François Chung, Ph.D.

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DataNews 2020 – Article de magazine

DataNews 2020 (FR) – Article de magazine

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François Chung; Combler le fossé quantique, aujourd’hui; DataNews, 2, p. 5, 2020.

Abstract

L’informatique quantique permettra de solutionner des problèmes complexes, impossibles à résoudre avec les ordinateurs d’aujourd’hui. Le Digital Annealer de Fujitsu offre une alternative à l’informatique quantique encore trop coûteuse et difficile à exécuter.

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DataNews 2020 – Article de magazine

DataNews 2020 (NL) – Article de magazine

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Publication

François Chung; De kwantumkloof dichten, vandaag de dag; DataNews, 2, p. 5, 2020.

Abstract

Kwantuminformatica biedt een oplossing voor complexe problemen, die niet kunnen opgelost worden met de huidige computersystemen. De Digital Annealer van Fujitsu biedt een alternatief voor de kwantuminformatica, die momenteel nog te duur en te moeilijk uit te voeren is.

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Mines 2018 - Article de magazine

Mines 2018 – Article de magazine

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François Chung; Une politique énergétique belge à multi-niveaux; Mines Revue des Ingénieurs, 499, pp. 27-29, 2018.

Abstract

Au XIXe siècle, le développement économique de la Belgique fut propulsé par le secteur énergétique grâce aux charbonnages wallons. En effet, dans la 1ère moitié du XIXe siècle, la Belgique était un des seuls pays, avec l’Angleterre, où le charbonnage était à ce point développé. À un tel point que des mines de charbon belges furent les premières entreprises industrielles à entrer en bourse à Paris. Cette époque d’abondance énergétique contraste avec la situation telle que nous la connaissons aujourd’hui : la Belgique dépend désormais de l’étranger pour ses besoins énergétiques, que ce soit pour le pétrole, le gaz naturel ou le charbon lui-même, qui représentent tous trois un peu plus de 70% de sa consommation d’énergie primaire en 2014.

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EUE 2017 - Livre

EUE 2017 – Livre

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François Chung, Tomás Rodríguez; Multi-focal Image Segmentation, Classification and Authentication: A General Framework applied on Microscope Pollen Images; Éditions universitaires européennes (EUE), Saarbrücken, 2017; ISBN: 978-3841677907.

Abstract

In this book, we propose a general framework for multi-focal image segmentation, classification and authentication, the methodology being demonstrated on microscope pollen images. The framework is meant to be generic and based on a brute force-like approach aimed to be efficient not only on any kind, and any number, of pollen images (regardless of the pollen type), but also on any kind of multi-focal images. All stages of the framework are designed to be used in an automatic fashion. First, the optimal focus is selected using the absolute gradient method. Then, pollen grains are extracted from microscope images, followed by the automatic segmentation of their exine. A coarse-to-fine approach ensures a smooth and accurate segmentation of both structures. Finally, feature extraction and selection are performed on pollen grains using a generalized approach and the pollen classification is tested with four classifiers: Weighted Neighbor Distance, Neural Network, Decision Tree and Random Forest. The latter method, which has shown the best and more robust classification accuracy results (above 97% for any number of pollen types), is finally used for a final authentication stage.

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EUE – Éditions universitaires européennes

COMPAG 2015 - Article de revue scientifique

COMPAG 2015 – Article de revue scientifique

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Rafael Redondo, Gloria Bueno, François Chung, Rodrigo Nava, J. Víctor Marcos, Gabriel Cristóbal, Tomás Rodríguez, Amelia González-Porto, Cristina Pardo, Óscar Déniz, Boris Escalante-Ramírez; Pollen segmentation and feature evaluation for automatic classification in bright-field microscopy; In: Computers and Electronics in Agriculture (COMPAG), 110, pp. 56–69, 2015.

Abstract

Besides the well-established healthy properties of pollen, palynology and apiculture are of extreme importance to avoid hard and fast unbalances in our ecosystems. To support such disciplines, computer vision comes to alleviate tedious recognition tasks. In this paper, we present an applied study of the state of the art in pattern recognition techniques to describe, analyze, and classify pollen grains in an extensive dataset specifically collected (15 types, 120 samples/type). We also propose a novel contour-inner segmentation of grains, improving 50% of accuracy. In addition to published morphological, statistical, and textural descriptors, we introduce a new descriptor to measure the grain’s contour profile and a logGabor implementation not tested before for this purpose. We found a significant improvement for certain combinations of descriptors, providing an overall accuracy above 99%. Finally, some palynological features that are still difficult to be integrated in computer systems are discussed.

Mots-clés

  • apiculture
  • automatic classification
  • bright-field microscopy
  • feature extraction
  • Fisher discriminant analysis
  • image processing
  • morphology descriptors
  • pollen
  • statistical descriptors
  • texture descriptors

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