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18 juin 2020

Deep learning pour la recherche visuelle par le contenu d’images de logos de marques


Catégorie : Doctorant


Deep learning pour la recherche visuelle par le contenu d’images de logos de marques

La recherche visuelle par le contenu consiste à retrouver dans une base de données des images similaires à une requête. C’est une tâche de reconnaissance visuelle historique qui présente des applications dans un très large spectre de domaines, depuis la recherche mobile, la robotique, l’assistance médicale, etc.

L’objectif général de la thèse est d’améliorer les méthodes de deep learning pour la recherche par le contenu d’images de logos. Il s’agit en particulierd’interroger la notion de similarité dans le contexte métier etd’améliorer la qualité de la mesure de similarité entre images, tout en respectant des contraintes de temps de calcul (traitement temps réel). Les axes de recherche envisagés pour y parvenir sont détaillés dans le descriptif détaillé. A noter que la méthodologie mise en œuvre sera également évaluée sur des bases de données généralistes pour permettre la validation académique des travaux de thèse.

La thèse est co-financée par SWORD Group, ESN (entreprise de services du numériques) déployée à l’international, qui est un acteur majeur du développement logiciel dans le secteur de la protection de la propriété industrielle (marques, brevets, dessins et modèles). L’objectif applicatif de la thèse consiste à mettre en place des solutions logicielles d’analyse dans le cadre d’une recherche d’antériorité de marque.

Contact : nicolas.thome@cnam.fr

 

Voir le descriptif complet du sujet : cedric.cnam.fr/~thomen/jobs/SWORD_deep-retrieval.pdf

 

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