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2025-2026 / ELEN0016-2

Computer vision

Durée

30h Th, 10h Pr, 50h Proj.

Nombre de crédits

 Master : ingénieur civil biomédical, à finalité spécialisée5 crédits 
 Master en sciences informatiques, à finalité spécialisée en "computer systems security"5 crédits 
 Master en science des données, à finalité spécialisée5 crédits 
 Master : ingénieur civil en science des données, à finalité spécialisée5 crédits 
 Master : ingénieur civil en informatique, à finalité spécialisée en "management"5 crédits 
 Master : ingénieur civil en informatique, à finalité spécialisée en "intelligent systems"5 crédits 
 Master : ingénieur civil en informatique, à finalité spécialisée en "intelligent systems" (double diplômation avec HEC)5 crédits 
 Master en sciences informatiques, à finalité spécialisée en "management"5 crédits 
 Master : ingénieur civil électricien, à finalité spécialisée en Neuromorphic Engineering5 crédits 
 Master : ingénieur civil en informatique, à finalité spécialisée en "computer systems security"5 crédits 
 Master en sciences informatiques, à finalité spécialisée en "intelligent systems"5 crédits 
 Master en sciences informatiques, à finalité spécialisée en "intelligent systems" (double diplômation avec HEC)5 crédits 

Enseignant

Anthony Cioppa, Adrien Deliège, Marc Van Droogenbroeck

Suppléant(s)

Thomas Hoyoux

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue anglaise

Organisation et évaluation

Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Contenu (modification de certains chapitres possibles en fonction du projet): introduction, filtrage linéaire et déconvolution, morphologie mathématique, filtrage non-linéaire, extraction de traits caractéristiques et détection de contours, texture, rehaussement et restauration, étude de la forme, segmentation d'images, détection de mouvement, aspects de la vision 3D, apprentissage automatique, reconnaissance de patterns, apprentissage profond

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

Ce cours aborde les questions essentielles de la vision par ordinateur. L'angle est à la fois théorique et pratique.

A la fin du cours, les étudiants seront capables de:

  • maîtriser la notion d'image;
  • comprendre les principales opérations de traitement vidéo;
  • concevoir une chaîne de traitement vidéo permettant de réaliser un objectif applicatif.
Des séances d'exerices, de laboratoires et la réalisation d'un travail permettront de développer des compétences comme l'évaluation des performances, la conception d'une chaîne de traitement d'images depuis les spécifications jusqu'à la réalisation et le travail d'équipe.

Ce cours contribue aux acquis d'apprentissage I.1, I.2, II.1, II.2, II.3, III.2, III.3, III.4, IV.1, IV.2, VI.1, VI.2, VII.1, VII.2, VII.3, VII.4, VII.5 du programme d'ingénieur civil en génie biomédical.
Ce cours contribue aux acquis d'apprentissage I.1, I.2, I.3, II.1, II.2, II.3, III.2, III.3, III.4, IV.1, IV.2, IV.3, VI.1, VI.2, VII.1, VII.2, VII.3, VII.4, VII.5 du programme d'ingénieur civil en science des données.
Ce cours contribue aux acquis d'apprentissage I.1, I.2, II.1, II.2, II.3, III.2, III.3, III.4, IV.1, IV.2, IV.8, VI.1, VI.2, VII.1, VII.2, VII.3, VII.4, VII.5 du programme d'ingénieur civil électricien.
Ce cours contribue aux acquis d'apprentissage I.1, I.2, II.1, II.2, II.3, III.2, III.3, III.4, IV.1, IV.2, VI.1, VI.2, VII.1, VII.2, VII.3, VII.4, VII.5 du programme d'ingénieur civil en informatique

Savoirs et compétences prérequis

  • Connaissances en programmation (au minimum de niveau de 3e bachelier).
  • Connaissance en traitement de signal ou équivalent.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Présentiel (pas de streaming, ni podcast)
En dehors du cours théorique, le cours comporte:

  • des séances d'exercices dirigées (apportez votre ordinateur portable ou tablette avec un navigateur web pour accéder à Google Colab ou pouvoir faire tourner un Jupyter Notebook) 
  • un travail (obligatoire) de réalisation d'un logiciel de vision par ordinateur pour une application réelle. Ce travail est habituellement divisé en plusieurs parties.

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Cours donné exclusivement en présentiel


Explications complémentaires:

Il comporte en moyenne une séance de théorie et une séance d'exercice ou de travaux pratiques par semaine. Le projet doit être remis en fin de premier semestre.

Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées

Autre(s) site(s) utilisé(s) pour les supports de cours
- Discord (https://discord.gg/xsMBhvmHqd)


Informations complémentaires:

Anciens slides du cours : http://orbi.ulg.ac.be/handle/2268/184667

Pour 2025-2026: Les slides du cours seront rendus disponibles avant chaque cours via Discord, email et/ou le site web du cours. Des développements peuvent également être faits au tableau.

Modalités d'évaluation et critères

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite ( questions ouvertes )

Travail à rendre - rapport


Informations complémentaires:

Examen écrit en session (obligatoire).
L'examen est écrit et il comporte des questions à nature théorique et des questions sur les exercices. L'examen se déroulera à livre fermé en présentiel!

Travail (obligatoire).
Ce travail doit impérativement être remis durant l'avant-dernière semaine de cours du premier semestre. Le fait de ne pas réaliser le travail prive l'étudiant de la possibilité de passer l'examen (en 1ère ET 2ème sessions!). Veuillez noter également que le travail doit impérativement être présenté durant le semestre du cours; il n'y a pas la possibilité de représenter le travail en seconde session.
Le projet sera présenté sur place au cours de la dernière semaine du semestre.

Note importante !

Si le projet est subdivisé en plusieurs sous-tâches, le fait de ne pas remettre le résultat attendu d'une sous-tâches signifie que l'étudiant/étudiante recevra un 0 pour cette tâches mais également pour toutes les tâches suivantes.

Pondérations pour le calcul de la note:




  • janvier: travail = 2/3, examen écrit = 1/3
  • août: travail (report de la note partielle de janvier) = 1/2, examen écrit = 1/2

Stage(s)

Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours

Attention, ce cours est donné en anglais uniquement!

 
Note importante concernant le projet.

Il est possible de proposer un projet personnel à la place du projet imposé.

Les conditions sont les suivantes:

  • le projet personnel doit être en lien direct avec la matière du cours.
  • le projet personnel ne peut pas faire double emploi avec un autre cours et ne peut pas recouvrir la matière d'un travail de fin d'études. 
  • le projet doit être approuvé en début d'année par les titulaires du cours. Pour ce faire, l'étudiant(e) soumettra un texte d'une page comprenant: (1) le contexte, (2) un descriptif du travail à réaliser, et (3) les résultats attendus. 

Contacts

Enseignants pour 2025-2026: Anthony Cioppa (anthony.cioppa@uliege.be), Adrien Deliège (adrien.deliege@uliege.be), and Thomas Hoyoux (t.hoyoux@evs.com)

Association d'un ou plusieurs MOOCs