Funding: The project is funded for three years by the MIAI Cluster (Multidisciplinary Institute in Artificial Intelligence) Location: Grenoble ou Lyon Keywords: Ghost Tomography, Computational X-rays, Image Reconstruction, Deep Learning. Overview: This doctoral project aims to develop a groundbreaking 3D imaging technique for non-destructive elemental analysis by merging the principles…
Compétences attendues : Le/la candidate recherché(e) sera issu(e) d’une formation en traitement du signal, mathématiques appliquées ou apprentissage automatique. Il/elle devra être intéressé(e) par les aspects théoriques et expérimentaux liés à l’application visée. Sujet de thèse : Dans le contexte du monitoring fœtal, le cardiotocogramme (CTG), basé sur une mesure…
Keywords Computer Vision, Photogrammetry, denes matching, multi view stereo, deep learning, multi-model Contexte Traditional 3D reconstruction methods based on stereo dense matching or Multi-View Stereo (MVS) reconstruction rely solely on photogrammetry and often fail in areas with low texture, specular surfaces, or complex geometries [6,8]. Meanwhile, LiDAR systems produce dense…
Une campagne de recrutement d’un doctorant informatique (IA / robotique) est ouverte à l’Ecole Navale au sein de l’équipe de recherche sur les drones à l’IRENav (EA 3634, Lanvéoc-Poulmic, https://www.ecole-navale.fr). Le sujet porte sur l’intelligence artificielle appliquée à l’appontage autonome de drones en environnement maritime complexe. Lieu : Institut de…
Cette thèse vise à concevoir une nouvelle génération de réseaux de neurones binarisés ou fortement quantifiés pour le traitement de données issues de caméras à événements sur plateformes embarquées. Contrairement aux caméras conventionnelles, les caméras événementielles produisent des flux asynchrones et parcimonieux décrivant les variations locales de luminance, offrant une…
Context PolInSAR (Polarimetric Interferometric SAR) combines polarimetry and radar interferometry for Earth observation [1]. This technique leverages the polarimetric sensitivity to scattering mechanisms and the interferometric sensitivity to the vertical structure of targets, enabling the estimation of forest height and biomass over large spatial areas [2, 3]. PolInSAR image processing…
Supervisors: A. Macario Barros · F.-M. Ngoule Mboula Laboratoire Instrumentation Intelligente, Distribuée et Embarquée (LIIDE) · CEA Start: October 2026 · Deadline: May 18, 2026 Automatic detection, 3D localization and classification of acoustic events (falls, alarms, gunshots) in uncontrolled environments remains an open problem. Existing approaches rely on microphone arrays…
Title: Decoding of error correcting codes for IoT or URLLC applications PhD supervisors: Karine AMIS (IMT Atlantique) – Emmanuel BOUTILLON (UBS) Research Laboratory: LabSTICC, CNRS UMR 6285 Context: The Internet of Things is ubiquitous in many fields, including healthcare, aviation, land, and maritime safety, and the environment. The short duration of…
With the proliferation of intelligent visual sensors, wireless camera networks are becoming a key research area for numerous applications, such as surveillance, object recognition and real-time scene analysis. However, optimizing data processing and transmission remains a major challenge due to bandwidth constraints, energy consumption and the limited computational capacity of…
Laboratory: LaTIM UMR INSERM 1101IMT Atlantique (Brest Campus)Doctoral School: Sciences pour l’Ingénieur et le Numérique (SPIN) Domain: Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (STIC)Specialty: Image, Signal, VisionPartnership: Centrale LilleFunding: PREDIT4FACE (PEPR Digital Health Call 2030)Expected starting date: October 1st, 2026Contacts: valerie.burdin@imt-atlantique.fr, aziliz.guezou-philippe@imt-atlantique.fr,tien-tuan.dao@centrale-lille.fr Academic context: Internationally recognized generalist engineering school of…
