Camera usage in public spaces is subject to a strict regulation, the project aims to develop a system able to monitor public space occupation in a manner that is compatible with the privacy concerns. Several complementary environmental measures will also be subject to investigation.
The project will involve deep neural network development, validation procedures, network optimization in order to use embedded systems.
Prerequisite: programming (Python), Machine Learning, Image analysis, linux, embedded systems
Promoter:
Prof. Olivier Debeir (odebeir@ulb.ac.be)
Contact:
Rudy Ercek (rercek@ulb.ac.be)
LANGLET Maxime Maxime.Langlet@ulb.be
5:03 PM (1 hour ago)
to DEBEIR
Bonjour Pr. Debeir,
Veuillez excuser mon absence ces 2 derniers mois, mon stage me prends beaucoup de mon temps. J'ai cependant tout de même effectué quelques recherches sur mon sujet (People detection and counting GDPR by design), vous m'aviez conseillé de rechercher TinyFace et MTCNN si je me rapelle bien.
Cependant, durant mon stage, j'ai appris l'existence d'une nouvelle technique qui a l'air assez prometteuse. Je ne sais pas si vous etes familier avec les "Transformers" ou encore "Vision Transformers". Je pense que ceux-ci sont interessant car ils apportent, si je ne me trompe pas, une architecture alternative aux CNNs en étant aussi efficace, voir plus efficace dans certaines situations. De plus, de mes rapides recherches, il ne me semble pas que ceux-ci n'ont pas vraiment encore été appliqué à la detection de visage.
Dites moi ce que vous pensez de ceux-ci, si ca pourrait etre une bonne idée. Peut-etre voulez vous que nous organisions un meeting dans les jours à venir ?
Cordialement,
Maxime Langlet
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Bonjour Pr. Debeir,
Oui bien sur, en attaché voici quelques papers touchant les transformers. Celui renommé "Google Research" est le paper original de google qui sont ( je pense) les fondateurs de l'archtecture.
D'autres liens interessant recolté sont les suivants :
Quand seriez vous disponible pour en parler ?
Cordialement,
Maxime Langlet
db utilisée wider face
extraire les visages
algo en deux étapes: region proposal/classif face/no-face
pq pas utiliser MTCNN
selectiveserachsegmentation opencv
garder en tête la pré-segmentation mais lent
regarder si les vision transformers peuvent aider dans cette application