ingénieur
Responsabilités
- cette phase doit être précise quelle que soit la luminosité, la position du visage ou la qualité de l’image
- or, les données annotées utilisées pour entraîner cet algorithme ne sont pas suffisamment représentatives de ces situations
- la reconnaissance faciale est aujourd’hui de plus en plus utilisée dans des applications telles que le contrôle automatique des passages aux portes sécurisées
Voir plus +11 - dans le cadre de la reconnaissance d’empreintes digitales, le domaine le plus exigeant est le traitement des empreintes latentes trouvées sur des scènes de crime car les images sont difficiles à traiter et les enjeux importants
- celle-ci est au cœur de plusieurs produits de l’entreprise pour répondre aux besoins de clients dans le domaine de l’identification et de l’authentification
- classiquement, les caractéristiques d’une empreinte latente sont extraites directement de l’image acquise, avant d’être comparées aux empreintes digitales stockées dans une base de données sans information à priori
- le stage se déroulera au sein de l’équipe de recherche Détection et Tracking
- pour mener à bien cette tâche de l’identification du visage, une attention particulière est portée à sa première étape qui s’agit de détecter le visage et d’aligner le visage grâce à ses points caractéristiques
- afin d’optimiser le temps de la requête ainsi que la précision des résultats, des informations propres à l’empreinte latente peuvent être évalués avant la requête
- les techniques de Deep Learning ont démontré depuis quelques années qu’elles peuvent être très performantes pour tous les sujets contenant un grand nombre de données supervisées
- il s’agira d’un stage à forte composante recherche en Deep Learning et en Traitement d’images
- L’objectif du stage sera d’extraire des points caractéristiques d’empreintes latentes permettant d’être associés à des empreintes présentes dans une base de données
- en particulier, alors que les bases internes ou publics annotées sur des données visibles existent, peu de données annotées existent pour le proche infra-rouge
- le but de ce stage est de proposer de nouvelles stratégies d’apprentissage, en s’appuyant sur la littérature récente dans le domaine de l’apprentissage semi supervisé/non-supervisé et apprentissage par transfert, afin de pouvoir profiter de cette masse de données non annotées en proche infra-rouge tout en tirant parti de modèles existant en visibles
Exigences
- elève ingénieur / M2
- désir de contribuer à la chaîne complète d’un algorithme : design, implémentation, intégration, test, optimisation
- date limite de candidature : 04/2020
Salaire dans d'autres entreprises sur le poste ingénieur
| INFODIS IT | 12000 € | 8000 € 12000 € |
| VISIAN | 10000 € | 8000 € 12000 € |
| INSYCO | 9000 € | 8000 € 12000 € |
| CELAD | 8400 € | 8000 € 12000 € |
| CELAD | 8400 € | 8000 € 12000 € |
| TIMELY CONSULTING | 8333 € | 8000 € 12000 € |
| TECALIMAN | 8332 € | 8000 € 12000 € |
| GROUPE HN HN SERVICES HN FORMATION | 8000 € | 8000 € 12000 € |
| HR CONSUL TEAM | 8000 € | 8000 € 12000 € |
| APIXIT | 8000 € | 8000 € 12000 € |