Offre de Thèse chez Orange labs à Lannion

Sujet de la thèse : Analyse de scènes 3D pour les services de communication immersifs

Entité d’accueil : Orange Labs Lannion (22300) en partenariat avec l’INRIA Rennes

Contrat CIFRE

La thèse se situe dans le contexte applicatif de la localisation, caractérisation et classification des objets 3D (en particuliers humains et animaux domestiques) à l’aide de caméras binoculaires basiques dans des environnements non dédiés relativement ouverts (bureau, salle de réunion, salon de « Mr et Mme ToutLeMonde ») pour la fourniture de services télécoms.

Elle s’articule autour de trois axes : analyse de scène, mixage réel/virtuel et approche évolutive. Ces trois points sont détaillés ci-dessous :

Etat de l’art des algorithmes de segmentation et de suivi d’objets

– Identifier les besoins et comprendre les forces et faiblesses des algorithmes existants (travaillant en 2D+t)

– Proposition d’une méthode de segmentation et de suivi dans un contexte multi-vues.

– Mise en place et tests

Extraction des objets et mixage réel/virtuel

– Extraction de l’objet de l’objet afin de le remplacer par un autre objet.

– Mise en place d’un algorithme spatio-temporel multi-vues de rebouchage de trous (inpainting)

Lorsque ces étapes seront validées, il est envisagé de concevoir une approche évolutive brain et neuro-morphique de la perception ayant pour but:

Recherche d’un système totalement auto-adaptatif qui doit savoir se définir lui-même les entités constituant ce que nous appelons des objets à partir des données ‘3D’ issues de deux caméras non rectifiées et non calibrées en utilisant seulement les informations de mouvement.

– Recherche de la différenciation inter-objet ainsi trouvés par l’utilisation de points/zones saillants/discriminants

– Apprentissage/Reconnaissance ‘par parties 3D’ des ’objets’ précédemment trouvés par exemple par des méthodes de « machine learning » (par ex utilisation de multi-réseaux de neurones artificiels de type Kohonen)

– Suivi de ces objets dans les séquences vidéo 3D par une approche prédictive brain-mimétique.

Compétences souhaitées : Bac+5 Master Recherche

Compétences : Vision par ordinateur, connaissances en Sciences Cognitives & Réseaux neuroniques appréciées.

Bon niveau de programmation (C, C++)

Bon niveau d’anglais, parlé, écrit

Pour plus d’information, contact : michel.collobert@orange-ftgroup.com

Michel Collobert

Research Scientist (Artificial Perception)

Orange Labs

2 avenue Pierre Marzin

F- 22300 Lannion

Phone: (+33) 2 96 05 20 15

http://mcollo.pagesperso-orange.fr/

Catégorie(s) : Offres d'emplois

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