Stage - Segmentation d'images d'empreintes digitales par Deep Learning
Courbevoie, FR, 92400
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IDEMIA
We make it safer and easier for people to pay, connect, be identified, access, travel and stay safe in the physical and digital worlds.Â
Depuis sa crĂ©ation, IDEMIA sâest fixĂ© pour mission dâouvrir le monde et de le rendre plus sĂ»r grĂące Ă des technologies dâidentitĂ© de pointe. Dans plus de 180 pays, des centaines de gouvernements et des milliers dâentreprises, y compris certaines des marques les plus importantes et les plus influentes au monde, nous font confiance pour leurs activitĂ©s critiques. En mobilisant notre expertise unique en matiĂšre de biomĂ©trie et de cryptographie, nous permettons Ă nos clients de dĂ©ployer des moyens plus simples et plus sĂ»rs pour payer, se connecter, sĂ©curiser les accĂšs, sâidentifier, voyager et protĂ©ger les espaces publics, Ă grande Ă©chelle et en toute sĂ©curitĂ©. Nos technologies rĂ©pondent Ă leurs besoins Ă grande Ă©chelle et leur garantissent une sĂ©curitĂ© sans faille.
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Nos équipes travaillent sur les 5 continents et parlent plus de 100 langues différentes. Nous sommes convaincus que notre diversité est un moteur essentiel d'innovation et de performance.
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Finalité du poste
La reconnaissance d'empreintes digitales a de nombreuses applications dans divers domaines tels que les enquĂȘtes policiĂšres, le contrĂŽle aux frontiĂšres, les documents d'identitĂ©, la vĂ©rification d'applications, etc. La percĂ©e la plus rĂ©cente dans ce domaine est l'acquisition sans contact, grĂące Ă un dispositif dĂ©diĂ© ou un smartphone. Cette mĂ©thode permet une acquisition rapide de maniĂšre hygiĂ©nique, sans avoir besoin de placer les doigts sur un capteur.
L'enregistrement des empreintes sans contact entraĂźne une rĂ©solution inconnue. Puisque la rĂ©solution est un Ă©lĂ©ment crucial de l'identitĂ© d'une empreinte digitale, elle doit ĂȘtre Ă©valuĂ©e avec prĂ©cision. Pour cela, des dispositifs dĂ©diĂ©s nĂ©cessitent du matĂ©riel spĂ©cifique pour permettre une segmentation prĂ©cise.
Ces capteurs peuvent ĂȘtre utilisĂ©s dans des conditions variĂ©es (Ă©clairage diffĂ©rent, qualitĂ© d'empreinte variable, vitesse de dĂ©placement de la main, etc.) et doivent ĂȘtre capables dâeffectuer des dĂ©tections prĂ©cises dans toutes les situations. L'objectif de ce stage est de fournir une solution d'Apprentissage Profond pour amĂ©liorer la prĂ©cision de l'algorithme de segmentation d'images d'empreintes digitales d'IDEMIA.
Des images segmentées de meilleure qualité conduiront à une résolution améliorée dans l'image de sortie, une plus grande précision du systÚme de reconnaissance, ainsi qu'une meilleure confiance dans les capacités du capteur.
Missions principales
LâĂ©quipe de recherche en empreintes digitales recherche un candidat motivĂ©, avec une solide expĂ©rience en Deep Learning et traitement du signal, pour renforcer notre Ă©quipe pendant une pĂ©riode de 5 Ă 6 mois. Le stage couvrira tous les aspects de la recherche scientifique appliquĂ©e, de l'exploration de l'Ă©tat de l'art (SOTA), l'analyse et l'adaptation des donnĂ©es, la conception et l'implĂ©mentation d'algorithmes, jusqu'Ă l'estimation finale de la prĂ©cision du systĂšme. L'approche que nous souhaitons explorer durant ce stage est l'automatisation de la segmentation des empreintes digitales et des caractĂ©ristiques spĂ©cifiques. L'objectif du stage sera d'Ă©valuer des solutions standards avant d'examiner des mĂ©thodes spĂ©cialement conçues et adaptĂ©es Ă ces donnĂ©es particuliĂšres.
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Les principaux objectifs du projet :
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- Comprendre le problĂšme de la segmentation des images d'empreintes digitales et les solutions dâIDEMIA
- Concevoir une méthode standard pour extraire les informations nécessaires d'une image
- Appliquer la méthode choisie à des acquisitions en conditions réelles
- Analyser les résultats (précision, robustesse) et proposer des améliorations potentielles
- IntĂ©grer la mĂ©thode conçue dans la solution dâIDEMIA et comparer ses performances Ă la mĂ©thode actuelle
- Présenter les résultats et documenter les conclusions (rapport, article, brevet)
Profile & Other Information
- Etudiant en école d'ingénieur ou en Master 2 spécialisé en Computer Vision, Traitement d'Image ou Deep Learning
- Solides connaissances en Deep LearningÂ
- Au moins deux projets/expériences [scolaires ou personnels] dans le domaine de la Vision par Ordinateur ou du Traitement du Langage Naturel (NLP)
- MaĂźtrise de Python et PyTorch (ou frameworks similaires)
- Formation solide en analyse de données et développement logiciel
- MaĂźtrise de l'anglais (ex. : lecture dâarticles scientifiques, prĂ©sentation du travail)
- Curieux(se), proactif(ve) et autonome
- Orienté(e) vers les résultats
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En choisissant de travailler chez IDEMIA, vous rejoindrez une entreprise technologique unique, offrant un large éventail d'opportunités de croissance. Vous contribuerez à un monde plus sûr, en collaborant avec une communauté internationale et globale. Nous valorisons la diversité de nos équipes et accueillons des personnes de tous horizons, indépendamment de leur apparence, de leur origine, de qui elles aiment ou de ce qu'elles pensent.
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Nous fournissons des innovations de pointe, à l'épreuve du temps, qui répondent aux normes technologiques les plus élevées et nous nous transformons rapidement pour rester un leader dans un monde qui évolue lui aussi rapidement.
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Chez IDEMIA, chacun peut développer son expertise et se sentir responsable, dans un environnement global, au sein d'une entreprise qui a l'ambition et la capacité de changer le monde.
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* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index đ°
Tags: Computer Vision Deep Learning NLP Python PyTorch
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