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Annonce

21 juillet 2017

18 mois de Postdoc en théorie des fonction de croyance


Catégorie : Post-doctorant


Le LISTIC (Annecy - France), dans le cadre de l'ANR ReVeRIES recherche un PostDoc pour 18 mois à partir d'Octobre 2017 ou après. Le sujet porte essentiellemnt sur l'utilisation de la théorie des fonctions de croyance pour la reconnaissance d'espèces d'arbres à partir des modalités (feuilles, écorces, fleurs, fruits, ....).

 

Le projet ANR ReVeRIES (Reconnaissance de Végétaux Récréative, Interactive et Educative sur Smartphone) édition 2015 porté par le LIUM (Université du Maine), regroupe le LISTIC (Annecy), le LIRIS (Lyon), le EVS (Saint Etienne), l’IRHS (Angers). L’objectif de ce projet est de concevoir des applications mobiles pédagogiques et ludiques de reconnaissance d’espèces d’arbres et d’arbustes à partir de leurs organes (feuilles, fruit, fleurs, écorces, ...), d’inclure des mécanismes de jeux appropriés et adaptatifs pour susciter l’apprentissage, la motivation et l’engagement. Le LISTIC doit réaliser la partie fusion des données et la reconnaissance de l’espèce à partir de caractéristiques issues de photos prises par un smartphone d’une feuille, de l’écorce, du fruit d’une fleur.

En s’appuyant sur des critères d’identification utilisés par les botanistes, il semble qu’un lot de descripteurs d’ordre géométrique, rendant compte des propriétés globales ou plus locales, permet de représenter efficacement la forme d’une feuille, la texture de l’écorce, ... Des travaux développés au LIRIS permettent de définir des attributs servant à décrire la forme de la feuille d’un arbre, la structure d’une écorce, .... La connaissance de cette forme générale est une information capitale dans l’identification d’une espèce, bien que non suffisante. Toutefois étant donné la forte variabilité au sein d’une même espèce, il n’est pas rare de voir dans les Flores 2 voire 3 formes associées à une espèce, contribuant à rendre assez floue cette notion de forme, aux délimitations en outre assez peu marquées. Des données complémentaires (écorces, fruits, fleur, information de géolocalisation, ...) peuvent aider à la prise de décision finale. Un système de fusion de données hiérarchique a été mis en place et les règles de combinaison sont basés sur la théorie des fonctions de croyance permettant de prendre en compte la nature incertaine des caractéristiques extraites. Le sujet portera sur l’utilisation de la théorie des fonctions de croyance pour gérer les aspects imprécis et de conflits entre sources.

Compétences demandées

Le candidat devra être titulaire d’une thèse portant sur la théorie des fonctions de croyance. Une expérience en développement Matlab, et C ou C++ serait appréciée

Les candidats doivent adresser par mel leur CV avec le titre de la thèse, membres du jury, et lettre de motivation avant le 30 Septembre 2017.

Pour tout renseignement envoyer un mel à didier.coquin@univ-smb.fr

 

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