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Offre de thèse
- Publié le 23 Octobre 2018
Le laboratoire LATIS propose un sujet de thèse dans le domaine du traitement et l'analyse de documents d'archives par des méthodes de deep learning. La thèse rentre dans le cadre d'une collaboration avec le Telecom SudParis / Institut Mines-Telecom. La thèse sera conduite dans le cadre d'une convention de cotutelle. Les intéressés sont invités à envoyer leur candidature (CV, lettre de motivation, diplômes et bulletins des notes) à l'adresse najoua.benamara@eniso.rnu.tn au plus tard le 28 octobre 2018. Profil : ingénieur/master en informatique
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Best full paper award
- Publié le 08 Octobre 2018
Le laboratoire LATIS félicite Abir Mhenni d'avoir eu le prix du "Best full paper award" à la conférence internationale Cyberworlds 2018 pour son travail intitulé : "User Dependent Template Update for Keystroke Dynamics Recognition".
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Offre de thèse dans le domaine de la biométrie multimodale
- Publié le 01 Octobre 2018
Le laboratoire LATIS propose un sujet de thèse dans le cadre d'un projet de recherche fédéré. Les intéressés sont invités à envoyer leur candidature (CV, lettre de motivation et diplômes) par mel à l'adresse : najoua.benamara@eniso.rnu.tn ou à déposer leur dossier directement au laboratoire LATIS avant le 16 octobre 2018. Profil : ingénieur/master en informatique
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Offre de thèse dans le domaine de la Vision par Ordinateur (Robotique) et le Deep Learning.
- Publié le 01 Octobre 2018
Le laboratoire LATIS propose un sujet de thèse en collaboration avec une entreprise sise à la pépinière Softech (Technopole de Sousse) dans le domaine de la reconnaissance des formes et l'apprentissage automatique (Deep learning) appliqués à la vision artificielle (Robotique). Le travail à réaliser consiste à détecter les cas d'instrusions dans des sites à haut risque par des robots en utilisant des techniques de la vision par ordinateur et de l'apprentissage profond (Deep learning). Il s'agit précisément de doter un robot de fonctionnalités liées à la détection automatique et robuste d’intrusions (personnes suspectes, animaux, …) et à la prise de décision/actions. Ceci permettrait d'apporter une plus value opérationnelle au robot en le rendant plus autonome dans sa mission de surveillance et en assurant une meilleure qualité de prise de décision. Mots-clés: Vision par ordinateur (robotique/vidéo surveillance), machine learning (deep learning, transfert learning). Profil du candidat: Ingénieur/master en informatique Modalités de candidature: Les intéressés sont invités à envoyer leur candidature (CV, lettre de motivation et diplômes) par mail à Mme Najoua Ben Amara (benamaranajwa@gmail.com) et Mme Hajer Fradi (fradi.hajer@gmail.com) ou à déposer leur dossier directement au laboratoire LATIS avant le 20 Octobre 2018.
