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1 février 2019

Offre de stage M2/Ingénieur Informatique à l'Université de Lille : Etude des délais synaptiques dans les réseaux de neurones impulsionnels pour la vision


Catégorie : Stagiaire


Bonjour,
 
Nous recherchons un(e) candidat(e) pour le sujet de stage suivant :
 
Descriptif :
Le projet proposé se situe dans le domaine de la vision par ordinateur. Il porte sur sur la reconnaissance de motifs temporels dans les vidéos à l’aide de réseaux de neurones impulsionnels (Spiking Neural Networks, SNN). Il s’agit d’un type particulier de modèle de neurones, proche du modèle biologique, dans lequel les neurones émettent des impulsions sortantes (spikes) de manière asynchrone, en fonction des stimulations entrantes, asynchrones elles aussi. L’apprentissage avec de tels réseaux est non supervisé, et repose sur une règle “Spike-Timing Dependent Plasticity”, qui met à jour les poids synaptiques au cours d'une simulation en fonction des relations de cause à effet constatées entre les impulsions entrantes et sortantes. Le but de cette règle est le renforcement des connexions entrantes qui sont la cause des impulsions sortantes. Ce projet vise l’utilisation d’un capteur vidéo non-conventionnel qui encode les variations de contraste temporel au niveau de chaque pixel. Le travail demandé vise à étudier l'utilisation de délais synaptiques (délais entre l'émission et la réception d'une impulsion) afin de permettre la reconnaissance de motifs selon leur aspect, leur vélocité, etc. Ce sujet entre dans le cadre plus large d’un projet dont l’objectif est de proposer une approche de vision bio-inspirée, du capteur au traitement de l’information visuelle.
 
L’objectif est d’étudier l’utilité et la manière d’exploiter les délais synaptiques pour la reconnaissance de motifs visuels dans les vidéos. Le travail pourra s'appuyer sur les détecteurs de Reichardt, qui forment une hypothèse sur la manière dont le cerveau perçoit le mouvement, et qui sont généralisés par la notion d'assemblées de neurones polychrones, qui permettent la reconnaissance d'un motif temporel d'émission de spikes.
 
Bibliographie
- [Reichardt, 1987] Werner Reichardt : Evaluation of optical motion information by movement detectors. Journal of Comparative Physiology A, 1987. DOI:10.1007/BF00603660.
- [Ponulak, 2011] Filip Ponulak, Andrzej Kasinski. Introduction to spiking neural networks: Information processing, learning and applications. Acta Neurobiol Exp (Wars). 2011;71(4):409-33.
- [Bichler, 2012] Olivier Bichler, Damien Querlioz, Simon J. Thorpe, Jean-Philippe Bourgoin, Christian Gamrat : Extraction of temporally correlated features from dynamic vision sensors with spike-timing-dependent plasticity. Neural Networks 32 (2012) 339–348.
- [Paugam-Moisy, 2012] Hélène Paugam-Moisy, Sander Bohte : Computing with Spiking Neuron Networks. Handbook of Natural Computing, pp 335-376.
- [Oudjail, 2019] Veïs Oudjail, Jean Martinet. Bio-inspired event-based motion analysis with spiking neural networks. International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP'19), Feb 25-27 2019, Prague, Czech Republic (https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01940917v1)
 
Encadrement :
Jean Martinet (jean.martinet@univ-lille.fr)
Veïs Oudjail
 
Localisation :
Université de Lille - équipe FOX (CRISTAL)
IRCICA, Parc Scientifique de la Haute Borne, 50 Avenue Halley, 59658 Villeneuve d’Ascq
 
Dates :
6 mois à compter de Mars 2019.
 
Rémunération :
Selon la législation en vigueur.
 
Candidature :
Les candidat(e)s intéressé(e) doivent transmettre un dossier de candidature comprenant un CV, une lettre de motivation, ainsi que les relevés de notes M1-M2 (ou 3 dernières années de cycle ingénieur) avec indication du classement si possible.
 
Très cordialement.

 

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