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Mise à jour des algorithmes de Deep Learning permettant la détection d'objets(Keras, tensorflow)

Missions de DataScience chez Total, Ministère des Armées, Sanofi, ST MicroelectonicsFormatrice DataScience pour Octo AcademyResponsable stagiaire

- Mise au point d'un algorithme de détection de bougé de caméra en se basantsur des méthodes de flux optique et de soustraction de fondMots-clés: : Optic flow, Background subtraction, keypoint- Conception, évaluation et implementation de méthodes de Deep learning pour la classification d'images (CNN), Construction de la base d'images, data augmentation et Transfert Learning. - Développement d'une application Rest-API pour effectuer la détection dans un environnement de production  Mots-clés: : Python, DeepLearning, Tensorflow, Flask

Développement d’algorithmes exploitant des points clés extraits d’images pour un système d’indexation et de recherche d’images de courriers postaux pour différents projets: - Développement d’un module détectant les changements entre différents courriers postaux par des méthodes de matching de points clés et d’une segmentation effectuée par clustering (DBSCAN).- Intégration système d’un service de matching pour l’identification de courriers postaux entre plusieurs passes sur différents postes de tri (contraintes temps et performances fortes), Gestion d’une base de données permettant la sauvegarde des signatures (MySQL),- Mise en place d'outils pour l'évaluation de performances sur des datasets.Mots-clés: : matching, keypoint, Content Based Image Retrieval, Clustering, C++, Design Pattern, Développement d’algorithmes de traitement d’images et analyse de cas dans le cadre d’un projet OCR consistant à la lecture d’adresse et à la détection d’attributs sur des images de courrier de type magazine et paquet.- Extraction du contour de l’objet, détourage et redressement de l’objet.- Détection de logos et mots-clés.- Développement d'outils en python pour l'évaluation des performancesMots-clés: : morphologie, segmentation, binarisation, GPU, OpenCV, OCR

Application des réseaux de neurones profonds (Deep Learning - DBN) à la localisation de bloc adresse sur des images couleurs dans le contexte du tri postal

Réalisation de travaux de debug, de qualification et de portage sur la suite; Ofiice,Outlook et IE d'un module clicVoice ("cliquez pour appele"r) en JEE et création d'un pluggin en C++

Test, analyse et application du système de reconnaissance de documents OCRopus à l'analyseautomatique de journaux ancienshttp://plair.univ-rouen.fr/plair/jdr/home