Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : ISIR Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique
Durée : 3 ans
Contact : kevin.bailly@upmc.fr
Date limite de publication : 2017-07-21
Contexte :
La reconnaissance automatique des expressions faciales vise à extraire des indices relatifs à l’état cognitif, émotionnel et aux intentions sociales d’une personne à partir d’une image ou un flux vidéo. Il s’agit d’un domaine de recherche très actif à l’interface de la vision par ordinateur et de l’apprentissage statistique (machine learning) pouvant donner lieu à de nombreuses applications dans le domaine de l’interaction humain-machine (robots, bornes interactives, avatars), des études comportementales, des jeux vidéo ou de la capture de mouvements sans marqueurs.
Sujet :
Pour être vraiment effectifs et déployés à plus large échelle, les systèmes d’analyse faciale de nouvelle génération devront toutefois être robustes aux différentes variations de l’environnement (illumination, angle de vue, identité de la personne, occultations), légers et temps réel (contexte embarqué et interactif). L’objectif scientifique de cette thèse est de concevoir des méthodes d’apprentissage à l’interfaces des réseaux de neurones profonds et des forêts aléatoires (également appelé réseaux conditionnels [1,2,3]) afin de concevoir des systèmes d’analyse d’expressions faciales capables de répondre à ces défis [4,5].
Les approches seront validées au travers de deux applications en environnements réels et non contraints : l’évaluation des productions émotionnelles d’enfants avec autisme dans un contexte de jeu sérieux et l’analyse des expression faciales pour la caractérisation de la souffrance respiratoire (dyspnée) de patients placés sous assistance respiratoire. Les développements issus de ce projet seront intégrés dans une bibliothèque logicielle sous licence Open Source.
Profil du candidat :
Diplôme de Master ou Grande École.
Compétences requises :
– Apprentissage statistique / reconnaissance des formes
– Traitement du signal et des images
– Programmation Python, Matlab et/ou C++
– Excellentes capacités relationnelles et rédactionnelles (français et anglais)
Formation et compétences requises :
Pour candidater, merci d’envoyer par mail (kevin.bailly@upmc.fr) les informations suivantes :
– CV détaillé et lettre de motivation
– Résultats académiques des 3 dernières années d’étude
– 3 références professionnelles (nom, fonction et coordonnées)
Adresse d’emploi :
ISIR – UPMC – Campus Jussieu
4 place Jussieu
75005 Paris
Document attaché : sujet-these-reseauxCond.pdf