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19 août 2020

Postdoc position in Detection of Anomalies


Catégorie : Post-doctorant


English version below.

 

Le laboratoire Greyc est à la recherche d'un post-doctorant, pour une durée de 1 ans (début dès que possible) pour conduire des travaux de recherche sur la détection d'anomalies dans des vidéos par deep learning.

 

### Contexte du projet:

 

La détection d'anomalies ou de données hors domaines est devenu un enjeu important de l'apprentissage automatique, tout particulièrement dans le domaine de la vidéo surveillance. Il est en effet devenu important de pouvoir détecter des situations sortant de l'ordinaire dans des séquences vidéos afin d’anticiper et prévoir des situations potentiellement dangereuses. Les travaux proposés dans cette offre se feront dans le cadre d'un ANR projet en vue de la préparation des Jeux Olympiques et Paralympiques de Paris 2024. Il a pour objectif de pouvoir concevoir des outils numériques permettant la détection de situations inhabituelles génériques dans des vidéos de caméras de surveillance afin d'alerter efficacement un opérateur. Ce projet s'inscrit dans le cadre d'un partenariat avec IDEMIA, EVITECH et le CERAPS.

 

### Tâches

 

Plusieurs approches ont été proposés dans la littérature pour effectuer de la détection d’anomalies. Parmi ces approches, un ensemble de travaux s’intéresse à l’usage des auto-encodeurs pour cette tache. D’autre part l’utilisation de données multimodales dans les approches d’apprentissage moderne a permit une amélioration de performance sur des problèmes variés tel que la classification d’image. Durant ce post-doc, nous étudierons la possibilité de créer des auto-encodeurs multimodaux pour la détection d’anomalie. Pour cela, nous prévoyons d’étendre nos travaux sur la fusion multimodale au auto-encodeur. La fusion des modalités se fera sur des niveaux adaptés à chaque modalité. La suite des travaux portera sur l'utilisation de la solution proposée à la détection d'anomalie dans des vidéos de surveillances avec par exemples des applications aux bases ShanghaiTech, CUHK Avenue et UCSD pedestrian.

 

### Présentation du laboratoire :

 

Le Laboratoire GREYC est un laboratoire de recherche situé à Caen en Normandie (France). Il réalise des activités de recherche dans le domaine des sciences du numérique couvrant plusieurs aspects en informatique dont le traitement des images, la fouille de données, l’intelligence artificielle, la sécurité informatique, l’informatique mathématique, traitement automatique des langues, électronique et instrumentation. Les travaux seront effectués au sein de l’équipe Image dont les activités de recherche sont centrées sur le développement de nouvelles méthodes de traitement et d’analyse de signaux/images/vidéos ou de données discrètes. L’équipe bénéficie d’une solide expertise en reconnaissance de formes et recherche d’information dans les images/vidéos via des méthodes basées graphes, réseaux de neurones, apprentissage de métriques, ingénierie des connaissances ... L’équipe est composée de membres d’origines variées (informatique, traitement du signal, mathématiques appliquées, intelligence artificielle). Cette variété de compétences constitue l’un des points forts de l’équipe, car elle lui permet d’aborder le traitement, l’analyse des images, vidéos ou encore des données discrètes selon plusieurs points de vue ou paradigmes de modélisation complémentaires.

 

### Compétences attendues :

 

- Doctorat en Apprentissage automatique,

- Expérience dans les techniques d’apprentissage profond et dans les frameworks associés (Pytorch, Tensorflow…),

- Bonnes expériences en publication d’articles scientifiques.

 

### Informations générales :

 

Lieu de travail : Caen (France)

Type de contrat : CDD Scientifique

Durée du contrat : 12 mois

Quotité de travail : Temps complet

Niveau d'études souhaité : Doctorat

Contact : Alexis Lechervy <alexis.lechervy@unicaen.fr>

 

 

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The Greyc laboratory is looking for a postdoctoral student, for a period of 1 year (starting as soon as possible) to conduct research on the detection of anomalies in videos by deep learning.

 

### Context :

 

The detection of anomalies or out-of-domain data has become an important issue in machine learning, especially in the field of video surveillance. It has indeed become important to be able to detect unusual events in video sequences in order to anticipate and predict potentially dangerous situations. The work proposed in this position will be carried out within the context of an ANR project related to the preparation for the Paris 2024 Olympic and Paralympic Games. Its objective is to be able to design digital tools allowing the detection of generic unusual situations in videos from surveillance cameras in order to effectively alert an operator. This project is part of a collaboration with IDEMIA, EVITECH and CERAPS..

### Tasks :

 

Several approaches have been proposed in the literature to perform anomaly detection. Among these approaches, a set of works is interested in the use of auto-encoders for this task. On the other hand, the use of multimodal data in modern machine learning approaches has led to improved performance on various problems such as image classification. During this post-doc, we will study the possibility of creating multimodal auto-encoders for anomaly detection. For this purpose, we plan to extend our work on multimodal fusion to the auto-encoder. The modal fusion will be performed on levels adapted to each modality. Further work will focus on the use of the proposed solution for anomaly detection in surveillance videos with, for example, applications to the ShanghaiTech, CUHK Avenue and UCSD pedestrian bases.

 

### Presentation of the laboratory :

 

 

The GREYC lab is a research lab located in the city of Caen in Normandie (France). The GREYC lab realizes research works in the field of digital science with activities in image processing, machine learning, artificial intelligence, computer security, fundamental computer science, Web science, electronics. The work will be carried out within the Image team, whose research activities are focused on the development of new methods to process and analyze images and signals. The team benefits from a solid expertise in pattern recognition and information retrieval in images/videos using methods based on graphs, neural networks, metrics learning, knowledge engineering … The team members have different backgrounds (computer science, signal/image processing,applied mathematics, artificial intelligence). This variety of skills is one of our strengths as we can approach image processing and analysis from different scientific viewpoints and paradigms.

 

### Skills :

 

- PhD in Machine learning or equivalent,

- Experience in Deep learning and in associated frameworks (Pytorch, Tensorflow...),

- Good experience in publishing scientific articles.

 

### General information :

 

Workplace : Caen (France)

Type of Contract : FTC Scientist

Contract Period : 12 months

Proportion of work : Full time

Desired level of education : PhD

Contact : Alexis Lechervy <alexis.lechervy@unicaen.fr>

 

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