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Hi! PARIS a le plaisir d'accueillir Antonio Ortega, professeur de génie électrique et informatique à l'Université de Californie du Sud, pour un séminaire scientifique organisé dans le cadre du programme de chaires invitées internationales Hi! PARIS.

Sa conférence, intitulée « Comment concevoir des GFT rapides », présentera un panorama des avancées récentes en matière d'accélération du calcul de la transformée de Fourier sur graphes (GFT).

Les transformées de Fourier sur graphes jouent un rôle important dans le traitement du signal sur graphes, avec des applications dans le codage d'images et de vidéos, l'apprentissage automatique sur graphes, la compression multimédia, le traitement de nuages ​​de points 3D et les réseaux de capteurs. Cependant, le calcul efficace de ces transformées demeure un défi majeur, notamment pour les structures de graphes vastes ou complexes.

Antonio Ortega présentera des techniques de type « diviser pour régner » exploitant la structure du graphe, notamment ses symétries et ses décompositions basées sur des mises à jour de faible rang. Il abordera également les méthodes d'approximation pour les cas où la structure du graphe seule ne permet pas une accélération suffisante. Ces méthodes comprennent des approximations par transformation directe utilisant les rotations de Givens, ainsi que des méthodes indirectes s'appuyant sur des structures de graphes plus favorables, telles que la sparsification spectrale.

Ce séminaire mettra en lumière comment ces approches peuvent améliorer l'efficacité des méthodes de traitement du signal basées sur les graphes et faciliter leurs applications dans le codage d'images et de vidéos, l'apprentissage automatique sur graphes et les domaines connexes.

À propos du conférencier

Antonio Ortega est professeur de génie électrique et informatique à l'Université de Californie du Sud. Il est membre de l'IEEE et d'EURASIP et occupe actuellement le poste de vice-président des publications de la Société de traitement du signal de l'IEEE.

Ses recherches portent sur le traitement du signal sur graphes, notamment l'échantillonnage, la reconstruction, les transformations, l'apprentissage et la compression, ainsi que sur la compression multimédia et de nuages ​​de points 3D, la compression distribuée et tolérante aux erreurs et la représentation de l'information dans les réseaux de capteurs.

Il a encadré près de 50 doctorants. Il a encadré des étudiants, est l'auteur de plus de 400 publications et a publié l'ouvrage Introduction to Graph Signal Processing avec Cambridge University Press en 2022. Ses travaux ont été récompensés par plusieurs prix, dont le IEEE Signal Processing Magazine Award, le ICIP Best Paper Award et le prix Leonard G. Abraham de l'IEEE Communications Society.