Prix IBM Research 2015 - Reza Parhizkar

« Pour sa contribution à la création d'un cadre théorique unifié pour les matrices de distances euclidiennes et le développement d'algorithmes efficaces permettant de résoudre d'importants problèmes pratiques dans les domaines de l'imagerie médicale, de l'acoustique ainsi que de la mesure géométrique des espaces. »

Pièces maîtresses de nombreux domaines tel que la psychométrie, la spectroscopie RMN, l'apprentissage automatique, et réseaux de senseurs, les matrices de distance Euclidiennes (EDMs) se sont révélées utiles dans de nombreuses applications. Néanmoins, elles n'ont pas été souvent exploitées en traitement des signaux. Dans cette thèse, nous analysons les caractéristiques des EDMs et en déduisons d'importantes nouvelles propriétés. Ces analyses nous permettent de proposer de nouveaux algorithmes pour approcher les EDMs, ainsi que de donner des bornes analytiques sur la performance de ces méthodes. Ces techniques sont ensuite appliquées pour suggérer de nouvelles solutions à plusieurs problèmes pratiques en traitement des signaux. Munies de ces nouvelles propriétés, algorithmes et applications, les EDMs peuvent être considérées comme un outil fondamental à utiliser en traitement des signaux.