Segmentation 3.0 : les nouvelles approches de segmentation des donateursoptimus
Les associations ont accès à des données de plus en plus riches et nombreuses pour comprendre et cibler leurs donateurs : données sociodémographiques, historique des sollicitations, des dons, des thématiques porteuses, du timing des dons dans l’année. Face à cette explosion d'informations disponibles, les techniques de segmentation “classiques” ont eu beaucoup de mal à s’adapter, et les fundraisers aussi, ce qui est source de lourdeurs et de frustrations. Aujourd'hui,
on voit l’émergence de nouvelles méthodes de segmentation apparaître, à la fois plus riches et (paradoxalement) plus simples à utiliser : scoring prédictif, lifetime value, modèles collaboratifs, etc. Cette présentation vous fera faire un tour d’horizon de ce qui existe déjà, de ce qui va arriver, et comment votre association peut en bénéficier dès aujourd’hui (ou au-moins comment s’y préparer).
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
https://www.hubspot.com/state-of-marketing
· Scaling relationships and proving ROI
· Social media is the place for search, sales, and service
· Authentic influencer partnerships fuel brand growth
· The strongest connections happen via call, click, chat, and camera.
· Time saved with AI leads to more creative work
· Seeking: A single source of truth
· TLDR; Get on social, try AI, and align your systems.
· More human marketing, powered by robots
ChatGPT is a revolutionary addition to the world since its introduction in 2022. A big shift in the sector of information gathering and processing happened because of this chatbot. What is the story of ChatGPT? How is the bot responding to prompts and generating contents? Swipe through these slides prepared by Expeed Software, a web development company regarding the development and technical intricacies of ChatGPT!
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
The realm of product design is a constantly changing environment where technology and style intersect. Every year introduces fresh challenges and exciting trends that mold the future of this captivating art form. In this piece, we delve into the significant trends set to influence the look and functionality of product design in the year 2024.
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
Mental health has been in the news quite a bit lately. Dozens of U.S. states are currently suing Meta for contributing to the youth mental health crisis by inserting addictive features into their products, while the U.S. Surgeon General is touring the nation to bring awareness to the growing epidemic of loneliness and isolation. The country has endured periods of low national morale, such as in the 1970s when high inflation and the energy crisis worsened public sentiment following the Vietnam War. The current mood, however, feels different. Gallup recently reported that national mental health is at an all-time low, with few bright spots to lift spirits.
To better understand how Americans are feeling and their attitudes towards mental health in general, ThinkNow conducted a nationally representative quantitative survey of 1,500 respondents and found some interesting differences among ethnic, age and gender groups.
Technology
For example, 52% agree that technology and social media have a negative impact on mental health, but when broken out by race, 61% of Whites felt technology had a negative effect, and only 48% of Hispanics thought it did.
While technology has helped us keep in touch with friends and family in faraway places, it appears to have degraded our ability to connect in person. Staying connected online is a double-edged sword since the same news feed that brings us pictures of the grandkids and fluffy kittens also feeds us news about the wars in Israel and Ukraine, the dysfunction in Washington, the latest mass shooting and the climate crisis.
Hispanics may have a built-in defense against the isolation technology breeds, owing to their large, multigenerational households, strong social support systems, and tendency to use social media to stay connected with relatives abroad.
Age and Gender
When asked how individuals rate their mental health, men rate it higher than women by 11 percentage points, and Baby Boomers rank it highest at 83%, saying it’s good or excellent vs. 57% of Gen Z saying the same.
Gen Z spends the most amount of time on social media, so the notion that social media negatively affects mental health appears to be correlated. Unfortunately, Gen Z is also the generation that’s least comfortable discussing mental health concerns with healthcare professionals. Only 40% of them state they’re comfortable discussing their issues with a professional compared to 60% of Millennials and 65% of Boomers.
Race Affects Attitudes
As seen in previous research conducted by ThinkNow, Asian Americans lag other groups when it comes to awareness of mental health issues. Twenty-four percent of Asian Americans believe that having a mental health issue is a sign of weakness compared to the 16% average for all groups. Asians are also considerably less likely to be aware of mental health services in their communities (42% vs. 55%) and most likely to seek out information on social media (51% vs. 35%).
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
Creative operations teams expect increased AI use in 2024. Currently, over half of tasks are not AI-enabled, but this is expected to decrease in the coming year. ChatGPT is the most popular AI tool currently. Business leaders are more actively exploring AI benefits than individual contributors. Most respondents do not believe AI will impact workforce size in 2024. However, some inhibitions still exist around AI accuracy and lack of understanding. Creatives primarily want to use AI to save time on mundane tasks and boost productivity.
Organizational culture includes values, norms, systems, symbols, language, assumptions, beliefs, and habits that influence employee behaviors and how people interpret those behaviors. It is important because culture can help or hinder a company's success. Some key aspects of Netflix's culture that help it achieve results include hiring smartly so every position has stars, focusing on attitude over just aptitude, and having a strict policy against peacocks, whiners, and jerks.
Segmentation 3.0 : les nouvelles approches de segmentation des donateursoptimus
Les associations ont accès à des données de plus en plus riches et nombreuses pour comprendre et cibler leurs donateurs : données sociodémographiques, historique des sollicitations, des dons, des thématiques porteuses, du timing des dons dans l’année. Face à cette explosion d'informations disponibles, les techniques de segmentation “classiques” ont eu beaucoup de mal à s’adapter, et les fundraisers aussi, ce qui est source de lourdeurs et de frustrations. Aujourd'hui,
on voit l’émergence de nouvelles méthodes de segmentation apparaître, à la fois plus riches et (paradoxalement) plus simples à utiliser : scoring prédictif, lifetime value, modèles collaboratifs, etc. Cette présentation vous fera faire un tour d’horizon de ce qui existe déjà, de ce qui va arriver, et comment votre association peut en bénéficier dès aujourd’hui (ou au-moins comment s’y préparer).
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
https://www.hubspot.com/state-of-marketing
· Scaling relationships and proving ROI
· Social media is the place for search, sales, and service
· Authentic influencer partnerships fuel brand growth
· The strongest connections happen via call, click, chat, and camera.
· Time saved with AI leads to more creative work
· Seeking: A single source of truth
· TLDR; Get on social, try AI, and align your systems.
· More human marketing, powered by robots
ChatGPT is a revolutionary addition to the world since its introduction in 2022. A big shift in the sector of information gathering and processing happened because of this chatbot. What is the story of ChatGPT? How is the bot responding to prompts and generating contents? Swipe through these slides prepared by Expeed Software, a web development company regarding the development and technical intricacies of ChatGPT!
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
The realm of product design is a constantly changing environment where technology and style intersect. Every year introduces fresh challenges and exciting trends that mold the future of this captivating art form. In this piece, we delve into the significant trends set to influence the look and functionality of product design in the year 2024.
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
Mental health has been in the news quite a bit lately. Dozens of U.S. states are currently suing Meta for contributing to the youth mental health crisis by inserting addictive features into their products, while the U.S. Surgeon General is touring the nation to bring awareness to the growing epidemic of loneliness and isolation. The country has endured periods of low national morale, such as in the 1970s when high inflation and the energy crisis worsened public sentiment following the Vietnam War. The current mood, however, feels different. Gallup recently reported that national mental health is at an all-time low, with few bright spots to lift spirits.
To better understand how Americans are feeling and their attitudes towards mental health in general, ThinkNow conducted a nationally representative quantitative survey of 1,500 respondents and found some interesting differences among ethnic, age and gender groups.
Technology
For example, 52% agree that technology and social media have a negative impact on mental health, but when broken out by race, 61% of Whites felt technology had a negative effect, and only 48% of Hispanics thought it did.
While technology has helped us keep in touch with friends and family in faraway places, it appears to have degraded our ability to connect in person. Staying connected online is a double-edged sword since the same news feed that brings us pictures of the grandkids and fluffy kittens also feeds us news about the wars in Israel and Ukraine, the dysfunction in Washington, the latest mass shooting and the climate crisis.
Hispanics may have a built-in defense against the isolation technology breeds, owing to their large, multigenerational households, strong social support systems, and tendency to use social media to stay connected with relatives abroad.
Age and Gender
When asked how individuals rate their mental health, men rate it higher than women by 11 percentage points, and Baby Boomers rank it highest at 83%, saying it’s good or excellent vs. 57% of Gen Z saying the same.
Gen Z spends the most amount of time on social media, so the notion that social media negatively affects mental health appears to be correlated. Unfortunately, Gen Z is also the generation that’s least comfortable discussing mental health concerns with healthcare professionals. Only 40% of them state they’re comfortable discussing their issues with a professional compared to 60% of Millennials and 65% of Boomers.
Race Affects Attitudes
As seen in previous research conducted by ThinkNow, Asian Americans lag other groups when it comes to awareness of mental health issues. Twenty-four percent of Asian Americans believe that having a mental health issue is a sign of weakness compared to the 16% average for all groups. Asians are also considerably less likely to be aware of mental health services in their communities (42% vs. 55%) and most likely to seek out information on social media (51% vs. 35%).
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
Creative operations teams expect increased AI use in 2024. Currently, over half of tasks are not AI-enabled, but this is expected to decrease in the coming year. ChatGPT is the most popular AI tool currently. Business leaders are more actively exploring AI benefits than individual contributors. Most respondents do not believe AI will impact workforce size in 2024. However, some inhibitions still exist around AI accuracy and lack of understanding. Creatives primarily want to use AI to save time on mundane tasks and boost productivity.
Organizational culture includes values, norms, systems, symbols, language, assumptions, beliefs, and habits that influence employee behaviors and how people interpret those behaviors. It is important because culture can help or hinder a company's success. Some key aspects of Netflix's culture that help it achieve results include hiring smartly so every position has stars, focusing on attitude over just aptitude, and having a strict policy against peacocks, whiners, and jerks.
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
PepsiCo provided a safe harbor statement noting that any forward-looking statements are based on currently available information and are subject to risks and uncertainties. It also provided information on non-GAAP measures and directing readers to its website for disclosure and reconciliation. The document then discussed PepsiCo's business overview, including that it is a global beverage and convenient food company with iconic brands, $91 billion in net revenue in 2023, and nearly $14 billion in core operating profit. It operates through a divisional structure with a focus on local consumers.
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
This document provides an overview of content methodology best practices. It defines content methodology as establishing objectives, KPIs, and a culture of continuous learning and iteration. An effective methodology focuses on connecting with audiences, creating optimal content, and optimizing processes. It also discusses why a methodology is needed due to the competitive landscape, proliferation of channels, and opportunities for improvement. Components of an effective methodology include defining objectives and KPIs, audience analysis, identifying opportunities, and evaluating resources. The document concludes with recommendations around creating a content plan, testing and optimizing content over 90 days.
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
The document provides guidance on preparing a job search for 2024. It discusses the state of the job market, focusing on growth in AI and healthcare but also continued layoffs. It recommends figuring out what you want to do by researching interests and skills, then conducting informational interviews. The job search should involve building a personal brand on LinkedIn, actively applying to jobs, tailoring resumes and interviews, maintaining job hunting as a habit, and continuing self-improvement. Once hired, the document advises setting new goals and keeping skills and networking active in case of future opportunities.
A report by thenetworkone and Kurio.
The contributing experts and agencies are (in an alphabetical order): Sylwia Rytel, Social Media Supervisor, 180heartbeats + JUNG v MATT (PL), Sharlene Jenner, Vice President - Director of Engagement Strategy, Abelson Taylor (USA), Alex Casanovas, Digital Director, Atrevia (ES), Dora Beilin, Senior Social Strategist, Barrett Hoffher (USA), Min Seo, Campaign Director, Brand New Agency (KR), Deshé M. Gully, Associate Strategist, Day One Agency (USA), Francesca Trevisan, Strategist, Different (IT), Trevor Crossman, CX and Digital Transformation Director; Olivia Hussey, Strategic Planner; Simi Srinarula, Social Media Manager, The Hallway (AUS), James Hebbert, Managing Director, Hylink (CN / UK), Mundy Álvarez, Planning Director; Pedro Rojas, Social Media Manager; Pancho González, CCO, Inbrax (CH), Oana Oprea, Head of Digital Planning, Jam Session Agency (RO), Amy Bottrill, Social Account Director, Launch (UK), Gaby Arriaga, Founder, Leonardo1452 (MX), Shantesh S Row, Creative Director, Liwa (UAE), Rajesh Mehta, Chief Strategy Officer; Dhruv Gaur, Digital Planning Lead; Leonie Mergulhao, Account Supervisor - Social Media & PR, Medulla (IN), Aurelija Plioplytė, Head of Digital & Social, Not Perfect (LI), Daiana Khaidargaliyeva, Account Manager, Osaka Labs (UK / USA), Stefanie Söhnchen, Vice President Digital, PIABO Communications (DE), Elisabeth Winiartati, Managing Consultant, Head of Global Integrated Communications; Lydia Aprina, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Nita Prabowo, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Okhi, Web Developer, PNTR Group (ID), Kei Obusan, Insights Director; Daffi Ranandi, Insights Manager, Radarr (SG), Gautam Reghunath, Co-founder & CEO, Talented (IN), Donagh Humphreys, Head of Social and Digital Innovation, THINKHOUSE (IRE), Sarah Yim, Strategy Director, Zulu Alpha Kilo (CA).
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
The search marketing landscape is evolving rapidly with new technologies, and professionals, like you, rely on innovative paid search strategies to meet changing demands.
It’s important that you’re ready to implement new strategies in 2024.
Check this out and learn the top trends in paid search advertising that are expected to gain traction, so you can drive higher ROI more efficiently in 2024.
You’ll learn:
- The latest trends in AI and automation, and what this means for an evolving paid search ecosystem.
- New developments in privacy and data regulation.
- Emerging ad formats that are expected to make an impact next year.
Watch Sreekant Lanka from iQuanti and Irina Klein from OneMain Financial as they dive into the future of paid search and explore the trends, strategies, and technologies that will shape the search marketing landscape.
If you’re looking to assess your paid search strategy and design an industry-aligned plan for 2024, then this webinar is for you.
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
From their humble beginnings in 1984, TED has grown into the world’s most powerful amplifier for speakers and thought-leaders to share their ideas. They have over 2,400 filmed talks (not including the 30,000+ TEDx videos) freely available online, and have hosted over 17,500 events around the world.
With over one billion views in a year, it’s no wonder that so many speakers are looking to TED for ideas on how to share their message more effectively.
The article “5 Public-Speaking Tips TED Gives Its Speakers”, by Carmine Gallo for Forbes, gives speakers five practical ways to connect with their audience, and effectively share their ideas on stage.
Whether you are gearing up to get on a TED stage yourself, or just want to master the skills that so many of their speakers possess, these tips and quotes from Chris Anderson, the TED Talks Curator, will encourage you to make the most impactful impression on your audience.
See the full article and more summaries like this on SpeakerHub here: https://speakerhub.com/blog/5-presentation-tips-ted-gives-its-speakers
See the original article on Forbes here:
http://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=http://www.forbes.com/sites/carminegallo/2016/05/06/5-public-speaking-tips-ted-gives-its-speakers/&refURL=&referrer=#5c07a8221d9b
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
Everyone is in agreement that ChatGPT (and other generative AI tools) will shape the future of work. Yet there is little consensus on exactly how, when, and to what extent this technology will change our world.
Businesses that extract maximum value from ChatGPT will use it as a collaborative tool for everything from brainstorming to technical maintenance.
For individuals, now is the time to pinpoint the skills the future professional will need to thrive in the AI age.
Check out this presentation to understand what ChatGPT is, how it will shape the future of work, and how you can prepare to take advantage.
The document provides career advice for getting into the tech field, including:
- Doing projects and internships in college to build a portfolio.
- Learning about different roles and technologies through industry research.
- Contributing to open source projects to build experience and network.
- Developing a personal brand through a website and social media presence.
- Networking through events, communities, and finding a mentor.
- Practicing interviews through mock interviews and whiteboarding coding questions.
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
1. Core updates from Google periodically change how its algorithms assess and rank websites and pages. This can impact rankings through shifts in user intent, site quality issues being caught up to, world events influencing queries, and overhauls to search like the E-A-T framework.
2. There are many possible user intents beyond just transactional, navigational and informational. Identifying intent shifts is important during core updates. Sites may need to optimize for new intents through different content types and sections.
3. Responding effectively to core updates requires analyzing "before and after" data to understand changes, identifying new intents or page types, and ensuring content matches appropriate intents across video, images, knowledge graphs and more.
A brief introduction to DataScience with explaining of the concepts, algorithms, machine learning, supervised and unsupervised learning, clustering, statistics, data preprocessing, real-world applications etc.
It's part of a Data Science Corner Campaign where I will be discussing the fundamentals of DataScience, AIML, Statistics etc.
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
Here's my presentation on by proven best practices how to manage your work time effectively and how to improve your productivity. It includes practical tips and how to use tools such as Slack, Google Apps, Hubspot, Google Calendar, Gmail and others.
The six step guide to practical project managementMindGenius
The six step guide to practical project management
If you think managing projects is too difficult, think again.
We’ve stripped back project management processes to the
basics – to make it quicker and easier, without sacrificing
the vital ingredients for success.
“If you’re looking for some real-world guidance, then The Six Step Guide to Practical Project Management will help.”
Dr Andrew Makar, Tactical Project Management
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Applitools
During this webinar, Anand Bagmar demonstrates how AI tools such as ChatGPT can be applied to various stages of the software development life cycle (SDLC) using an eCommerce application case study. Find the on-demand recording and more info at https://applitools.info/b59
Key takeaways:
• Learn how to use ChatGPT to add AI power to your testing and test automation
• Understand the limitations of the technology and where human expertise is crucial
• Gain insight into different AI-based tools
• Adopt AI-based tools to stay relevant and optimize work for developers and testers
* ChatGPT and OpenAI belong to OpenAI, L.L.C.
The document discusses various AI tools from OpenAI like GPT-3 and DALL-E 2, as well as ChatGPT. It explores how search engines are using AI and things to consider around AI-generated content. Potential SEO uses of ChatGPT are also presented, such as generating content at scale, conducting topic research, and automating basic coding tasks. The document encourages further reading on using ChatGPT for SEO purposes.
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
This session highlights best practices and lessons learned for U.S. Bike Route System designation, as well as how and why these routes should be integrated into bicycle planning at the local and regional level.
Presenters:
Presenter: Kevin Luecke Toole Design Group
Co-Presenter: Virginia Sullivan Adventure Cycling Association
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...DevGAMM Conference
Has your project been caught in a storm of deadlines, clashing requirements, and the need to change course halfway through? If yes, then check out how the administration team navigated through all of this, relocating 160 people from 3 countries and opening 2 offices during the most turbulent time in the last 20 years. Belka Games’ Chief Administrative Officer, Katerina Rudko, will share universal approaches and life hacks that can help your project survive unstable periods when there seem to be too many tasks and a lack of time and people.
This presentation was designed to provide strategic recommendations for a brand in decline. The deck also incorporates a situational assessment, including a brand identity, positioning, architecture, and portfolio strategy for the Brand.
Presentation originally created for NYU Stern's Brand Strategy course. Design by Erica Santiago & Chris Alexander.
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
PepsiCo provided a safe harbor statement noting that any forward-looking statements are based on currently available information and are subject to risks and uncertainties. It also provided information on non-GAAP measures and directing readers to its website for disclosure and reconciliation. The document then discussed PepsiCo's business overview, including that it is a global beverage and convenient food company with iconic brands, $91 billion in net revenue in 2023, and nearly $14 billion in core operating profit. It operates through a divisional structure with a focus on local consumers.
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
This document provides an overview of content methodology best practices. It defines content methodology as establishing objectives, KPIs, and a culture of continuous learning and iteration. An effective methodology focuses on connecting with audiences, creating optimal content, and optimizing processes. It also discusses why a methodology is needed due to the competitive landscape, proliferation of channels, and opportunities for improvement. Components of an effective methodology include defining objectives and KPIs, audience analysis, identifying opportunities, and evaluating resources. The document concludes with recommendations around creating a content plan, testing and optimizing content over 90 days.
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
The document provides guidance on preparing a job search for 2024. It discusses the state of the job market, focusing on growth in AI and healthcare but also continued layoffs. It recommends figuring out what you want to do by researching interests and skills, then conducting informational interviews. The job search should involve building a personal brand on LinkedIn, actively applying to jobs, tailoring resumes and interviews, maintaining job hunting as a habit, and continuing self-improvement. Once hired, the document advises setting new goals and keeping skills and networking active in case of future opportunities.
A report by thenetworkone and Kurio.
The contributing experts and agencies are (in an alphabetical order): Sylwia Rytel, Social Media Supervisor, 180heartbeats + JUNG v MATT (PL), Sharlene Jenner, Vice President - Director of Engagement Strategy, Abelson Taylor (USA), Alex Casanovas, Digital Director, Atrevia (ES), Dora Beilin, Senior Social Strategist, Barrett Hoffher (USA), Min Seo, Campaign Director, Brand New Agency (KR), Deshé M. Gully, Associate Strategist, Day One Agency (USA), Francesca Trevisan, Strategist, Different (IT), Trevor Crossman, CX and Digital Transformation Director; Olivia Hussey, Strategic Planner; Simi Srinarula, Social Media Manager, The Hallway (AUS), James Hebbert, Managing Director, Hylink (CN / UK), Mundy Álvarez, Planning Director; Pedro Rojas, Social Media Manager; Pancho González, CCO, Inbrax (CH), Oana Oprea, Head of Digital Planning, Jam Session Agency (RO), Amy Bottrill, Social Account Director, Launch (UK), Gaby Arriaga, Founder, Leonardo1452 (MX), Shantesh S Row, Creative Director, Liwa (UAE), Rajesh Mehta, Chief Strategy Officer; Dhruv Gaur, Digital Planning Lead; Leonie Mergulhao, Account Supervisor - Social Media & PR, Medulla (IN), Aurelija Plioplytė, Head of Digital & Social, Not Perfect (LI), Daiana Khaidargaliyeva, Account Manager, Osaka Labs (UK / USA), Stefanie Söhnchen, Vice President Digital, PIABO Communications (DE), Elisabeth Winiartati, Managing Consultant, Head of Global Integrated Communications; Lydia Aprina, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Nita Prabowo, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Okhi, Web Developer, PNTR Group (ID), Kei Obusan, Insights Director; Daffi Ranandi, Insights Manager, Radarr (SG), Gautam Reghunath, Co-founder & CEO, Talented (IN), Donagh Humphreys, Head of Social and Digital Innovation, THINKHOUSE (IRE), Sarah Yim, Strategy Director, Zulu Alpha Kilo (CA).
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
The search marketing landscape is evolving rapidly with new technologies, and professionals, like you, rely on innovative paid search strategies to meet changing demands.
It’s important that you’re ready to implement new strategies in 2024.
Check this out and learn the top trends in paid search advertising that are expected to gain traction, so you can drive higher ROI more efficiently in 2024.
You’ll learn:
- The latest trends in AI and automation, and what this means for an evolving paid search ecosystem.
- New developments in privacy and data regulation.
- Emerging ad formats that are expected to make an impact next year.
Watch Sreekant Lanka from iQuanti and Irina Klein from OneMain Financial as they dive into the future of paid search and explore the trends, strategies, and technologies that will shape the search marketing landscape.
If you’re looking to assess your paid search strategy and design an industry-aligned plan for 2024, then this webinar is for you.
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
From their humble beginnings in 1984, TED has grown into the world’s most powerful amplifier for speakers and thought-leaders to share their ideas. They have over 2,400 filmed talks (not including the 30,000+ TEDx videos) freely available online, and have hosted over 17,500 events around the world.
With over one billion views in a year, it’s no wonder that so many speakers are looking to TED for ideas on how to share their message more effectively.
The article “5 Public-Speaking Tips TED Gives Its Speakers”, by Carmine Gallo for Forbes, gives speakers five practical ways to connect with their audience, and effectively share their ideas on stage.
Whether you are gearing up to get on a TED stage yourself, or just want to master the skills that so many of their speakers possess, these tips and quotes from Chris Anderson, the TED Talks Curator, will encourage you to make the most impactful impression on your audience.
See the full article and more summaries like this on SpeakerHub here: https://speakerhub.com/blog/5-presentation-tips-ted-gives-its-speakers
See the original article on Forbes here:
http://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=http://www.forbes.com/sites/carminegallo/2016/05/06/5-public-speaking-tips-ted-gives-its-speakers/&refURL=&referrer=#5c07a8221d9b
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
Everyone is in agreement that ChatGPT (and other generative AI tools) will shape the future of work. Yet there is little consensus on exactly how, when, and to what extent this technology will change our world.
Businesses that extract maximum value from ChatGPT will use it as a collaborative tool for everything from brainstorming to technical maintenance.
For individuals, now is the time to pinpoint the skills the future professional will need to thrive in the AI age.
Check out this presentation to understand what ChatGPT is, how it will shape the future of work, and how you can prepare to take advantage.
The document provides career advice for getting into the tech field, including:
- Doing projects and internships in college to build a portfolio.
- Learning about different roles and technologies through industry research.
- Contributing to open source projects to build experience and network.
- Developing a personal brand through a website and social media presence.
- Networking through events, communities, and finding a mentor.
- Practicing interviews through mock interviews and whiteboarding coding questions.
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
1. Core updates from Google periodically change how its algorithms assess and rank websites and pages. This can impact rankings through shifts in user intent, site quality issues being caught up to, world events influencing queries, and overhauls to search like the E-A-T framework.
2. There are many possible user intents beyond just transactional, navigational and informational. Identifying intent shifts is important during core updates. Sites may need to optimize for new intents through different content types and sections.
3. Responding effectively to core updates requires analyzing "before and after" data to understand changes, identifying new intents or page types, and ensuring content matches appropriate intents across video, images, knowledge graphs and more.
A brief introduction to DataScience with explaining of the concepts, algorithms, machine learning, supervised and unsupervised learning, clustering, statistics, data preprocessing, real-world applications etc.
It's part of a Data Science Corner Campaign where I will be discussing the fundamentals of DataScience, AIML, Statistics etc.
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
Here's my presentation on by proven best practices how to manage your work time effectively and how to improve your productivity. It includes practical tips and how to use tools such as Slack, Google Apps, Hubspot, Google Calendar, Gmail and others.
The six step guide to practical project managementMindGenius
The six step guide to practical project management
If you think managing projects is too difficult, think again.
We’ve stripped back project management processes to the
basics – to make it quicker and easier, without sacrificing
the vital ingredients for success.
“If you’re looking for some real-world guidance, then The Six Step Guide to Practical Project Management will help.”
Dr Andrew Makar, Tactical Project Management
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Applitools
During this webinar, Anand Bagmar demonstrates how AI tools such as ChatGPT can be applied to various stages of the software development life cycle (SDLC) using an eCommerce application case study. Find the on-demand recording and more info at https://applitools.info/b59
Key takeaways:
• Learn how to use ChatGPT to add AI power to your testing and test automation
• Understand the limitations of the technology and where human expertise is crucial
• Gain insight into different AI-based tools
• Adopt AI-based tools to stay relevant and optimize work for developers and testers
* ChatGPT and OpenAI belong to OpenAI, L.L.C.
The document discusses various AI tools from OpenAI like GPT-3 and DALL-E 2, as well as ChatGPT. It explores how search engines are using AI and things to consider around AI-generated content. Potential SEO uses of ChatGPT are also presented, such as generating content at scale, conducting topic research, and automating basic coding tasks. The document encourages further reading on using ChatGPT for SEO purposes.
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
This session highlights best practices and lessons learned for U.S. Bike Route System designation, as well as how and why these routes should be integrated into bicycle planning at the local and regional level.
Presenters:
Presenter: Kevin Luecke Toole Design Group
Co-Presenter: Virginia Sullivan Adventure Cycling Association
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...DevGAMM Conference
Has your project been caught in a storm of deadlines, clashing requirements, and the need to change course halfway through? If yes, then check out how the administration team navigated through all of this, relocating 160 people from 3 countries and opening 2 offices during the most turbulent time in the last 20 years. Belka Games’ Chief Administrative Officer, Katerina Rudko, will share universal approaches and life hacks that can help your project survive unstable periods when there seem to be too many tasks and a lack of time and people.
This presentation was designed to provide strategic recommendations for a brand in decline. The deck also incorporates a situational assessment, including a brand identity, positioning, architecture, and portfolio strategy for the Brand.
Presentation originally created for NYU Stern's Brand Strategy course. Design by Erica Santiago & Chris Alexander.
2. Les approches de segmentation d’image par coopération
imprécises et ne coïncident pas exactement aux limites des objets de l’image (Kermad et Chehdi, 2002). Un autre
problème relatif à cette catégorie de segmentation réside dans la difficulté d’identifier les critères pour agréger les pixels
ou pour fusionner et diviser les régions (Bellet et al., 1995).
Quant à la segmentation par contours, elle permet de détecter les transitions entre les régions de l’image (Gonzalez et
Woods, 2002). Les détecteurs de contours utilisés peuvent être simples, comme les opérateurs de Sobel ou de Roberts, ou
plus complexes tel que l’opérateur de Canny. Les résultats de cette segmentation sont les candidats des limites des objets
de l’image. Toutefois, ils peuvent présenter de fausses détections et ils ne sont généralement pas fermés (Pal et Pal, 1993).
Plusieurs chercheurs s’accordent pour affirmer que la coopération entre les segmentations par régions et par contours
contribue à une meilleure prise en compte des caractéristiques des entités de l’image et, par conséquent, à une meilleure
segmentation (Bertolino et Montanvert, 1996). En effet, les algorithmes combinant les techniques de segmentation
basées sur les régions et celles basées sur les contours prennent avantage de la nature complémentaire de l’information
sur la région et sur le contour (Zhang, 2006). Ainsi, une segmentation par coopération régions-contours peut être
exprimée comme une entraide entre ces deux concepts afin d’améliorer le résultat final de segmentation. Des exemples
de coopération régions-contours sont fournis dans (Cufi et al., 2001; Muñoz et al., 2003 ; Plataniotis et
Venetsanopoulos, 2000).
Dans la littérature, l’utilisation de la coopération entre les régions et les contours pour la segmentation d’image diffère d’un
auteur à un autre. D’une part, cette différence se manifeste dans l’étape où l’intégration entre l’information sur les régions
et celle sur les contours est réalisée. D’autre part, elle apparaît dans la façon que cette intégration est produite. Ainsi, nous
proposons d’étudier la segmentation d’images par coopération régions-contours en fonction de trois approches :
1) la coopération séquentielle : dans laquelle l’une des techniques de segmentation (région ou contour) est
réalisée en premier lieu ; son résultat va être exploité par l’autre technique pour renforcer la définition des
critères ou des paramètres de la segmentation ;
2) la coopération des résultats : les deux types de segmentation seront réalisés indépendamment ; la coopération
concernera leurs résultats qui seront intégrés afin d’atteindre une meilleure segmentation ;
3) la coopération mutuelle : les deux types de segmentations coopéreront mutuellement au cours de leur
processus d’exécution.
Pour ces trois approches de segmentation coopérative régions-contours, nous donnons le principe de coopération ainsi
que certaines formes possibles d’intégration entre l’information sur les régions et sur les contours. Nous illustrons par la
suite cette présentation par un exemple de segmentation d’image satellitaire à très haute résolution spatiale par
coopération régions-contours. Enfin, nous réalisons une comparaison avec une segmentation par croissance de région.
2. COOPÉRATION SÉQUENTIELLE
2.1. Principe
Le principe général de la coopération séquentielle est que l’une des techniques, par régions ou par contours, est réalisée
en premier lieu. Son résultat sera par la suite exploité par l’autre technique. L’intégration de l’information provenant de
la segmentation par contours dans une segmentation par régions est l’une des formes de coopération les plus courantes
(figure 1). Mais, l’information sur les régions peut aussi être intégrée dans une segmentation par contours. Nous allons
donc présenter certaines formes de coopération séquentielle.
Figure 1 : Principe de la coopération séquentielle. Principle of sequential cooperation.
500
3. I. SEBARI et D.C. HE
2.2. Formes de coopération séquentielle
La coopération séquentielle peut se manifester dans la définition ou l’ajustement des paramètres de segmentation.
L’information fournie par cette forme de coopération permet aussi d’éliminer les faux segments et de gagner du temps
de traitement.
2.2.1. Définition d’un critère additionnel de segmentation
Le cas le plus courant dans la coopération séquentielle est l’utilisation de l’information sur les contours pour la
définition d’un critère additionnel dans une segmentation par régions (Bonnin et al., 1995 ; Monga et Wrobel, 1987 ;
Mueller et al., 2004). Le principe est qu’une région ne doit pas contenir de pixels-contours. La présence des contours
peut être signalée par l’information sur les gradients des pixels. Ainsi, la formation de la région est arrêtée quand elle
rencontre un pixel à fort gradient, c’est-à-dire un contour. Seuls les pixels ayant un faible gradient sont ajoutés à la
région. La coopération peut également s’effectuer sous la forme d’ajouts de pixels à la région jusqu’à ce qu’un
maximum de gradient moyen calculé sur la région soit atteint (Gambotto, 1993). L’image contours peut aussi être
intégrée pour forcer ou interdire des fusions entre les régions voisines (Bertolino et Montanvert, 1996).
2.2.2. Ajustement des paramètres de segmentation
L’information sur les contours peut aussi servir à ajuster les paramètres de segmentation par région. L’analyse
d’échantillons de pixels (germes) de part et d’autre de chaque contour permettra de rendre le critère d’homogénéité plus
adéquat par rapport aux caractéristiques des régions (Muñoz et al., 2000). Aussi, les résultats d’une segmentation par
régions peuvent constituer les entrées d’un détecteur de contours. Par exemple, les limites obtenues par une
segmentation par régions peuvent être considérées comme point de départ d’un détecteur de contours de type « snakes »
(Pavlidis et Liow, 1990). Le contour initial est progressivement déformé, guidé par la minimisation d’une fonction
d’énergie. Le détecteur de contours pourra ainsi localiser plus précisément les limites entre les régions.
2.2.3. Élimination des faux segments
La coopération entre régions-contours peut palier le problème de fausses détections obtenues par une technique de
segmentation, et ce en éliminant les faux segments. Ce type de coopération repose sur l’idée qu’un contour sépare deux
régions de caractéristiques différentes. Donc, l’analyse de l’information sur les régions de part et d’autre d’un contour
peut servir, avec d’autres informations, à détecter les faux contours (Nazif et Levine, 1984). De même, l’information sur
le contour peut renseigner sur la possibilité d’une fusion entre deux régions adjacentes similaires. L’exemple suivant
illustre ce principe : les paramètres d’une détection de contours sont ajustés afin d’obtenir une image sur-segmentée.
Cette dernière constitue le point de départ pour un processus de fusion entre les régions adjacentes selon leur degré
d’homogénéité. Le résultat de cette fusion est utilisé pour éliminer les fausses détections de la segmentation par
contours (Fjørtoft et al., 1997).
2.2.4. Placement des germes
L’information sur les contours peut être utilisée pour guider l’emplacement des germes de croissance de régions. En
premier lieu, l’image des contours est obtenue par une ou plusieurs segmentations par contours. Ensuite, les centroïdes
des régions entre ces contours sont pris comme germes initiaux pour une croissance de régions (Fan et al., 2001). Une
autre utilisation est, qu’à partir des contours les plus fiables, les germes sont placés de part et d’autre de chaque contour
(Fuertes et al., 2000 ; Muñoz et al., 2000).
2.2.5. Accélérer le temps de traitement
La segmentation par coopération séquentielle contribue aussi à gagner du temps de traitement. Par exemple, dans une
segmentation par la technique de quadripartition (quadtree), lors du processus de division de l’image en quadrants
homogènes, l’intégration de l’information sur les contours permet d’accélérer le découpage (Bonnin et al., 1995). En
effet, la présence de contours est une information sur la non homogénéité du quadrant. Par conséquent, l’intégration de
l’information sur les contours permet d’accélérer le temps de traitement.
3. COOPÉRATION DES RÉSULTATS
3.1. Principe
Dans la coopération des résultats, les deux types de segmentations sont réalisés d’une façon parallèle et indépendante, et
la coopération sera faite au niveau de leurs résultats respectifs (figure 2). Ils seront intégrés dans le but d’atteindre une
meilleure segmentation que celle obtenue par une seule des techniques. Cette intégration peut être faite sous forme de
complémentarité ou de recherche de consensus.
501
4. Les approches de segmentation d’image par coopération
Image
originale
Segmentation Segmentation
par contours par régions
Contours Coopération Régions
Image
segmentée
Figure 2 : Principe de la coopération des résultats. Principle of results cooperation.
3.2. Formes de coopération des résultats
Cette catégorie de coopération exploite les résultats de plusieurs segmentations afin d’aboutir à un meilleur résultat.
Diverses formes de coopération se présentent : complémentarité ou consensus entre les segmentations, définition ou
ajustement des paramètres de segmentation et évaluation des résultats de segmentation.
3.2.1. Complémentarité entre les segmentations
Les résultats des deux types de segmentation sont combinés pour obtenir une segmentation plus complète (Ito et al.,
1996). Un exemple de ce type de coopération est la combinaison entre les pixels-contours provenant d’une
segmentation à l’aide d’un opérateur de gradient et les pixels des limites de régions obtenus à l’aide d’une croissance de
région. Ces deux informations se complètent afin d’obtenir plus de contours détectés et d’assurer le raccordement entre
les contours (Zugaj et Lattuati, 1998).
3.2.2. Consensus entre plusieurs segmentations
Le but de cette forme de coopération est d’établir un consensus entre les résultats de diverses segmentations. Un
exemple de cette approche est proposé par Cho et Meer (1997). Les résultats de ces diverses segmentations permettent
la construction d’un graphe d’adjacence entre les régions indiquant, pour chaque paire de pixels, la probabilité
d’appartenance à la même région (probabilité de cooccurrence). Les couples de pixels ayant une grande probabilité de
cooccurrence sont ensuite groupés ensemble. Le résultat est un ensemble de régions contiguës. La coopération peut se
trouver dans le consensus entre les résultats de segmentation par régions et par contours obtenus de différentes bandes
(visible, infrarouge, etc.). Chu et Aggarwal (1993) proposent un algorithme dans ce sens. Des pondérations sont
attribuées à chaque segmentation en fonction de leur degré de fiabilité. Toutes les segmentations sont transformées en
cartes contours. Une procédure itérative, utilisant un estimateur de maximum de vraisemblance, est appliquée afin de
converger vers un consensus.
3.2.3. Ajout d’un critère additionnel aux résultats de segmentation
Les deux types de segmentation peuvent coopérer en ajoutant un critère additionnel aux résultats de segmentation
obtenus. Le résultat de la segmentation par régions peut être amélioré, par exemple, en intégrant le résultat de la
segmentation par contours (Saber et Tekalp, 1998). Les régions sont subdivisées suivant la carte de contours de sorte
qu’aucune région ne contient de contours. Les régions subdivisées de mêmes caractéristiques sont par la suite
fusionnées en exploitant les informations sur les régions et sur les contours.
3.2.4. Ajustement des paramètres de segmentation
La coopération peut contribuer à l’ajustement des paramètres de segmentation par comparaison des résultats de
différentes techniques de segmentation. Cet ajustement peut être intégré dans un processus itératif (Kermad and Chehdi,
2002). Les itérations sont faites avec des critères de plus en plus tolérants jusqu’à la convergence vers des résultats
cohérents et stables. La vérification de la cohérence est basée sur la minimisation de la dissimilarité entre les contours et
les régions, jusqu’à la compatibilité entre les résultats contours et régions.
502
5. I. SEBARI et D.C. HE
3.2.5. Évaluation des résultats de segmentation
La coopération peut contribuer aussi au problème de paramétrage des segmentations et d’absence ou de lacune
d’informations de réalité de terrain (Cufi et al., 2001). Par exemple, plusieurs segmentations par régions avec différents
paramètres et seuils sont réalisées. Pour juger de la meilleure segmentation, les résultats sont comparés à une
segmentation par contours. La segmentation dont les limites de régions sont les plus proches des contours sera retenue.
4. COOPÉRATION MUTUELLE
4.1. Principe
Dans l’approche de coopération mutuelle, les différentes techniques de segmentation sont exécutées en parallèle, tout en
échangeant mutuellement des informations (figure 3). L’information échangée sert à aider la technique de segmentation
dans la prise de décision dans le cas de lacunes ou d’informations insuffisantes. La coopération permet de prendre des
décisions plus sures et plus fiables.
Image
originale
Coopération
Segmentation Segmentation
par contours par régions
Contours Régions
Figure 3 : Principe de la coopération mutuelle. Principle of mutual cooperation
4.2. Formes de coopération mutuelle
L’exemple suivant illustre bien la coopération mutuelle. C’est une coopération entre un détecteur de contours et un
processus de croissance de régions (Salotti, 1994). Les contours sont détectés par un détecteur de contours basé sur les
grandes valeurs de gradients. Dans les cas où il est difficile de trouver le fort gradient, l’analyse des régions de part et
d’autre du contour donne une information additionnelle : un nouveau seuil adapté à cette partie de l’image à faibles
valeurs du gradient est calculé. De même, dans la segmentation par croissance de régions, les pixels pour lesquels la
décision d’agrégation est difficile à prendre sont étudiés par un détecteur de contours pour savoir si ce sont des contours
ou non.
Dans une approche plus globale et qui fait appel à l’intelligence artificielle, la coopération peut se faire entre plusieurs
techniques de segmentation (Bellet et al., 1995). Elle est intégrée dans un processus de décision dans lequel les
décisions difficiles sont mises en instance en attendant plus d’information. Ainsi, dans le cas où une technique de
segmentation n’aboutit pas localement à une décision, le processus va recourir à une autre technique. Une fois la
nouvelle information obtenue, elle est prise en compte par le processus pour prendre une décision et poursuivre la
segmentation.
La segmentation par coopération mutuelle entre les régions et les contours peut être appliquée afin d’améliorer les
résultats obtenus par des segmentations par régions et par contours (Nazif and Lévine, 1984). Un ensemble de règles est
appliqué d’abord sur les régions et les contours détectés afin de les analyser et de définir des règles pour obtenir une
segmentation plus fidèle. Ainsi, des règles liées au raccordement, à la suppression et à la prolongation des contours
détectés sont définies en prenant en compte, entre autres, l’information sur les régions adjacentes. Aussi, les règles liées
à la fusion ou à la division des régions détectées prennent en considération aussi la présence des contours.
503
6. Les approches de segmentation d’image par coopération
5. EXEMPLE D’APPLICATION
5.1. Méthodologie adoptée
Dans l’exemple de segmentation d’image par coopération régions-contours présenté, l’image de travail est un extrait de
l’image d’Ikonos de Sherbrooke acquise en mai 2001 (figure 4a). Le type de coopération adopté est la coopération
séquentielle. Elle est la forme de coopération la plus courante. D’abord, une image des contours est obtenue à l’aide
d’un détecteur de contours basé sur la différenciation des valeurs de l’image. L’information sur les contours est ensuite
intégrée dans une segmentation par croissance de régions, et ce à deux niveaux : dans la sélection des germes et dans la
définition du critère de segmentation. En effet, l’emplacement idéal d’un germe étant le centre d’une région,
l’information sur la présence des contours est prise en compte pour éviter de choisir les germes aux bordures des
régions. La coopération est aussi exploitée pour renforcer le critère de segmentation en utilisant les contours comme
information additionnelle pour arrêter le processus de croissance de régions.
(a) (b) (c)
Figure 4 : Segmentation par coopération séquentielle. a) Extrait de l’image d’Ikonos de Sherbrooke de 2001 ; b) Résultat de la
segmentation par contours ; c) Résultat de la segmentation par coopération séquentielle entre la segmentation par contours et celle
par croissance de régions. Sequential cooperative segmentation. a) Imagette of the Sherbrooke Ikonos image of Sherbrooke of 2001 ;
b) Result of edge segmentation ; c) Result of the segmentation by cooperation between edge segmentation and region growing
segmentation.
6. DISCUSSION
Sur l’image 4c, on présente le résultat de segmentation de l’image 4a par une coopération régions-contours utilisant
l’image de contours (figure 4b). Visuellement, la segmentation finale paraît respecter les objets de l’image. Afin de
mieux juger de la qualité de ce résultat, une segmentation de la même image à l’aide de l’algorithme de croissance de
régions a été réalisée, sans tenir en compte de l’information sur les contours. La comparaison des deux résultats montre
bien que les objets sont mieux détectés. Les limites des régions sont plus précises et correspondent mieux aux contours
réels des objets (figure 5). L’intégration de l’information sur les contours a permis de renforcer le critère de définition
des régions. Il faut signaler que la qualité de la segmentation par coopération régions-contours dépend entre autres de la
qualité de la détection des contours. Cette dernière peut ne pas contenir tous les contours de l’image ou bien elle peut
contenir tellement de fausses limites que des contours qui peuvent ne pas être connexes. Étant donné que l’information
sur les contours est utilisée dans les critères de segmentation, elle influence donc sur la segmentation finale.
Figure 5 : Comparaison entre une segmentation par coopération régions-contours (au centre) et celle par croissance de régions
(image droite). Image originale (image gauche). Comparison between the result of a region-edge cooperative segmentation (at the
center) and the one by region growing segmentation (on the right). Original image (on the left).
504
7. I. SEBARI et D.C. HE
7. CONCLUSION
Dans cet article, on présente différentes approches de segmentation par coopération régions-contours. Qu’elle soit
séquentielle, mutuelle ou bien des résultats, la segmentation coopérative intègre les deux types d’information (régions et
contours) afin de permettre une meilleure prise en compte des caractéristiques des objets de l’image. Les zones
homogènes, ainsi que les transitions entre elles, sont respectées simultanément. En comparaison avec une segmentation
par régions ou par contours, le résultat de la segmentation coopérative est plus fidèle à la réalité de l’image.
La segmentation coopérative est une voie de recherche prometteuse. La segmentation d’image est considérée comme
l’étape fondamentale de plusieurs processus d’analyse d’image dédiés à la détection ou l’identification des objets.
L’adoption de la coopération entre les techniques de segmentation dans ces processus permettrait de renforcer la qualité
et la fiabilité des analyses et des décisions envisageables.
Remerciements
Par cet article, nous voudrions rendre hommage à un pionnier de la télédétection francophone. En effet, le professeur
Ferdinand Bonn se dévouait pour diffuser la télédétection dans le monde francophone. Nous espérons que notre article
sur les approches de segmentation coopérative contribuera dans ce sens.
Références
Bellet, F., Salotti, M. et Garbay, C. (1995) Une approche opportuniste et coopérative pour la vision de bas niveau. Traitement du
signal, vol. 12, n° 5, p. 479-494.
Bertolino, P. et Montanvert, A. (1996) Coopération régions contours multirésolution en segmentation d’image. P. 299-307, in Actes
du 10e Congrès AFCET/Reconnaissance des formes et intelligence artificielle, Rennes, 16-18 janvier 1996, Association française
pour la cybernétique économique et technique, Paris.
Bonnin, P., Hoeltzener-Douarin, B. and Pissaloux, E. (1995) A new way of image data fusion: the multi-spectral cooperative
segmentation. P. 572-575, in Proceedings of the 1995 International Conference on Image Processing. Washington, 23-26 octobre
1995, IEEE Computer Society, Washington, D.C., 3572 p.
Cho, K. and Meer, P. (1997) Image Segmentation from Consensus Information. Computer Vision and Image Understanding, vol. 68,
n° 1, p. 72-89.
Chu, C. and Aggarwal, J. (1993) The integration of image segmentation maps using region and edge information. IEEE Transactions
on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 15, n° 12, p. 1241-1252.
Cufi, X., Muñoz, X., Freixenet, J. and Marti, J. (2001) A Review on Image Segmentation Techniques Integrating Region and
Boundary Information. P. 1-39, in P. W. Hawkes (réd.) Advances in Imaging and Electron Physics. Academic Press, San Diego, vol.
120, 344 p.
Fan, J., Yau, D.K.Y., Elmagarmid, A.K. and Aref, W.G. (2001) Automatic Image Segmentation by Integrating Color-Edge
Extraction and Seeded Region Growing. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 10, n° 10, p. 1454-1466.
Fjørtoft, R., Cabada, J., Lopès, A., Marthon, P. and Cubero-Castan, E. (1997) Complementary edge detection and region growing for
SAR image segmentation. P. 70-72, in Conference of the Norwegian Society for Image Processing and Pattern Recognition.
Tromsoe, 20-22 mai 1997, Norwegian Society for Image Processing and Pattern Recognition (NOBIM), Tromsoe (Norvège).
Fuertes, J.M., Lucena, M., Pérez De La Blanca, N., Fdez-Valdivia, J. and Guevara, M. (2000) Region Growth Based On Color
Gradients. P. 1-11, in APRP - Associação Portuguesa de Reconhecimento de Padrões (réd) Proceedings of the 5th Iberoamerican
Symposium on Pattern Recognition/ Simposio Ibero Americano de Reconocimiento de Patrones (SIARP). Lisbonne, 11-13
septembre 2000.
Gambotto, J.P. (1993) A new approach to combining region growing and edge detection. Pattern Recognition Letters, vol. 14, n° 11,
p. 869-875.
Gonzalez, R.C. and Woods, R.E. (2002) Digital Image Processing. 2e éd., Prentice Hall, ville?, 793 p.
Ito, N., Kamekura, R., Shimazu, Y., Yokoyama, T. and Matsushita, Y. (1996) The Combination of Edge Detection and Region
Extraction in Nonparametric Color Image Segmentation. Information Sciences, vol. 92, p. 277-294.
Kermad, C.D. and Chehdi, K. (2002) Automatic image segmentation system through iterative edge–region co-operation. Image and
Vision Computing, vol. 20, p. 541–555.
Monga, O. et Wrobel, B. (1987) Segmentation d’images : vers une méthodologie. Traitement du signal, vol. 4, n° 3, p. 169-193.
Mueller, M., Segl, K. and Kaufmann, H. (2004) Edge- and region-based segmentation technique for the extraction of large, man-
made objects in high-resolution satellite imagery. Pattern Recognition, vol. 37, p. 1619-1628.
Muñoz, X., Cufí, X., J. Freixenet and Martí, J. (2000) A new approach to segmentation based on fusing circumscribed contours,
region growing and clustering. P. 800-803, in Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing 2000
(ICIP’00). Vancouver, 10-13 septembre 2000, 1045 p.
Muñoz, X., Freixenet, J., Cufi, X. and Martì, J. (2003) Strategies for image segmentation combining region and boundary
information. Pattern Recognition Letters, vol. 24, p. 375-392.
Nazif, A. M. and Levine, M. D. (1984) An Optimal Set of Image Segmentation Rules. Pattern Recognition Letters, vol. 2, p. 243-248.
Pal, N. R. and Pal, S. K. (1993) A review on image segmentation techniques. Pattern Recognition, vol. 26, n° 9, p. 1277-1294.
505
8. Les approches de segmentation d’image par coopération
Pavlidis, T. and Liow, Y.T. (1990) Integrating Region Growing and Edge Detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intelligence, vol. 12, n° 3, p. 225-233.
Plataniotis, K.N. and Venetsanopoulos, A.N. (2000) Color image processing and applications. CRC Press, Springer-Verlag, Berlin, 355 p.
Saber, E. and Tekalp, A.M. (1998) Integration of color, edge, shape, and texture features for automatic region-based image
annotation and retrieval. Journal of Electronic Imaging, vol. 7, n° 3, p. 684-700.
Salotti, J.M. (1994) Gestion des informations dans les premières étapes de la vision par ordinateur. Thèse de doctorat, Institut
national polytechnique de Grenoble, Grenoble, 204 p.
Zhang, Y. J. (2006) An Overview of Image and Video Segmentation in the Last 40 Years. P. 1-16, in Y.J. Zhang (réd.) Advances in
Image and Video Segmentation. IRM Press, Hershey (Penn.), 457 p.
Zugaj, D. and Lattuati, V. (1998) A new approach of color images segmentation based on fusing region and edge segmentations
outputs. Pattern Recognition, vol. 31, n° 2, p. 105-113.
506