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Le truc dont tout le monde se branle...

ClarkGaybeul

Par ClarkGaybeul
dans Le Bistrot

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FF

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ça fait tout chose ! Si tu veux des détails faudra attendre qu'on se rencontre toi et moi  <_<  (peut-être à Luchon ?)

Malheureusement je ne pourrai pas aller au stage à Luchon cette année étant donné que j'ai un stage <_<

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bibeyolo

bibeyolo

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C'est en bonne voie... Normalement je dois faire mon stage dans un labo de recherche de la fac à Toulon-La Garde.

Par contre j'ai rien compris aux sujets de stages proposés et je dois en choisir un... <_<

<{POST_SNAPBACK}>

Cool, si tu n'as pas compris les sujets, c'est que ça va pas être ennuyeux. <_<

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FF

FF

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Cool, si tu n'as pas compris les sujets, c'est que ça va pas être ennuyeux. <_<

J'espère....

Sujet 1 : Détection de contour sub-pixel par un modèle de type « contour actif ».

La détection de la position du contour avec une précision inférieur au pixel constitue la première étape de nombreux algorithmes tels que la calibration des caméras ou la reconstruction 3D. C’est pourquoi depuis plusieurs décades un certain nombre d’articles portent sur la mise au point d’algorithmes de ce type. Les différentes méthodes proposées dans la littérature sont généralement déterministes, dans le sens où elles n’intègrent pas les propriétés du bruit dans le processus d’estimation, et basées sur une interpolation locale au pixel considéré.

L’objet du stage et de développer une approche innovante de détection du contour sub-pixel, basée sur un modèle de type contour actif. Plusieurs modèles peuvent être envisagés : le modèle classique introduit par Kass et al., l’approche par courbes de niveaux, etc… Un premier modèle de type B-Snake (i.e. basé sur une B-spline) nous a déjà permis de démontrer la validité de l’approche. L’étudiant s’appuiera dans son étude des résultats récents de notre équipe portant sur l’étude des propriétés statistiques du contour sub-pixel, pour introduire dans le modèle les aspects probabilistes liés à la nature du bruit

Sujet 2 : Détection de transits planétaires par une approche Bayesienne

Cette étude serait réalisée en collaboration avec le Laboratoire d’Astrophysique de Marseille.

La recherche de planètes extra-solaires, c'est-à-dire des planètes en orbite autour d'autres étoiles que le Soleil, constitue un des grands défis de l'astrophysique contemporaine. Malgré les progrès considérables de l'instrumentation, l'observation directe par imagerie des exoplanètes reste, à cours terme, hors d'atteinte. Il est cependant possible de détecter ces objets par des méthodes indirectes en observant les perturbations que leur présence induit sur leur étoile parente. L'une d'elles consiste à rechercher les éventuelles variations photométriques d'une étoile dues aux passages consécutifs d'une planète devant son disque.

Le problème de la détection d'un signal perturbé par des bruits parasites est l'une des tâches majeures du traitement des signaux. La théorie statistique de l'estimation et de la décision propose diverses méthodes permettant de trouver la solution optimale à un problème de ce type.

Diverses méthodes Bayesiennes de détection de transits planétaires existent actuellement mais elles s’appuient toute sur l’hypothèse d’un signal périodique. L’objet du stage serait, après une étude de l’état de l’art, de développer une méthode Bayesienne permettant de détecter un signal transitoire et éventuellement de le caractériser.

Adaptation d’un modèle de commande

Logique Floue - Réseaux de Neurones

Sujet:

L’identification et la commande des systèmes multivariables demeure une tâche délicate, particulièrement lorsque le système est non-linéaire, non-stationnaire et fortement perturbé. Dans ces conditions, les techniques conventionnelles de modélisation et d’identification s’avèrent souvent peu efficaces. Ces considérations nous ont conduit à étudier des modèles de commande adaptatifs. Pour améliorer ces modèles, il serait intéressant d'étudier l'influence des différentes méthodes de modification du facteur d'oubli (facteur d'oubli fixe et variable (exponentiel, à trace constante, ...) dans cet algorithme de modélisation [1].  Ainsi, une méthode basée sur la logique floue a été développée et a permis d’obtenir des résultats encourageants [2]. Après avoir comparé ces différentes méthodes, l'étudiant devra poursuivre les travaux déjà réalisés en logique floue et en s‘appuyant sur ces résultats développer une méthode basée sur les réseaux de neurones.

Mots clés : identification, modèle adaptatif, moindres carrés récursifs, logique floue, réseaux de neurones.

Encadrement : ***********

Références :

[1] Ioan D. Landau, «Identification des systèmes», Collection pédagogique d'automatique, Editions Hermes.

[2] F. Lafont and al., «Fuzzy Forgetting Factor for system identification», Proc. Of the third IEEE International Conference on Systems, Signals & Devices, SSD'05, March 21-24, 2005, Sousse, Tunisia.

<_<<_<

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bibeyolo

bibeyolo

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C'est bien d'avoir un encadrement dans les étoiles pour ce genre de sujet. <_<

Sinon, c'est chaud de choisir. Moi je verrais surtout comment ont été fait les travaux sur lesquels tu vas t'appuyer. A part si, comme Don Diego, tu préfères une méthode bien particulière.

Comme j'aime bien arrondir les angles, j'aurais choisi le 1. <_<

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