Intelligence Artificielle et Applications
Intelligence Artificielle et Applications
Equations aux dérivées Partielles et Stochastiques en Traitement d’Images, Application aux images Médicales
Résolution des Equations aux dérivées Partielles (EDP) et Stochastiques (EDPS) en Traitement d’Images avec des Application aux images Médicales
Study of extreme values and application in finance
La modélisation des événements extrêmes (ouragan, tremblement de terre ou inondation, crues, crises financières, krachs, chocs pétroliers) est aujourd'hui un champ de recherches particulièrement actif, notamment par l'importance de leurs impacts économiques et sociaux. En particulier, depuis quelques années, on note un intérêt croissant pour l’application de la Théorie des Valeurs Extrêmes (TVE) pour la modélisation de tels événements.
Study of the Perona-Malik model and Application in image processing with stochastic diffusion
Durant ces dernières années, différents algorithmes ont été proposés pour avoir une meilleure qualité d’une image restaurée, notamment l’algorithme de Perona-Malik(PM). Certains auteurs ont proposé quelques modèles de la fonction diffusion dans le cas déterministe, entre autre le modèle PM. L’émergence d’une nouvelle méthodologie pour résoudre ce genre de problème, la modélisation par les équations aux dérivées partielles stochastiques(EDPS), pour la restauration d’images et l’analyse multi-échelle.
Risk measurement and application in finance
La gestion et la maîtrise du risque est au cœur des recherches et des préocupations du monde de la finance, notamment le monde bancaire, comme le témogne les directives du comité de Bâle sur le contrôle des institutions bancaires. Devant une situation risquée, les intervenants ont besoin de comparaison suivant les positions et les actions, les institutions financiers et les compagnies d’assurance doivent prendre des mesures d’un rique notamment de marché (changement de la valeur d’un titre), de crédit (risque de ne pas satisfaire ses engagements suite à un défaut), opérationel (supposer les rendements Gaussiens alors qu’ile ne sont pas).