Le stage se déroule dans l’équipe de recherche RAP (« Robotique, Action et Perception », https://www.laas.fr/fr/equipes/rap/) du LAAS-CNRS à Toulouse. La finalité est la reconnaissance de personnes dans un environnement public large échelle et instrumenté par un réseau de caméras couleurs. Il s’agit, à partir des flux vidéo de caméras ambiantes instrumentant de façon éparse cet environnement, de localiser qualitativement, donc réidentifier, les individus en déplacement dans les divers couloirs et espaces ouverts. Le stage inclut un volet prototypage algorithmique puis un volet évaluations.

Le volet algorithmique porte sur le calcul de signatures visuelles des personnes cibles après détection dans chaque caméra. On s’appuiera ici sur des techniques et outils d’apprentissage profond pour la détection image et calcul de signature visuelle. Ces signatures sont déduites du flux vidéo de chaque cible dans chaque caméra. Elles servent ensuite à associer ces trajectoires images entre caméras lorsque les cibles vont transiter d’un champ de vue à un autre et ainsi inférer leurs déplacements au niveau du réseau.

Le second volet porte sur des évaluations sur des bases de données vidéo. Les flux vidéo à considérer ici sont issus de bases de données publiques ou du réseau à cinq caméras instrumentant le bâtiment ADREAM du laboratoire (lien URL http://laas.fr/ADREAM).

Le stagiaire devra posséder de bonnes connaissances en informatique (langages python, C++), en traitement des images et « machine learning » ; la connaissance de librairies (OpenCV, pytorch, etc.) et de techniques d’analyse vidéo seraient un plus.