Depuis plusieurs années, nous développons des méthodes d'analyse automatique d'images. En classification, étant donné un ensemble d'images triées par des experts, le but est de construire (par apprentissage automatique) un modèle qui permettra de prédire le type de nouvelles images. De manière générale, plus on dispose d'exemples d'images, plus il y a de chances que les modèles produisent de bonnes prédictions.

Le but de ce travail est de développer un service web qui permet facilement à plusieurs utilisateurs de trier et annoter des images. Il devra être interfacé avec une base de données relationnelle à définir et avec un logiciel existant de classification automatique d'images. L'étudiant commencera par étudier les technologies existantes (jQuery, Google Maps API, etc.) et proposera ensuite une solution élégante et performante. L'outil développé sera testé sur des images de très grandes tailles (plusieurs Go chacune).

Ce sujet est attribué. Toutefois, n'hésitez pas à me contacter si vous êtes intéressé par le développement de méthodes d'analyse d'images et d'apprentissage automatique pour des applications biomédicales.

Étudiant(e) créatif(ve), intéressé(e) par le développement d'outils web et d'interfaces graphiques performantes, par l'analyse d'images, et par les applications biomédicales.

Raphaël Marée (raphael.maree@ulg.ac.be)