Profil du candidat et connaissances techniques à connaître/maîtriser

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1 Utilisation d algorithmes de deep learning pour la reconnaissance d iris. Dans ce cadre, l'unité de recherche et technologie a pour but de maintenir le leadership Au sein de l équipe de recherche spécialisée en reconnaissance d iris, l étudiant(e) aura pour mission de proposer, d implémenter et d évaluer les performances de nouveaux algorithmes visant à améliorer les systèmes d identification actuels. Nommé par le MIT comme une des 10 avancées technologiques les plus importantes de l année 2013, le «deep learning» a permis d obtenir de très bon résultats dans différents domaines d application tel que la reconnaissances de la parole, la classification d images d objets ou encore la reconnaissance faciale. L objectif de ce stage sera donc de chercher à adapter ce type d approche à la reconnaissance d iris. Bien que le sujet reste ouvert, l une des pistes pourrait être d utiliser un algorithme de deep learning pour effectuer une réduction de dimensionnalité qui pourrait par la suite être utilisé pour accélérer l identification de personne dans des bases de données de très grande dimension. Élève en dernière année d école d ingénieur ou master de mathématiques appliquées/informatique ayant suivi un ou plusieurs cours dans les domaines suivant : - traitement d'images - reconnaissance de formes - algorithmes d apprentissage automatique (machine learning) Bonne maitrise de la programmation en C/C++. Lecture d articles scientifiques.

2 Estimation d une mesure d entropie adaptée aux images d iris. Dans ce cadre, l'unité de recherche et technologie a pour but de maintenir le leadership Au sein de l équipe de recherche spécialisée en reconnaissance d iris, l étudiant(e) aura pour mission de proposer, d implémenter et d évaluer les performances de nouveaux algorithmes visant à améliorer les systèmes d identification actuels. Lors de l identification d une personne par l iris, une mesure de similarité est calculée entre l image de l un de ces iris et chacune des images d iris préalablement stockées en base de données. La personne est alors identifiée si la mesure de similarité ayant obtenue la plus grande valeur est supérieure à un seuil d acceptation qui est fixé en fonction du niveau de sécurité désiré. Or, il a été constaté que toutes les images d iris ne produisent pas les mêmes distributions de mesure de similarité. Nous pouvons donc considérer que toutes les images ne possèdent pas la même entropie. L objectif de ce stage sera donc de proposer une nouvelle mesure d entropie adaptée aux images d iris qui pourra donc être utilisée pour adapter dynamiquement le seuil d acceptation et ainsi améliorer la précision de nos systèmes d identification. Pour ce faire, l étudiant devra utiliser différentes techniques de traitement d images et d apprentissage automatique (machine learning). Élève en dernière année d école d ingénieur ou master de mathématiques appliquées/informatique ayant suivi un ou plusieurs cours dans les domaines suivant : - traitement d'images - reconnaissance de formes - algorithmes d apprentissage automatique (machine learning) Bonne maitrise de la programmation en C/C++. Lecture d articles scientifiques.

3 Estimation d une orientation absolue des images d iris. Dans ce cadre, l'unité de Recherche et Technologie a pour but de maintenir le leadership Au sein de l équipe de recherche spécialisée en reconnaissance d iris, l étudiant(e) aura pour mission de proposer, d implémenter et d évaluer les performances de nouveaux algorithmes visant à améliorer les systèmes d identification actuels. Lors de l acquisition des images d iris, il est possible que l œil de la personne soit plus ou moins incliné suivant le dispositif utilisé. De ce fait, lors de l identification il est nécessaire de calculer non pas une mais plusieurs mesures de similarité correspondant à différents angles de rotation. L objectif de ce stage sera donc de proposer une nouvelle méthode pour évaluer une orientation absolue des images d iris ainsi qu une mesure de confiance dans l estimation réalisée. Ces deux mesures pourront alors être utilisées pour chercher à accélérer nos systèmes d identification sans perdre en précision. Pour ce faire, l étudiant devra utiliser différentes techniques de traitement d images et d apprentissage automatique (machine learning). Élève en dernière année d école d ingénieur ou master de mathématiques appliquées/informatique ayant suivi un ou plusieurs cours dans les domaines suivant : - traitement d'images - reconnaissance de formes - algorithmes d apprentissage automatique (machine learning) Bonne maitrise de la programmation en C/C++. Lecture d articles scientifiques.

4 Estimation 3D par capteur actif. Morpho est un acteur majeur dans le domaine de la sécurité utilisant la biométrie. Dans ce cadre, l'unité de Recherche et Technologie a pour but de maintenir le leadership algorithmique pour les trois principales biométries : l'empreinte digitale, le visage et l'iris. La reconnaissance de visage est un problème quasi résolu pour des images dont les poses sont identiques (et où l illumination varie peu). Si ce n est pas le cas, par exemple, pour des applications de contrôle aux frontières, il est important de «changer» la pose des visages, pour pouvoir comparer des visages à la même pose. Changer la pose d une image de visage nécessite l estimation de la forme 3D du visage et de sa pose de manière automatique (sans assistance humaine). Une fois celles-ci estimées, il est facile, par des techniques de graphisme par ordinateur, de générer automatiquement une image du visage de face. Nous avons conçu et breveté une méthode capable de faire cette estimation et cette synthèse avec des capteurs passifs (caméra vidéo standard). Nous proposons au stagiaire d utiliser un nouveau capteur actif que nous avons développé en interne pour améliorer l estimation de forme 3D de visages et de développer un algorithme pour recaler cette forme en 3D avec une texture map acquise par une caméra standard. A la fin du stage, l étudiant-ingénieur aura développé une première expertise en vision par ordinateur et en programmation C/C++. Le stage se déroulera au sein de l'équipe de recherche en modélisation 3D de visage de SAFRAN MORPHO. Mathématiques appliquées, Vision par ordinateur, Programmation C/C++

5 Biométrie faciale, synthèse 3D pour l étude des sas du futur. Dans ce cadre, l'unité de Recherche et Technologie a pour but de maintenir le leadership Le stage s inscrit dans le cadre de la reconnaissance faciale pour le contrôle d accès. La biométrie faciale est impactée par les conditions d acquisition et l ergonomie d un système dans le cas d acquisitions contrôlées (position des caméras, résolution, éclairage). La validation d un système biométrique nécessite un nombre important de tests. Afin de faciliter l étude ergonomique et de développer un a priori, nous souhaiterions synthétiser en 3D les différents scénarios, en fonction de la position des caméras et/ou de l éclairage entre autre. Le but du stage sera de développer un outil permettant de générer des bases 3D de visages dans un environnement multi caméra, des systèmes d illuminations variées à partir de modèles 3D de visages. Différentes évaluations biométriques permettront de comparer aisément différents agencements de caméras. A la fin du stage, l étudiant-ingénieur aura développé une première expertise en biométrie ainsi qu en modélisation 3D. Le stage se déroulera au sein de l'équipe de recherche en détection de visages/tracking de SAFRAN MORPHO. Traitement des Images, Programmation C/C++ OpenGL pour du rendu 3D.

6 Ré-Illumination d un visage 3D et estimation de l illumination d une photo. Morpho est un acteur majeur dans le domaine de la sécurité utilisant la biométrie. Dans ce cadre, l'unité de Recherche et Technologie a pour but de maintenir le leadership Les variations d illumination peuvent détériorer la reconnaissance de visage, surtout si celleci est dirigée et fait apparaître des ombres. C est pourquoi nous voulons concevoir une méthode capable de changer l illumination d un visage de manière à ce que les deux visages à comparer aient le même type d illumination. Comme l illumination est un phénomène 3D (cf. loi de Lambert), cette ré-illumination sera intégrée à notre processus de modélisation de forme 3D d un visage à partir d une photo. Ce stage comportera trois étapes : 1. Intégrer les fonctionnalités d illumination à notre librairie de gestion de forme 3D. 2. Ajouter une fonction d inversion de l illumination. 3. Mettre au point une méthode capable d estimer les paramètres d illumination d une photo de visage. Cette troisième étape constituera le plus gros du travail du stage. Le stage se déroulera au sein de l'équipe de recherche en modélisation 3D de visage. Programmation C/C++, OpenGL, Mathématiques appliquées, Traitement des Images

7 Estimation de forme 3D d un visage depuis plusieurs images. Morpho est un acteur majeur dans le domaine de la sécurité utilisant la biométrie. Dans ce cadre, l'unité de Recherche et Technologie a pour but de maintenir le leadership algorithmique pour les trois principales biométries : l'empreinte digitale, le visage et l'iris. La reconnaissance de visage est un problème quasi résolu pour des images dont les poses sont identiques (et où l illumination varie peu). Si ce n est pas le cas, par exemple, pour des images de vidéo surveillance ou des images anthropométriques, il est important de «changer» la pose des visages, pour pouvoir comparer des visages à la même pose. Changer la pose d une image de visage nécessite l estimation de la forme 3D du visage et de sa pose de manière automatique (sans assistance humaine). Une fois celles-ci estimées, il est facile, par des techniques de graphisme par ordinateur, de générer automatiquement une image du visage de face. Nous avons conçu et breveté une méthode capable de faire cette estimation et cette synthèse dans un cas mono-image. Nous proposons au stagiaire d améliorer celles-ci dans le cas particulier où plusieurs images de l individu sont disponibles. L idée est d améliorer l estimation de la forme 3D et celle de la texture-map en utilisant toutes ces images. Applications envisagées : Plusieurs images sont disponibles lors d un passage dans un portique biométrique où des acquisitions en continu sont faites lorsque la personne passe dans celui-ci. Un autre type d application où des vidéos sont disponibles est la vidéo surveillance. Le stage se déroulera au sein de l'équipe de recherche en modélisation 3D de visage. Programmation C/C++, OpenGL, Mathématiques appliquées, Traitement des Images

8 Recherche en biométrie, modélisation. Dans ce cadre, l'unité de Recherche et Technologie a pour but de maintenir le leadership L objectif du stage est d améliorer la compréhension de la modélisation et des données d apprentissages. Les données biométriques présentent différentes problématiques. En biométrie faciale, les propriétés biométriques sont impactées par l expression du visage, la morphologie bien sûr, la présence de lunettes ou d autres propriétés inhérentes. Pour une bonne modélisation, il est avantageux de mieux comprendre les millions de données disponibles dans nos bases d apprentissages. Le stage sera focalisé sur l étude statistique des données biométrique d apprentissage. Comment segmenter/organiser les données? quels sont les liens entre les différentes données? Existe-t-il différentes résolutions pour la segmentation? A la fin du stage, l étudiant-ingénieur aura développé une première expertise en biométrie/sécurité ainsi qu en modélisation statistiques. Les mots clés sont corrélation, clustering, étude d arbre (ex : consensus graph) et ou de graphes (ex undirected/directed graph), approche par échantillonnage (ex : MonteCarlo, MCMC). Le stage se déroulera au sein de l'équipe de recherche en détection de visages/tracking et/ou de l équipe recherche en biométrie faciale de SAFRAN MORPHO. Mathématiques appliquées, Statistique, Programmation C/C++

9 Détection et gestion d occultations sur le visage. Dans ce cadre, l'unité de Recherche et Technologie a pour but de maintenir le leadership Dans le cadre de la biométrie faciale, la reconnaissance de personne est délicate dans le cas de scénario non-contrôlé. Par exemple, en vidéo surveillance, les personnes ne sont pas coopératives et ont la plupart du temps des zones du visage occultées (cheveux, casquette ou autre). De plus dans le cas de tentatives d attentats ou bien de fraude, les personnes cachent volontairement une partie de leur visage afin de ne pas être identifiées (comme par exemple lors des attentats de Boston, où les deux hommes portaient des casquettes afin d éviter les caméras de vidéosurveillance). Ceci rend donc la reconnaissance plus difficile. L objectif du stage est d identifier les occultations possibles et de travailler sur leur détection automatique, pour enfin envisager une gestion intelligente de ces occultations. Le stage se déroulera au sein de l'équipe de recherche en détection de visages de SAFRAN MORPHO. Mathématiques appliquées, Traitement du Signal et des Images. Maîtrise du C/C++

10 Recherche en biométrie, Super-résolution vidéo a posteriori. Dans ce cadre, l'unité de Recherche et Technologie a pour but de maintenir le leadership Le stage est un stage de recherche et développement en biométrie faciale pour les séquences de type vidéosurveillance. Plusieurs méthodes de super-résolution vidéo existent dans la littérature pour traiter des séquences a posteriori en intégrant un grand nombre d images. La biométrie est un cas d application particulier où le but n est pas d améliorer la qualité visuelle de l image, mais d améliorer la capacité d un système à détecter et identifier un visage dans cette image. Le but de ce stage est de se placer dans un contexte d analyse, non temps-réelle, pour définir un nouvel algorithme sachant aussi incorporer des éléments de détection disponibles et capable de s adapter à une sous-partie de l image, en l occurrence le visage, pour améliorer les performances biométriques de détection et/ou de reconnaissance. Le stage s effectuera au sein de l équipe recherche en détection et suivi de visage. Mathématiques appliquées, Traitement du Signal et des Images. Maîtrise du C/C++

11 Tracking de visages. SAFRAN MORPHO est un acteur majeur dans le domaine de la sécurité utilisant la biométrie. Dans ce cadre, l'unité de Recherche et Technologie a pour but de maintenir le leadership algorithmique pour les trois principales biométries : l'empreinte digitale, le visage et l'iris. Dans le cadre de la biométrie faciale, la détection et le suivi de personne est délicat dans le cas de scénario non-contrôlé. Par exemple, en vidéo surveillance, les personnes ne sont pas coopératives et des problèmes de pose du visage et/ou d éclairage rendent la détection, le suivi et la reconnaissance faciale plus difficile. L objectif du stage est de développer un suivi de personne plus robuste, notamment par le développement de détecteurs spécifiques, appris à la volée. En effet, la communauté scientifique est très active ces dernières années sur les problèmes de suivi adaptatif. Le but du stage va être dans un premier temps d effectuer un état de l art sur le sujet, d implémenter le ou les articles qui apparaissent les plus prometteurs pour ensuite adapter l approche au visage et au suivi simultanée de points caractéristiques. A la fin du stage, l étudiant-ingénieur aura développé une première expertise en biométrie ainsi qu en suivi de visage/apprentissage de détecteurs. Le stage se déroulera au sein de l'équipe de recherche en détection de visages/tracking de SAFRAN MORPHO. Mathématiques appliquées, Traitement du Signal et de l Images, Programmation C/C++.

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