(H/F) Niveau Ingénieur d’Etudes - Investigation légale des images numériques par l’apprentissage profond

 
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WorkplaceGrenoble, Rhône-Alpes, France
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(H/F) Niveau Ingénieur d’Etudes - Investigation légale des images numériques par l’apprentissage profond

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Français - Anglais

Informations générales


Référence : UMR5216-CHRROM-013
Lieu de travail : ST MARTIN D HERES
Date de publication : mardi 15 septembre 2020
Type de contrat : CDD Technique/Administratif
Durée du contrat : 6 mois
Date d’embauche prévue : 1 novembre 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2088,66 ¤ à 2206,09 ¤ selon expérience
Niveau d’études souhaité : Bac+5
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions


Avec la popularité et la sophistication croissantes des logiciels de retouche, notre confiance dans l’authenticité des images numériques diminue. Notre objectif est de développer une méthode de l’investigation légale d’image basée sur l’approche d’apprentissage profond pour la classification des images authentiques et falsifiées. Plus précisément, nous aimerions trouver des réponses aux questions suivantes:
  • L’approche d’apprentissage profond est-elle un outil approprié pour résoudre les problèmes de l’investigation légale d’image -
  • Quelle est l’architecture de réseau la plus appropriée dans ce type de tâches -
  • Les caractéristiques apprises aux différentes couches sont-elles utiles pour comprendre la différence entre les images authentiques et falsifiées ?

    Activités


  • Commencer par une brève étude bibliographique, à la fois sur l’investigation légale d’image et l’apprentissage profond.
  • Se familiariser avec une bibliothèque de logiciel d’apprentissage profond populaire telle que PyTorch et TensorFlow, ainsi qu’avec les différentes variétés d’architectures de réseau.
  • Implémenter et tester les performances de différentes architectures pour la classification des images authentiques et falsifiées, et acquérir des expériences dans la sélection d’une bonne architecture et le réglage fin de réseau.
  • Essayer de comprendre les caractéristiques apprises aux différentes couches des architectures d’apprentissage profond.

    Compétences


  • Les candidats qualifiés doivent être titulaires d’un Master / Ingénieur en informatique ou dans des domaines connexes.
  • Une expérience en sécurité de multimédia et / ou en apprentissage automatique sera un plus.
  • Maîtrise de la programmation Python.
  • Excellentes compétences en communication et forte motivation.

    Contexte de travail


    Le Gipsa-lab est une unité de recherche commune CNRS, Grenoble-INP (Institut de Technologie de Grenoble), Université de Grenoble Alpes. Il a un accord avec l’Inria et l’Observatoire des Sciences de l’Univers de Grenoble.

    Avec 350 personnes dont environ 150 doctorants, Gipsa-lab est une unité de recherche multidisciplinaire développant à la fois des recherches fondamentales et appliquées sur des signaux et des systèmes complexes.

    Gipsa-lab développe des projets dans les domaines stratégiques de l’énergie, de l’environnement, de la communication, des systèmes intelligents, de la vie et de la santé et de l’ingénierie linguistique.

    Par ses activités de recherche, Gipsa-lab maintient un lien constant avec l’environnement économique grâce à un partenariat fort avec les entreprises.

    Le personnel du Gipsa-lab est impliqué dans l’enseignement et la formation dans les différentes universités et écoles d’ingénieurs de l’agglomération grenobloise (Université Grenoble Alpes).

    Gipsa-lab est internationalement reconnu pour la recherche réalisée en Automatique et Diagnostic, Sciences de l’Information et de l’Image du Signal, Parole et Cognition. L’unité développe sa recherche au travers de 16 équipes organisées en 4 pôles de recherche :
    .Automatique et Diagnostic
    .Sciences des Données
    .Géométrie, Apprentissage, Information et Algorithmes
    .Paroles et Cognition

    Le Gipsa-lab regroupe 150 permanents et environ 250 non permanents (doctorants, post-doctorants, chercheurs invités, stagiaires en master...)

Les travaux se dérouleront au sein de l’équipe AGPIG (Architecture, Géométrie, Perception, Images, Gestes) du GIPSA-lab, et seront supervisés par M. Kai WANG. La langue de travail peut être le français ou l’anglais.

Web

In your application, please refer to myScience.fr and reference JobID 22436.


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