Traitement Vidéo Pour Camera-piéton

il y a 4 semaines

Sophia Antipolis, France EURECOM Temps plein

Type
- Postdoc
- Departement
- Sécurité Numérique
- Date
- 02-2023
- Position
- Poste de Post-Doctorant H/F (Réf : SN/JLD/bodycam/PostDoc/022023)

Ce travail est réalisé en collaboration avec l'UPNM (National Defence University of Malaysia)

Les caméras-piétons ont gagné en popularité au cours de la dernière décennie. Elles sont devenues l'un des outils essentiels que les agents des forces de l'ordre doivent porter sur eux à des fins de surveillance. On peut voir de plus en plus de caméras-piétons en Europe et dans le reste du monde.

Il existe plusieurs types de caméras-piétons utilisés par les forces de l'ordre dans le monde. Certaines sont fixées au casque de l'agent, tandis que d'autres sont reliés à la poitrine ou l’épaule de l'agent. Certaines enregistrent en continu, tandis que d'autres ne commencent à enregistrer que lorsqu'il y a un évènement déclencheur, comme l'ouverture d'une porte de voiture ou l'activation d'une sirène. Généralement, les vidéos capturées par ces caméras sont utilisées a posteriori en cas de problèmes majeurs entre les policiers et les citoyens contrôlés (surveillance réactive). L'objectif principal de ce travail est de développer des outils de traitement vidéo permettant une surveillance proactive. Très peu d'études existent dans le domaine. En raison des spécificités de ces caméras, des algorithmes personnalisés doivent être conçus et développés. Ci-dessous la liste des éléments clés et des défis à étudier:

- Caméras : Il s'agit de différents modèles avec différentes capacités en termes de résolution, de champ de vision, de stockage, de wifi, d'infrarouge, etc. Les technologies existantes seront listées en début de projet ;
- Les jeux de données : Le nombre de jeux de données existants est très limité. Si nécessaire, un nouveau jeu de données sera créé ;
- Évaluation de la qualité des vidéos enregistrées en temps réel : il est important de s'assurer que les vidéos seront utilisables par les humains et les machines grâce à un positionnement approprié (par exemple, permettant la détection du visage de la personne contrôlée) de la caméra et un ensemble approprié de paramètres d'acquisition.
- Reconnaissance de visages dans des conditions adverses : contrairement à de nombreux autres contextes (par exemple, la reconnaissance de visages aux frontières), les images de visages peuvent être de mauvaise qualité en termes de pose et d'illumination, ce qui pourrait imposer de revisiter certains algorithmes existants en reconnaissance faciale ;
- Expression faciale, micro expressions et émotion : l'extraction de ces informations peut fournir des indices aux policiers concernant l'intention de la personne contrôlée et son état psychologique:

- Démarche : il est également possible d'extraire des informations sur l'identité ou le comportement d'une personne en analysant sa démarche. Les études existantes doivent être revues pour être adaptées aux caméras-piétons.
- Enfin, il peut être envisagé d'identifier le porteur de la caméra à partir des vidéos enregistrées.

**Prérequis**
- Niveau académique/diplôme : Doctorat
- Domaine/spécialité : Traitement d’images, Vision par ordinateur
- Autres éléments importants : Bon niveau en anglais
- Curriculum Vitae détaillé,
- Noms et adresses de 2 références.

**SN/JLD/bodycam/PostDoc/022023**

**Date d'embauche **:Poste à pourvoir de suite (trimestre en cours)
**Durée du contrat** : CDD de 18 mois

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