Prédiction de posture pour l'anticipation d'intention H/F

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

Référence

2023-29317  

Description de l'unité

Basé à Paris-Saclay, le CEA List est l'un des quatre instituts de recherche technologique de CEA Tech, direction de la recherche technologique du CEA. Dédié aux systèmes numériques intelligents, il contribue au développement de la compétitivité des entreprises par le développement et le transfert de technologies.
L'expertise et les compétences développées par les 800 ingénieurs-chercheurs et techniciens du CEA List permettent à l'Institut d'accompagner chaque année plus de 200 entreprises françaises et étrangères sur des projets de recherche appliquée s'appuyant sur 4 programmes et 9 plateformes technologiques. 21 start-ups ont été créées depuis 2003.
Labellisé Institut Carnot depuis 2006, le CEA List est aujourd'hui l'institut Carnot Technologies Numériques

Le Laboratoire de Vision et Apprentissage pour l'analyse de scène (LVA) mène ses recherches dans le domaine de la Vision par Ordinateur (Computer Vision) selon quatre axes principaux :
• La reconnaissance visuelle (détection et/ou segmentation d'objets, de personnes, de patterns ; détection d'anomalies ; caractérisation)
• L'analyse du comportement (reconnaissance de gestes, d'actions, d'activités, de comportements anormaux ou spécifiques pour des individus, un groupe, une foule)
• Annotation intelligente (annotation à grande échelle de données visuelles 2D/3D de manière semi-automatique)
• Perception et décision (processus de décision markovien, navigation)

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Prédiction de posture pour l'anticipation d'intention H/F

Sujet de stage

Ce stage s'inscrit dans un projet de recherche dont l'objectif est de mettre au point un estimateur et un prédicteur de posture 3D à partir de séquences vidéo. Cette recherche de l'anticipation dans la posture a de nombreux cas d'usage à commencer par le véhicule autonome, la cobotique ou de manière générale, toute application nécessitant une forte réactivité d'un système face à la présence d'une personne.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Cet estimateur devra être en mesure de réaliser son estimation même avec des informations temporelles partielles, en particulier lorsque les informations manquantes sont celles du futur proche. Après une évaluation des approches de l’état de l’art en estimation de squelette 3D à partir d’architecture spatio-temporelle [1] ainsi que l’étude des paradigmes d’analyse prédictive (« pose forecasting ») [2], l’objectif de ce stage sera de proposer une approche permettant d’anticiper au maximum la gestuelle humaine avec la plus grande précision possible. Pour cela de nombreuses bases de données existent, Human3.6M [3], AMASS [4], etc. A l’issue des développements, il sera important d’évaluer les performances de l’approche dans contextes variés tels que le véhicule autonome, l’assistance des personnes âgées ou la robotique. Les travaux menés durant le stage pourront faire l’objet d’une publication scientifique.

 

Références

[1] W. Zhu, X. Ma, Z. Liu, L. Liu, W. Wu, et Y. Wang, « MotionBERT: A Unified Perspective on Learning Human Motion Representations », ICCV, 2023.

[2] T. Sofianos, A. Sampieri, L. Franco, et F. Galasso, « Space-Time-Separable Graph Convolutional Network for Pose Forecasting », in 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Montreal, QC, Canada: IEEE, oct. 2021, p. 11189‑11198. doi: 10.1109/ICCV48922.2021.01102.

[3] C. Ionescu, D. Papava, V. Olaru, et C. Sminchisescu, « Human3.6M: Large Scale Datasets and Predictive Methods for 3D Human Sensing in Natural Environments », IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 36, nᵒ 7, p. 1325‑1339, juill. 2014, doi: 10.1109/TPAMI.2013.248.

[4] N. Mahmood, N. Ghorbani, N. F. Troje, G. Pons-Moll, et M. Black, « AMASS: Archive of Motion Capture As Surface Shapes », in 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Seoul, Korea (South): IEEE, oct. 2019, p. 5441‑5450. doi: 10.1109/ICCV.2019.00554.

[5] Y. Yuan et K. Kitani, « Ego-Pose Estimation and Forecasting As Real-Time PD Control », in 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Seoul, Korea (South): IEEE, oct. 2019, p. 10081‑10091. doi: 10.1109/ICCV.2019.01018.

Moyens / Méthodes / Logiciels

3D shape representation, 3D shape retrieval, 3D shape clustering, attentional mechanism, deep learni

Profil du candidat

Niveau demandé : Ingénieur, Master 2

Ce stage ouvre la possibilité de poursuite en thèse et ingénieur R&D dans notre laboratoire.

Durée : 6 mois
Rémunération : entre 700 € et 1300 € suivant la formation.


Compétences requises :

  • Vision par ordinateur
  • Apprentissage automatique (deep learning)
  • Géométrie 3D et Reconnaissance de formes
  • Python, C/C++
  • Maîtrise d’un framework d’apprentissage profond (en particulier PyTorch ou Tensorflow)

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Palaiseau

Critères candidat

Diplôme préparé

Bac+5 - Master 2

Formation recommandée

Ecole d'ingénieur ou Master 2 recherche en informatique et IA

Possibilité de poursuite en thèse

Oui

Demandeur

Disponibilité du poste

31/01/2024