Overview and motivation

B. Chalmond is performing research in the areas of data analysis (statistical learning) and practical applications of computer vision in industry. He has been involved in the creation of compagnies in bio-engineering and numerical imaging. His main interests have covered statistical methods and algorithms for stochastic processes, spline approximation, multivariate data analysis, 3D object reconstruction and Monte Carlo simulation, whith a high emphasis upon modeling. Theses aspects are presented in the Springer's book:

 

Modeling and inverse problems in image analysis,
Springer New-York, Applied Mathematics Science series, 2003,
translated by Kari Foster
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Book review, in Journal of the American Statistical Association,
JASA 101, 474, June 2006
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Generating smooth shapes, La Recherche, vol. 338, pp70-71, Jan. 2001

Who has not admired the smooth contours of an egg or a wave-polished pebble? Who has not tried to smooth an irregular surface? Craftsmen have long fashioned smooth objects with few tools. The computer has now become a powerful tool for generating a variety of these smooth objects that are increasingly present in our environment.

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Domesticating chance, La Recherche, vol. 354, pp60-61, June 2002.

Using Monte Carlo methods, mathematicians put chance to work to access information otherwise inaccessible. The spectacular advance of computers allowed this approach to spread to a variety of fields.

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Random-guided optimization, La Recherche, vol. 357, pp48-49, Oct. 2002.

How to make the best decision when there are too many factors to be taken into account? In a surprising manner, properly conducted random analysis can find an optimal combination of all factors.

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A la recherche de la réalité cachée, La Recherche, vol. 369, pp90-91, Nov. 2003.

Au-delà de l'apparence des choses se cachent souvent d'importantes vérités. Cette sage pensée populaire peut résumer la notion de "problème inverse " présent dans de nombreux domaines technologiques. L'apparence y est considérée comme une version dégradée d'une réalité inconnue: les techniques d'inversion tentent alors de retrouver la réalité par des traitements numériques de l'apparence.

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Les images sortent du flou, La Recherche, vol. 380, pp80-81, Nov. 2004.

Qu’elle provienne de la myopie de notre œil ou de celle d’un instrument de mesure, le manque de netteté des images perçues constitue une entrave majeure à notre compréhension de l’environnement. Aujourd’hui, par des traitements numériques, des algorithmes mathématiques permettent de remédier au manque de netteté des images. On peut ainsi corriger certains effets de flou et ainsi accéder à des détails jusqu’alors cachés.

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Aller-retours vers l'essentiel, La Recherche, vol. 406, pp82-83, Mars 2007.

Tous les jours, nous accumulons et accumulons encore de l’information. Mais pour représenter, voire expliquer un phénomène, est-il possible de ne retenir que les « grands traits » de cette masse de données ? C’est l’objet de l’analyse en composantes principales.

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