SI101

Extraction et traitement de caractéristiques multimodales pour prédire la qualité d’une prise de parole en public

Description du projet :

Dans le cadre d’un projet sur la caractérisation automatique de la prise de parole en public, nous collectons un corpus de vidéos d’orateurs qui présentent un sujet devant un public. Notre objectif est d’extraire automatiquement un ensemble de descripteurs verbaux et non-verbaux pour ensuite analyser leur corrélation avec des jugements sur la qualité de la présentation.

Ce projet PAF a comme but de :

Surveillance d’un Iceberg à la dérive

Au cours de ces dernières années, le réchauffement climatique a malheureusement fragilisé la banquise entraînant une désolidarisation de nombreux icebergs. Ce projet vise à construire une maquette permettant d'identifier ces icebergs à la dérive en suivant leur trajectoire et leur évolution au cours du temps en utilisant des données satellite.

Vidéo stéréoscopique 360 sur GPU

Watching forest: can we help?

Le but de ce projet est d’étudier comment l’imagerie satellitaire peut répondre aux besoins de surveillance des forêts pour des enjeux environnementaux. Après avoir analysé les sources de données disponibles ainsi que leurs avantages et leurs inconvénients, l’objectif est de développer une maquette sous python pour mettre à jour une carte de déforestation avec des approches d’analyse d’images.

Modélisation d’amplificateur de puissance par réseaux de neurones

Interface graphique pour la segmentation 2D de tumeurs cérébrales

Le but de ce projet est de développer, en python, une interface graphique pour segmenter (ie trouver les contours) des tumeurs cérébrales sur des images d’IRM (imagerie par résonance magnétique). Les étudiants devront développer et/ou utiliser des méthodes existantes de segmentation et évaluer leur précision sur la base de données BraTS (https://www.med.upenn.edu/sbia/brats2018.html). Il y aura aussi la possibilité d’utiliser des méthodes d’apprentissage profond (deep learning).

Segmentation, Graph Clustering and Visualisation Environment for 3D Images

Classical image segmentation techniques such as watershed or SLIC can be improved by the generation of a graph based on the segmentation (using e.g. Region-adjacency), which can then be clustered using techniques such as spectral graph clustering. We aim to develop a graphical environment for visualisation of 3D images, and for progressive application of said techniques in a plug-in manner.

Simulation d’une propagation d’une épidémie par la théorie des graphes

les liens sociaux peuvent être modélisés par des graphes et une épidémie peut être vu comme une information qui circule dans ce graphe en parcourant les nœuds (personnes) dans ce graphe où les arêtes sont les inter-actions entre ces personnes. Cette manière de voir est donc aussi très proche de la propagation de rumeur. A partir de modèle simple d’épidémie (R0, confinement ou pas des portants malades ou sains ce qui a pour effet de modifier le graphe, etc), on peut pour des graphes de modèles différents (milieu urbain, rural, etc) simuler la propagation de l’épidémie dans une population.

Simulation d’une chaîne de communication satellitaire selon le standard DVB-S2

Actuellement marché de niche, les communications par satellite ont un soudain regain d’intérêt dans le contexte de la 5G ou des super-constellations à orbite basse (Starlink (SpaceX), O3b (Google), Oneweb …).

De plus, ces constellations LEO (Low Earth Orbit) permettent d’atteindre des latences presque aussi proche que les liens optiques, offrant une réelle alternative à celles-ci.

Caractérisation du style des images d’art

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