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2 novembre 2017

Stage M2 Deep learning/facial expression recognition au laboratoire L3i


Catégorie : Stagiaire


Stage de Master 2 financé par CPER NUMERIC au laboratoire L3i, La Rochelle, France :

« Reconnaissance automatique des expressions faciales pour le contrôle de présence ».

 

Contexte

Ce stage d’inscrit dans le cadre du projet FUI MOBIDEM qui a démarré en 2016. Ce projet fédère 5 partenaires académiques et industriels et vise à proposer une solution innovante de signature de documents sur mobile (« m-signature »). Le produit final permettra à une personne de recevoir sur son mobile une notification pour approuver un contrat (prêt en ligne, vente d’un bien, etc.) en saisissant son code PIN qui déclenchera une signature qualifiée (haut niveau de fiabilité), au sens du règlement européen e-DAS. Le rôle du L3i consiste à associer une identité réelle et authentique aux outils cryptographiques de signatures intégrés au mobile. Ceci est rendu possible en demandant à l’utilisateur de prendre une photographie d’une pièce d’identité et en réalisant une sorte de « selfie amélioré » au cours duquel seront validés la conformité entre les visages détectés sur la pièce d’identité et sur la caméra, et la réelle présence de la personne devant la caméra.

Sujet

L’étudiant collaborera avec 5 personnes (2 enseignant-chercheurs et 3 ingénieurs de recherche docteurs) et participera activement aux travaux de recherche en vérification de visage et en contrôle de présence. La vérification de visage consiste à déterminer automatiquement si deux images de visages appartiennent à la même personne ou non. Le contrôle de présence consiste à vérifier que la personne dont l’identité est utilisée est bien présente devant la caméra du smartphone.

Le travail de l’étudiant consistera à produire des outils et réaliser des expériences supportant les travaux de vérification de visage et de contrôle de présence en cours. Ce travail de stage s’appuiera sur les résultats du stage précédent qui ont permis la visualisation et l’utilisation des traitements produits par un réseau de neurones profond. Il sera nécessaire d’utiliser des stations de calcul GPU dédiées pour le déploiement des solutions proposées.

L’objectif principal de ce stage sera de produire une application permettant de réaliser des expressions faciales à la demande, les enregistrer, et les reconnaître à l’aide de moteurs de reconnaissance en cours de développement. Le frontend sera une application web exploitant la webcam du navigateur, et le backend sera un programme Python décomposé en plusieurs services. Ce travail nécessitera en comprendre et de pouvoir réutiliser des réseaux profonds pré-entraînés.

Ce projet apportera à l’étudiant une expérience extrêmement recherchée actuellement sur une technologie qui révolutionne l’analyse de données, d’images et de visages plus particulièrement.

Ce travail s’intègre dans une double dynamique de consolidation des activités de recherche du laboratoire L3i : 1/ apprentissage artificiel nouvelle génération à base de deep nets ; 2/ solutions permettant l’établissement d’une confiance dans les échanges numériques. Ce travail s’intègre également dans un projet industriel et les solutions développées seront intégrées à des produits innovants bientôt commercialisés.

Période

Le stage débutera en Janvier 2018 et aura une durée de 5 à 6 mois. La date de démarrage est flexible.

Lieu de travail et gratification

Le travail sera réalisé au L3i, La Rochelle, France. Une gratification du stage d’environ 550 € nets par mois est prévue.

Profil

Contact

Zuheng Ming, Joseph Chazalon, Muzzamil LUQMAN, Université de La Rochelle, (zuheng.ming (at) univ-lr.fr, joseph.chazalon (at) univ-lr.fr, mluqma01 (at) univ-lr.fr)

Références

Dans cette rubrique

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2018.