Détection et floutage de visage et de plaques d'immatriculation - Offre à pourvoir dans le cadre du projet Creamed

Date annonce: 
Mar 24/04/2012
Raison sociale: 
Imajing SAS

Groupe : imajing SAS
imajing sas, société spécialisée dans les technologies de géolocalisation et de traitement d'images, développe des outils de relevé terrestre et d'inventaire à grande échelle visant à révolutionner la constitution et la mise à jour de bases de données géographiques pour la gestion des réseaux de transports, la constitution de cartes pour la navigation GPS, l'information des services de sécurité et de secours, et les applications de navigation
immersive sur internet.

imajing a la maîtrise totale de l'ensemble de sa chaîne de production de données SIG, depuis la conception du boîtier électronique de relevé (l'imajbox) jusqu'à l'exploitation des données (imajview, imajnet), en passant par les traitements de positionnement et les traitements d'images. Ce stage, au sein d'une PME dynamique ayant le statut Jeune Entreprise Innovante, offre la possibilité d’accéder à une vision généraliste sur le monde du mobile mapping et ses applications sur le marché international.

Lieu : 10, avenue de l'Europe, 31520 Ramonville St Agne (Toulouse).

Dates et durée :

  • Durée du stage : 5-6 mois
  • Date de début : Février-Avril

Pré-requis :

  • Niveau : élève de 3ème année d'école d'ingénieur ou Master 2
  • Connaissances en traitements d'images et bonne maîtrise du C/C++
  • Dynamisme et autonomie pour intégrer l'équipe de recherche d'imajing.

Résumé du travail demandé (descriptif détaillé du stage)
Le grand corpus d'images géolocalisées collectées massivement par l'imajbox (le système de cartographie mobile développé par imajing), a besoin d'un système qui détecte et floute les visages et plaques d'immatriculation. Ces images une fois traitées pourront être mises en ligne à travers le web-service imajnet. Les techniques existantes ont principalement été développées pour de la détection de piétons en temps réel ou de la reconnaissance de visage, mais n'ont pas un taux de détection suffisamment élevé pour protéger la vie privée.

Ce système s'appuiera principalement sur des techniques de détection et de reconnaissance existantes, et les combinera afin d'obtenir un taux élevé de détection.

Dans un premier temps, l'étudiant mettra en place divers détecteurs se basant sur HOG, Viola Jones, la couleur, etc, en s'aidant de la librairie de traitement d'image OpenCV. Il pourra entraîner les différents détecteurs sur un très grand nombre d'images.

Dans un deuxième temps l'étudiant combinera les différents détecteurs avec une méthode de classification ou un réseau de neurones avec pour but d'obtenir un taux de détection supérieur à 90%.

Les traitements pourront se faire sur GPU grâce à la librairie CUDA et OpenCV.
 

Mots clés :

  • détection, visage, plaque d'immatriculation, HOG, Viola Jones, apprentissage, classification, OpenCV, GPU.

Contacts :

(Date de mise à jour de la fiche : 31/01/12)

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