L'objectif de ce stage a pour trait la détermination de nouveaux descripteurs issues d'une banque de 1500 images provenant de Capsules Endoscopiques pour déterminer les meilleurs arbres flous possibles.

L'étude prendra en compte les contraintes liées à l'intégration de l'algorithme dans un système embarqué en se basant sur des critères de puissance de calcul, de débit d'entrée/sortie, de consommation et de facteur de formes. Une description en VHDL d'une architecture embarquée pour intégrer les arbres flous sera réalisée dans le cadre de ce stage.

De plus, deux études bibliographiques seront menées:

• une étude bibliographique sur la fusion des résultats de la reconnaissance via les arbres flous avec un algorithme de type SVM utilisant des images 3D
• une étude bibliographique sur les algorithmes de reconnaissances non supervisés afin d'augmenter les performances des algorithmes à base d'arbres flous

Dans ces deux études, les aspects d'intégration dans un système embarqués seront pris en compte.

Le stagiaire utilisera des pré-traitements déjà intégrés sur la carte Zynq et qui nécessaires à l'extractions des caractéristiques des polypes, puis une fois les caractéristiques extraites il s'agira d'intégrer les arbres flous sur la carte Zynq.

Des compétences en traitement du signal et/ou en conception de systèmes numériques seront appréciés dans le cadre de ce stage.

Lieu et Moyens :

Le stage se déroulera au LIP6 à l'UPMC.

Les outils utilisés seront des PC sous Linux avec les outils de développement Vivado de Xilinx, Matlab et gcc.

Contacts :

Bertrand Granado, Andrea Pinna

Université Pierre et Marie Curie - Laboratoire d'Informatique de Paris 6

Tour 25 - Couloir 25/24 - 5ième Etage - Bureau 516

4, Place Jussieu 75252 Paris Cedex 05

Téléphone : 01 44 27 96 33

Mél: Bertrand.Granado@upmc.fr, Andrea.Pinna@upmc.fr