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Thèse : Contrôle et traitement des acquisitions d'un imageur hyperspectral adaptatif (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : vendredi 2 septembre 2022

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Informations générales

Référence : UPR8001-SIMLAC-009
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : vendredi 22 juillet 2022
Nom du responsable scientifique : Simon Lacroix
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 novembre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Le LAAS a conçu un système d'imagerie hyperspectrale qui permet de sélectionner les informations d'une scène (acquisitions compressées) grâce à une matrice de micro-miroirs contrôlable. Cette capacité de contrôle permet de concevoir des schémas d'acquisition adaptés à la scène observée et aux objectifs d'observation.
L'objet de la thèse est d'intégrer des techniques de classification des données compressées à des techniques de décision pour définir les séquences d'acquisitions optimales. Pour ces deux problèmes, deux approches d'apprentissage seront exploitées : des réseaux de neurones convolutionnels pour la classification, qui exploitent notamment le modèle direct d'acquisition des données compressées, et de l'apprentissage par renforcement profond pour la définition des acquisitions complémentaires.
Le doctorat sera encadré par Simon Lacroix (LAAS), et Hervé Carfantan (IRAP)

Contexte de travail

La thèse se fera en collaboration avec Hervé Carfantan, de l'équipe Signaux et Images pour les Sciences de l'Univers de l'IRAP à Toulouse, avec lequel le LAAS collabore étroitement depuis quelques années sur le traitement des données acquises par le prototype d'imageur considéré.

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