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Sujetthese 1 kenitra short

Sujet de thèse Exploitation des maillages D par réseaux de convolution Domaine Science et technologie de l'information et de la communication Spécialité Informatique Mots clefs Machine learning deep learning Arti ?cial Intelligence D image processing analysis graphs Type de thèse Co-dirigée Université Ibn To ?al Université de Caen Normandie avec possibilité de cotutelle Pays Maroc France Laboratoire d'accueil Directeurs de thèse Co-directeur Systèmes Electroniques Traitement de l'information Mécanique et Energétique SETIME - Equipe Traitement de l'Information Pr Raja Touahni Pr Anass Nouri Groupe de recherche en informatique image automatique et instrumentation de Caen GREYC - Equipe IMAGE Pr Olivier Lézoray Pr Christophe Charrier Contexte Les données tridimensionnelles maillages nuages de points D représentent un des contenus les plus émergents de notre époque Ceci a été rendu possible avec les di ?érentes méthodes récentes permettant d'acquérir représenter les objets scènes D environnants en des modèles D digitaux scanners D reconstruction D à partir d'images etc Ces données complexes sont caractérisées par des grilles non régulières un espace nonEuclidien ainsi que la présence de couleur ou de texture Par conséquent analyser ces données constitue un dé ? scienti ?que important Problématique Méthodologie A ?n d'exploiter ef ?cacement les interactions entre les caractéristiques de ces données nous pouvons utiliser la représentation des signaux sur graphes La combinaison des méthodes issues de la théorie des graphes de l'analyse d'images et du deep learning n'a pas encore été suf ?samment étudiée dans la littérature Nous nous focaliserons sur axes applications basés sur le deep learning combiné avec la représentation de signaux sur graphe L'évaluation de la qualité des maillages D colorés et non colorés La segmentation des maillages D colorés La coloration automatique des maillages D Les approches proposées peuvent être appliquées dans les domaines suivants industrie automobile jeux vidéos cinéma création artistique compression te transmission des données D et l'interprétation des scènes Un des objectifs de cette thèse est de développer un prototype associé à l'un de ces domaines Quelques références A Nouri C Charrier O Lézoray A Genetically-based Combination of Visual Saliency and Roughness for F R D Mesh Quality Assessment - A statistical study in The Computer Journal https doi org comjnl bxaa Abouelaziz I et al D visual saliency and convolutional neural network for blind mesh quality assessment Neural Comput Applic https doi org s - - - Zhenpei Yang et al Learning Generative Neural Networks for D Colorization AAAI Xu Cao and KAtashi Nagao Point Cloud Colorization Based on Densely Annotated D Shape Dataset th International Conference MMM Proceedings Part Kang Chen Kun Xu Yizhou Yu Tian-Yi Wang and Shi- Min Hu Magic decorator automatic material suggestion for indoor digital scenes ACM Trans Graph Article October pages DOI https doi org CPro ?l recherché Modalité de candidature Les candidats doivent être détenteurs d'un diplôme Master Ingénieur d'état dans l'un des domaines suivants science de données mathématiques appliquées informatique avec un fort intérêt pour l'analyse d'images et la vision par ordinateur Les candidats doivent avoir des connaissances solides en programmation C