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Thèse en IA/Analyse d’image

A propos de b<>com

Fournisseur de technologies pour les entreprises qui souhaitent accélérer leur compétitivité grâce au numérique, b<>com est au service des industries culturelles et créatives, des infrastructures numériques, de la défense, de l’industrie 4.0 et de la santé. Ses laboratoires mixent les talents de disciplines et cultures multiples dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la vidéo et l’audio immersif, de la protection de contenus, des réseaux 5G, de l’internet des objets et des technologies cognitives… Issus des mondes industriel et universitaire, ses chercheurs et ingénieurs évoluent sur son campus de Rennes et ses sites de Paris, Brest et Lannion. Grâce à son équipe d’ingénierie avancée et ses moyens scientifiques propres, b<>com propose à ses clients des ingrédients et des solutions qui font la différence.

Descriptif de la mission

Intitulé de la thèse : Détection automatique des logos et des graphiques dans les vidéos par méthodes basées IA

La thèse vise à concevoir et à développer des solutions pour la détection automatique de logos et d'éléments graphiques dans les contenus vidéo, dans le but de fournir un masque alpha précis séparant l'image sous-jacente des graphiques superposés.
Dans de nombreux cas, des logos et des éléments graphiques sont intégrés dans des contenus vidéo, comme par exemple des logos de télévision, des bandeaux textuelles, etc. Comme ces éléments présentent des caractéristiques différentes de celles des images sous-jacentes (texture, couleurs, mouvement), ils peuvent nécessiter un traitement différent lors de la conversion des vidéos, par exemple en termes de résolution ou de gamme dynamique (SDR à HDR).


Bien que plusieurs travaux existent sur la détection de logos, ils se concentrent sur les images fixes, s'appuient sur des bases de données de logos connues et visent à détecter l'emplacement mais pas à séparer précisément l'élément graphique de l'image. En tant que tels, ils ne sont pas appropriés pour être appliqués au contenu vidéo.
La thèse se concentre sur ce problème particulier, en abordant les éléments graphiques à différents niveaux de complexité : les logos fixes, les bandes d'informations et les éléments textuels plus larges, et enfin les éléments graphiques contenant potentiellement de la transparence. Pour détecter et séparer ces éléments, des approches traditionnelles de traitement d'image seront considérées, ainsi que des solutions d'apprentissage profond.

Profil recherché 

De niveau BAC+5 Master ou école d'ingénieur, le/la candidat(e) dispose de :

  • Compétences en traitement d’image/vidéo
  • Un bon niveau de programmation en python
  • Connaissances en IA (deep-learning, CNN, GANs, librairies Pytorch/Keras…)
  • Capacité à travailler de façon organisée et indépendante
  • Esprit de synthèse et d'analyse
  • Bon niveau d’anglais oral/écrit

Modalités 

  • Contrat : CDD de 3 ans
  • Date de démarrage : ASAP
  • Localisation : Rennes