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Annonce

9 septembre 2018

Post-doctorat sur la détection de la falsification d'images


Catégorie : Post-doctorant


Les photomontages et les contrefaçons d’images ne sont pas récents. Dès que l’image a servi un but politique ou commercial, s’est posé la question de l’existence et de l’authenticité de la scène représentée. L’avènement du numérique n’a changé que peu de choses dans les buts poursuivis.

La falsification des images numériques est devenue une réalité incontournable, surtout dans le domaine de la cybercriminalité. Ces modifications peuvent être relativement anodines (retoucher l’apparence d’une personne pour lui enlever des imperfections cutanées), dérangeantes (faire disparaître les défauts d’un objet en vente en ligne) ou bien avoir de graves répercussions sociales (montage présentant la rencontre improbable de personnalités politiques).

Ce projet s’inscrit dans le domaine de l’imagerie légale. Il s’agit de certifier que des images sont saines ou bien falsifiées. Cette certification doit être la plus fiable possible, car la preuve numérique de la falsification ne pourra être établie que si la méthode de détection employée fournit très peu de résultats erronés.

Dans le cadre de projet, il est proposé de développer des méthodes de détection de la falsification des images numériques à partir de deux approches complémentaires, une première approche basée sur la modélisation du processus de formation des images et une deuxième basée sur des méthodes d’apprentissage.

 

Le post-doctorant aura à charge de construire un test de détection de la falsification des images en utilisant les invariants du modèle de formation des images numériques. Il devra également collaborer avec les autres participants du projet.

Compétences demandées

Ces travaux requièrent des compétences en traitement d'images, en statistiques et en programmation (Matlab requis).

Informations pratiques

Durée : 12 à 18 mois (dès que possible en fonction des contraintes du candidat).
Financement : Projet ANR DEFACTO
Lieu : Laboratoire de Modélisation et Sûreté des Systèmes (LM2S), Université de Technologie de Troyes, 12 Rue Marie Curie, 10000 Troyes

Candidature

Envoyer un CV avec la liste de publications, 2 lettres de recommandation ainsi qu’une lettre de motivation à Florent Retraint (florent.retraint@utt.fr).

 

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