Jean-Luc DUGELAY

Jean-Luc DUGELAY
Jean-Luc DUGELAY
Eurecom - Sécurité numérique 
Professeur
04 93 00 81 41
04 93 00 82 00
383

Enseignement

  • Il est actuellement professeur à EURECOM, au Département Sécurité Numérique
  • Il enseigne l'Image, le Traitement vidéo et le codage, ainsi que l'imagerie pour les applications de sécurité (Watermarking, stéganographie, biométrie, vidéosurveillance et images de criminalistique)

Mes cours

  • ImCod / Automne 2018 - Image et Compression Vidéo

    Parce que les données multimédia (et plus particulièrement les images et la vidéo) nécessitent des techniques efficaces de compression afin d'être stockées et transmises, la compression d'images est un élément crucial de tout système de communications.

    Ce cours couvre les formats avec et sans pertes d'informations les plus populaires, introduit les techniques clés utilisées en codage de source, ainsi que les métriques subjectives et objectives pour l'évaluation de la qualité visuelles des images.

    Enseignement et méthodes d'apprentissage: Chaque session inclut des exercices pratiques afin de permettre aux étudiants d'intégrer les éléments vus en cours.

    Règles du cours: Il est obligatoire de suivre les TPs.

  • ImProc / Automne 2018 - Traitement d'images Numériques

    Le but de ce cours est de familiariser les étudiants avec les algorithmes classiques de traitement d'images. Les deux principaux objectifs du traitement d'images numériques sont l'amélioration de la qualité visuelle des images et l'extraction automatique d'informations sémantiques à partir de données visuelles (e.g. la reconnaissance d'objets).

    Enseignement et méthodes d'apprentissage: Chaque session est divisée en deux parties : 1 heure et demie de cours et 1 heure et demie de travaux pratiques.

    Règles du cours: Les séances de travaux pratiques sont obligatoires.

  • ImSecu / Printemps 2018 - Traitement d'images pour des applications de sécurité

    Le traitement d'images est présent dans de nombreuses applications liées à la sécurité : tatouage numérique, stéganographie, imagerie légale, biométrie et vidéo surveillance.

    • Le tatouage numérique permet aux propriétaires ou fournisseurs de contenus de cacher de manière invisible et robuste un message dans un document multimédia numérique, avec pour principal objectif de défendre les droits d'auteurs ou l'intégrité. Il existe un compromis délicat entre plusieurs paramètres : capacité, visibilité et robustesse.
    • La stéganographie consiste à cacher des messages (dans une image et/ou une vidéo) de telle sorte que personne d'autre que l'expéditeur et le destinataire  du document ne peut imaginer qu'il contient une information secrète.
    • L'imagerie légale inclut deux objectifs principaux : l'identification à partir d'une image de l'appareil utilisé et la détection automatique d'éventuelles modifications malicieuses réalisées sur une image ou une vidéo.
    • Biométrie : La sécurité utilise trois types d'authentification : quelque chose que vous connaissez, quelque chose que vous possédez ou quelque chose que vous êtes : une biométrie. Parmi les biométries physiques, on trouve les empreintes digitales, la géométrie de la main, la rétine, l'iris ou le visage. Parmi les biométries comportementales, on trouve la signature et la voix. Chaque biométrie inclut des avantages et inconvénients, en termes de performances, coûts, acceptation de la part des utilisateurs etc. Les systèmes actuels s'orientent donc vers des solutions multimodales. Dans un futur proche, la biométrie devrait jouer un rôle essentiel en sécurité, pour le commerce électronique, mais aussi pour la personnalisation.
    • La vidéo surveillance a pour objet de suivre le comportement, les activités ou toute autre information visuelle dynamique, par défaut liée aux individus (mais aussi aux véhicules) dans le but de contrôler, intervenir et protéger. Les images sont souvent traitées afin de faciliter l'interprétation des contenus.

    Enseignement et méthodes d'apprentissage Ce cours comporte un nombre limité de Travaux Pratiques et Travaux Dirigés.

    Règles du cours: Les TPs sont obligatoires

     

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Distinctions

  • Il reçoit la distinction "Fellow" d'IAPR en Mars 2018
  • En Juin 2016, il décroche avec son doctorant Grigory Antipov, une double récompense (Best Paper Award et 1st Place Award) pour leur papier "Apparent Age Estimation from Face Images Combining General and Children-Specialized Deep Learning Models" (IEEE CVPR).
  • En Novembre 2013, il a reçu avec ses co-auteurs Xuran Zhao et Nicholas Evans, le Best Student Paper Award pour l'article "Unsupervised multi-view dimensionality reduction with application to audio-visual speaker retrieval".
  • Il a reçu la distinction "Fellow" d'IEEE en 2012
  • En Juillet 2011, il fut récompensé avec Antitza Dantcheva d'un Best Presentation Award pour son article "Female facial aesthetics based on soft biometrics and photo-quality"
  • Il a reçu de la SEE la Médaille Blondel 2010 pour ses travaux exceptionnels dans la biométrie et le tatouage numérique