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<content:encoded><div class='rss_chapo'><p>Daniel Gonzalez < ...
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"> <channel> <title>Master 2016 2017</title><atom:link href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/spip.php?page=backend&id_rubrique=6699" rel="self" type="application/rss+xml" /> <link>https://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/</link><description></description> <generator>SPIP - www.spip.net</generator> <item> <title>Solution embarquée pour l'identification visuelle en temps réels de robots mobiles</title> <link>http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Solution-embarquee-pour-l</link> <guid isPermaLink="true">http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Solution-embarquee-pour-l</guid> <dc:date>2016-12-25T12:32:39Z</dc:date> <dc:format>text/html</dc:format> <dc:creator>Nicolas Bredeche</dc:creator> <description><p>Institut des systèmes intelligents et de robotique, UPMC</p> -<a href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/PIMA" rel="directory">PIMA</a> </description> <content:encoded><div class='rss_chapo'><p>Nicolas.Bredeche(at)upmc.fr</p></div> <div class='rss_texte'><p>Nous disposons d'une arène de 2.5m sur 2.5m, dans laquelle se déplacent une trentaine de robots à roue Thymio-2. Ces robots font 12cm de coté, et sont dotés de deux roues motrices. Ils perçoivent leur environnement par des senseurs de proximités et à l'aide d'une caméra. Chaque robot est contrôlé par une carte Raspberry PI 3. La programmation se fait en Python, en utilisant la librairie OpenCV pour le traitement d'image. Ce dispositif expérimental permet d'étudier des comportements collectifs (déplacement en groupe, recherche d'objet dans l'environnement).</p> <p>L'objectif de ce stage est de mettre en place un système de tracking visuel permettant à chaque robot d'identifier en temps réels les robots apparaissant dans son champ de vision. Pour cela, nous avons équipé chaque robot de marqueurs visuels (semblable à des QR-codes) devant, derrière et sur les cotés. Pour chaque robot vu, on peut donc connaître son identifiant, son orientation par rapport à la prise de vue, et une estimation de sa distance selon la taille du marqueur détecté (ex. : le robot #1 voit le coté gauche du robot #3, et l'arrière et le coté droit du robot #9, le robot #3 est plus proche que le robot #9).</p> <p>Actuellement, l'architecture matériel et logiciel de la plateforme robotique est stable et permet facilement d'implémenter de nouvelles fonctionnalités. Nous disposons aussi d'une version rudimentaire du tracking de marqueurs, qui pourra servir de point de départ, mais dont le système de marqueurs devra être révisé et qui n'est pas intégré dans la librairie principale. La difficulté technique est de trouver un système de marqueur fiable, résistant aux variations de lumière, et dont il faudra quantifier la fiabilité (ie. définir la portée) et garantir une fréquence de tracking minimale (ex. : 10 Hz).</p> <p>La validation du travail sera faîte en programmant un comportement simple de déplacement collectif, ou chaque robot devra modifier sa trajectoire afin de se placer derrière les robots qui apparaissent dans son champ de vision. Il s'agit là d'un comportement très classique de déplacement de foule</p> <p>Les grandes étapes du travail à réaliser sont les suivantes :1. implémentation logicielle d'une solution embarquée de tracking visuel avec estimation de l'orientation et de la distance2. implémentation matérielle des éléments permettant le tracking (ie. impression des marqueurs et placement sur les robots)3. intégration du code de tracking dans la librairie Octopy utilisée sur les Thymios.4. programmation d'un comportement de déplacement collectif (évite les obstacles, suit les robots devant)</p> <p>Le stage aura lieu à l'ISIR sous la direction de Nicolas Bredeche. Nous utiliserons l'arène de robotique collective en place dans les salles expérimentales de l'ISIR (arène, robots, caméras).</p></div> <div class="hyperlien">Voir en ligne : <a href="http://pages.isir.upmc.fr/~bredeche" class="spip_out">Solution embarquée pour l'identification visuelle en temps réels de robots mobiles</a></div> </content:encoded> </item><item> <title>Reconnaissance de cible temps réel sur drone</title> <link>http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Reconnaissance-de-cible-temps-reel</link> <guid isPermaLink="true">http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Reconnaissance-de-cible-temps-reel</guid> <dc:date>2016-12-16T17:13:15Z</dc:date> <dc:format>text/html</dc:format> <dc:creator>Bereziat Dominique</dc:creator> <description>Le but de ce projet est de réaliser un module de reconnaissance de cibles sur un drone. Le drone embarque un Raspberry-Pi. Le langage de programmation est C ou C++. Pas de Matlab. La nature des cibles est à discuter avec l'encadrement et Binh-Minh Bui-Xun qui intervient sur les projets robotiques en STL et l'étudiant dressera un état de l'art des méthodes en fonctions de la nature des cibles. Le Raspberry et sa caméra sont prêtés à l'étudiant. Dans une première étapge, il s'agit de faire un (...) -<a href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/PIMA" rel="directory">PIMA</a> </description> <content:encoded><div class='rss_texte'><p>Le but de ce projet est de réaliser un module de reconnaissance de cibles sur un drone. Le drone embarque un Raspberry-Pi. Le langage de programmation est C ou C++. Pas de Matlab.</p> <p>La nature des cibles est à discuter avec l'encadrement et Binh-Minh Bui-Xun qui intervient sur les projets robotiques en STL et l'étudiant dressera un état de l'art des méthodes en fonctions de la nature des cibles.</p> <p>Le Raspberry et sa caméra sont prêtés à l'étudiant. Dans une première étapge, il s'agit de faire un démonstrateur avant une adaptation sur un drone.</p></div> <div class="hyperlien">Voir en ligne : <a href="https://svn-trac.ufr-info-p6.jussieu.fr/4I603-A2016_29935" class="spip_out">Trac-Reconnaissance de cible temps réel sur drone</a></div> </content:encoded> </item><item> <title>Traitement d'image embarqué sur processeur Nano</title> <link>http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Traitement-d-image-embarque-sur</link> <guid isPermaLink="true">http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Traitement-d-image-embarque-sur</guid> <dc:date>2016-12-16T17:13:10Z</dc:date> <dc:format>text/html</dc:format> <dc:creator>Bereziat Dominique</dc:creator> <description>La spécialité STL participe chaque année à une compétition de robotique. L'enseignant responsable souhaite embarquer de l'image sur les robots (détection d'obstacle typiquement, ou reconnaissance d'autre robots). Les robots sont contraint à utiliser un processeur Nano (similaire à l'Ardiuno). Le processeur Nano, https://developer.mbed.org/platforms/ST-Nucleo-F411RE/, sera prêté à l'étudiant, lequel sera en charge de porter un logiciel de reconnaissance basé sur un détecteur SIFT. Le développement se fait (...) -<a href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/PIMA" rel="directory">PIMA</a> </description> <content:encoded><div class='rss_texte'><p>La spécialité STL participe chaque année à une compétition de robotique. L'enseignant responsable souhaite embarquer de l'image sur les robots (détection d'obstacle typiquement, ou reconnaissance d'autre robots). Les robots sont contraint à utiliser un processeur Nano (similaire à l'Ardiuno).</p> <p>Le processeur Nano, <a href="https://developer.mbed.org/platforms/ST-Nucleo-F411RE/" class='spip_out' rel='external'>https://developer.mbed.org/platforms/ST-Nucleo-F411RE/</a>, seraprêté à l'étudiant, lequel sera en charge de porter un logiciel de reconnaissance basé sur un détecteur SIFT. Le développement se fait en C. Les bibliothèques de type OpenCV n'existent pas sur Nano, l'étudiant devra écrire lui-même le détecteur SIFT sur Nano.</p></div> <div class="hyperlien">Voir en ligne : <a href="https://svn-trac.ufr-info-p6.jussieu.fr/4I603-A2016_29936" class="spip_out">Trac-Traitement d'image embarqué sur processeur Nano</a></div> </content:encoded> </item><item> <title>Correction automatique de QCM</title> <link>http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Correction-automatique-de-QCM</link> <guid isPermaLink="true">http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Correction-automatique-de-QCM</guid> <dc:date>2016-12-16T17:09:20Z</dc:date> <dc:format>text/html</dc:format> <dc:creator>Bereziat Dominique</dc:creator> <description>Contexte La spécialité réseau est de loin la plus nombreuse du master d'informatique de l'UPMC puisqu'elle comporte plus de 200 étudiants ! De ce fait, certaines équipe pédagogiques intervenant dans cette spécialité ont privilégié les examens sous forme de questionnaires à choix multiples (QCM) afin d'alléger le processus d'évaluation. Pour améliorer ce processus, nous étudierons la possibilité de correction automatique des QCM à partir d'image scanner des copies. Pré-requis Quelques (...) -<a href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/PIMA" rel="directory">PIMA</a> </description> <content:encoded><div class='rss_texte'><p><strong>Contexte</strong></p> <p>La spécialité réseau est de loin la plus nombreuse du master d'informatique de l'UPMC puisqu'elle comporte plus de 200 étudiants ! De ce fait, certaines équipe pédagogiques intervenant dans cette spécialité ont privilégié les examens sous forme de questionnaires à choix multiples (QCM) afin d'alléger le processus d'évaluation.</p> <p>Pour améliorer ce processus, nous étudierons la possibilité de correction automatique des QCM à partir d'image scanner des copies.</p> <p><strong>Pré-requis</strong></p> <p>Quelques connaissances basiques en reconnaissance de ``formes simples'' sont un plus.</p> <p><strong>Travail demandé</strong></p> <p>Le travail comporte plusieurs phases :</p> <ul class="spip"><li> Discuter avec les enseignants des contraintes liées au format des QCM et éventuellement faire des choix stratégiques que ces formats en fonction de la performance du système de correction automatique. Cette discussion aura lieu à intervalle régulier en fonction de la progression de l'étudiant sur les points suivants.</li><li> Établir un petit état de l'art sur la reconnaissance de formes simples. En effet, il faudra reconnaître des motifs simples dans les images, tels que des carrés ou des cercles pleins ou cochés (ou autres) selon les choix définitifs</li><li> Implanter chaque détecteur de motif</li><li> Prévoir des cas difficiles : une légère tolérance à l'orientation, la présence de bruits d'acquisition (des copies sales par exemple), feuille acquise ``à l'envers'' ou encore des consignes mal respectées (motifs mal définis) par les étudiants.</li><li> Effectuer des tests comparatifs pour ne garder que les choix les plus robustes.</li></ul><p><strong>Lien externe</strong></p> <p><a href="http://pequan.lip6.fr/~bereziat/pima/2012/qcm/" class='spip_out' rel='external'>http://p quan.lip6.fr/ bereziat/pima/2012/qcm/</a></p></div> <div class="hyperlien">Voir en ligne : <a href="https://svn-trac.ufr-info-p6.jussieu.fr/4I603-A2016_29938" class="spip_out">Trac-Correction automatique de QCM</a></div> </content:encoded> </item><item> <title>Projet PIMA</title> <link>http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Projet-PIMA</link> <guid isPermaLink="true">http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Projet-PIMA</guid> <dc:date>2016-12-16T17:09:18Z</dc:date> <dc:format>text/html</dc:format> <dc:creator>maitre</dc:creator> <description><p>stage libre : les réunions de travail auront lieu à Télécom ParisTech rue Barrault</p> -<a href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/PIMA" rel="directory">PIMA</a> </description> <content:encoded><div class='rss_chapo'><p>Henri Maître, Groupe TII, Département TSI, Télécom-ParisTech, 46 rue Barrault, henri.maitre@telecom-paristech.fr</p></div> <div class='rss_texte'><p>Le capteur d'un appareil photographique moderne saisi un signal brut (RAW) qui est transformé en image utilisable par l'usager (généralement une image JPEG) par une succession d'opérations : démosaïcage, balance des blancs, réduction de la dynamique, transformation non-linéaire, codage par blocs. On s'intéressera dans ce projet aux 2 étapes de réduction de dynamique et de transformation non-linéaire. Pour cela, on utilisera des images TIFF (en 3 x 16 bits), telles que fournies par les logiciels de traitement des images RAW (Rawtherapee, Photoshop ou DxO Lab). On étudiera les propriétés statistiques de ces images (dynamique, moyenne, variance), puis la transformation qui fait passer d'un signal représenté sur 3x16 bits en un signal représenté sur 3x8 bits.</p> <p>On disposera d'une base de 500 images (RAW et TIFF).</p> <p>Développement logiciel en Matlab, Java ou Python</p></div> <div class="hyperlien">Voir en ligne : <a href="http://www.perso.telecom-paristech.fr/~maitre/" class="spip_out">De l'image brute à l'image JPEG : que fait l'appareil photo ?</a></div> <div class='rss_ps'><p>Du Photon au Pixel : l'appareil photo numérique, H. Maître, ISTE editions, 2015 (chapitre 8 : la représentation de l'image, codage et formats)</p></div> </content:encoded> </item><item> <title>Détection de structures curvilignes par des opérateurs "par chemin"</title> <link>http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Detection-de-structures</link> <guid isPermaLink="true">http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Detection-de-structures</guid> <dc:date>2016-12-16T17:09:16Z</dc:date> <dc:format>text/html</dc:format> <description>Isabelle Bloch Encadrante : Isabelle Bloch (Isabelle.Bloch@telecom-paristech.fr) Résumé : La morphologie mathématique permet de filtrer et détecter des structures allongées et orientées à l'aide d'ouvertures ou de fermetures par des segments dans différentes directions. Lorsque ces structures sont curvilignes, des segments rectilignes ne suffisent pas et il faut pouvoir suivre des changements d'orientation le long des structures. Cela peut être réalisé par des opérateurs dits "par chemins". (...) -<a href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/PIMA" rel="directory">PIMA</a> </description> <content:encoded><div class='rss_chapo'><p>Isabelle Bloch</p></div> <div class='rss_texte'><p>Encadrante : Isabelle Bloch (Isabelle.Bloch@telecom-paristech.fr)</p> <p>Résumé : La morphologie mathématique permet de filtrer et détecter des structures allongées et orientées à l'aide d'ouvertures ou de fermetures par des segments dans différentes directions. Lorsque ces structures sont curvilignes, des segments rectilignes ne suffisent pas et il faut pouvoir suivre des changements d'orientation le long des structures. Cela peut être réalisé par des opérateurs dits "par chemins".</p> <p>L'objectif est de programmer ce type de méthode et de les tester sur des images présentant de telles structures (images de vaisseaux sanguins en particulier). Le résultat de la segmentation pourra ensuite donner lieu à des mesures d'épaisseur le long des structures.</p> <p>Articles et images sur : <a href="http://perso.telecom-paristech.fr/~bloch/P6Image/Projets/pathOpening/" class='spip_url spip_out' rel='nofollow external'>http://perso.telecom-paristech.fr/ ...</a></p> <p>Programmation en matlab ou en C.</p></div> <div class="hyperlien">Voir en ligne : <a href="https://svn-trac.ufr-info-p6.jussieu.fr/4I603-A2016_29952" class="spip_out">Trac-Détection de structures curvilignes par des opérateurs "par chemin"</a></div> </content:encoded> </item><item> <title>Superpixels dynamiques</title> <link>http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Superpixels-dynamiques</link> <guid isPermaLink="true">http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Superpixels-dynamiques</guid> <dc:date>2016-12-16T17:09:14Z</dc:date> <dc:format>text/html</dc:format> <dc:creator>Thomas Boudier</dc:creator> <description>Thomas Boudier, MCU UPMC Les méthodes super-pixels permettent une simplification de l´image en regroupant des pixels présentant des similarités. Le projet va consister à explorer les possibilités d´utilisation des super-pixels dans le cas de données dynamiques 2D+t ou 3D+t. -<a href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/PIMA" rel="directory">PIMA</a> </description> <content:encoded><div class='rss_chapo'><p>Thomas Boudier, MCU UPMC</p></div> <div class='rss_texte'><p>Les méthodes super-pixels permettent une simplification de l´image en regroupant des pixels présentant des similarités. Le projet va consister à explorer les possibilités d´utilisation des super-pixels dans le cas de données dynamiques 2D+t ou 3D+t.</p></div> <div class='rss_ps'><p>SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods. <a href="http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/TPAMI.2012.120" class='spip_url spip_out' rel='nofollow external'>http://doi.ieeecomputersociety.org/...</a></p> <p>Fast and robust optical flow for time-lapse microscopy using super-voxels. doi : 10.1093/bioinformatics/bts706</p></div> </content:encoded> </item><item> <title>Morphologie mathématique temporelle</title> <link>http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Morphologie-mathematique</link> <guid isPermaLink="true">http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Morphologie-mathematique</guid> <dc:date>2016-12-16T17:09:12Z</dc:date> <dc:format>text/html</dc:format> <dc:creator>Thomas Boudier</dc:creator> <description>Thomas Boudier, MCU UPMC Les méthodes de morphologie mathématiques offrent des outils performants pour la segmentation d´image, comme l´étiquetage en composante connexe, le flooding, ou la ligne de partage des eaux. Le projet vise à explorer les possibilités d´étendre les éléments structurants pour des images 2D+t ou 3D+t, et ainsi redéfinir les opérations de base de morphologie mathématiques en introduisant la dimension (...) -<a href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/PIMA" rel="directory">PIMA</a> </description> <content:encoded><div class='rss_chapo'><p>Thomas Boudier, MCU UPMC</p></div> <div class='rss_texte'><p>Les méthodes de morphologie mathématiques offrent des outils performants pour la segmentation d´image, comme l´étiquetage en composante connexe, le flooding, ou la ligne de partage des eaux. Le projet vise à explorer les possibilités d´étendre les éléments structurants pour des images 2D+t ou 3D+t, et ainsi redéfinir les opérations de base de morphologie mathématiques en introduisant la dimension temporelle.</p></div> <div class='rss_ps'><p>3D+t Morphological Processing : Applications to Embryogenesis Image Analysis. doi ://10.1109/TIP.2012.2197007</p></div> </content:encoded> </item><item> <title>Classification de microparticules sédimentaires - détection de zone d'intérêt multiples</title> <link>http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Classification-de-microparticules</link> <guid isPermaLink="true">http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Classification-de-microparticules</guid> <dc:date>2016-12-16T17:09:10Z</dc:date> <dc:format>text/html</dc:format> <dc:creator>Fabrice Minoletti</dc:creator> <description><p>Campus JussieuT56-55 N5</p> -<a href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/PIMA" rel="directory">PIMA</a> </description> <content:encoded><div class='rss_chapo'><p>Fabrice Minoletti - ISTeP - Laboratoire Biominéralisations et Environnements Sédimentaires</p></div> <div class='rss_texte'><p>Les sédiments (roches formées par l'accumulation de particules micrométriques au fond des océans) sont de plus en plus étudiés par l'intermédiaire d'images numériques en microscopie optique en Lumière Polarisée Analysée à fort grossissement (x1300). L'analyse se fait par seuillage d'images numériques (Fig. 1) contenant plusieurs grains sédimentaires différents puis classification des images filles (de petites dimensions et contenant une seule particule/zone d'intérêt) (Fig.2). L'objectif de ce mémoire est de détecter spécifiquement les images "multiples" contenant plusieurs particules/zones d'intérêt afin de les exclure de l'analyse morphologique.</p></div> <div class='rss_ps'><p><a href="https://www.dropbox.com/s/0karxuw2pnbzaz3/Fig1.jpg?dl=0" class='spip_url spip_out' rel='nofollow external'>https://www.dropbox.com/s/0karxuw2p...</a></p> <p><a href="https://www.dropbox.com/s/5sgks9ouna1131g/Fig2.JPG?dl=0" class='spip_url spip_out' rel='nofollow external'>https://www.dropbox.com/s/5sgks9oun...</a></p></div> </content:encoded> </item><item> <title>Classification des Informations Mutuelles</title> <link>http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Classification-des-Informations</link> <guid isPermaLink="true">http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/Classification-des-Informations</guid> <dc:date>2016-12-16T17:09:07Z</dc:date> <dc:format>text/html</dc:format> <dc:creator>Bereziat Dominique</dc:creator> <description>Daniel Gonzalez Le sujet est encadré par Daniel Gonzalez (Institut Pasteur, daniel-felipe.gonzalez-obando@pasteur.fr), et concerne l'imagerie histopathologique. Veuillez consulter le fichier joint à cette annonce. -<a href="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/PIMA" rel="directory">PIMA</a> </description> <content:encoded><div class='rss_chapo'><p>Daniel Gonzalez <daniel-felipe.gonzalez-obando@pasteur.fr></p></div> <div class='rss_texte'><p>Le sujet est encadré par Daniel Gonzalez (Institut Pasteur, daniel-felipe.gonzalez-obando@pasteur.fr), et concerne l'imagerie histopathologique. Veuillez consulter le fichier joint à cette annonce.</p></div> <div class="hyperlien">Voir en ligne : <a href="https://svn-trac.ufr-info-p6.jussieu.fr/4I603-A2016_29999" class="spip_out">Trac-Classification des Informations Mutuelles</a></div> </content:encoded> <enclosure url="http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/2016/spip.php?action=acceder_document&arg=20721&cle=2eb344227a1eb10e17dd7f585b9f71c0011e3d8d&file=pdf%2FProject_Subjects_DanielGonzalezM1.pdf" length="339825" type="application/pdf" /> </item> </channel> </rss> If you would like to create a banner that links to this page (i.e. this validation result), do the following:
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