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Offre de stage en Informatique R&#38;D niveau Bac+5 ou MasterIntitul&#233; du stageRecalage et comparaison d&#8217;images de pages provenant de diff&#233;rents exemplaires de livres anciens num&#233;ris&#233;sLieu , dates, indemnit&#233;sLaboratoire d&#8217;informatique, Polytech-Tours, 64 avenue Jean Portalis, 37200 ToursDates / Dur&#233;e du stage&#160;: 5 ou 6 mois entre F&#233;vrier et Septembre 2018Indemnit&#233;s du stage&#160;: indemnit&#233;s mensuelles l&#233;gales en vigueur (580 euros/mois environ)R&#233;sum&#233; du contexte et des objectifs du stageLa num&#233;risation de corpus massifs de livres anciens dans des biblioth&#232;ques du monde entier permet aujourd&#8217;hui au chercheur de disposer depuis son domicile des versions num&#233;riques de plusieurs exemplaires diff&#233;rents. Il devient alors indispensable de proposer aux usagers des outils d&#8217;aide &#224; la comparaison de contenus d&#8217;images. Dans la continuit&#233; de la collaboration d&#233;j&#224; existante entre le CESR de Tours et le Laboratoire Informatique de Tours, nous proposons un sujet de stage visant &#224; la mise en place d&#8217;un outil interactif capable de r&#233;aliser automatiquement les t&#226;ches suivantes :D&#233;tection automatique ou s&#233;lection interactive de R&#233;gions d&#8217;int&#233;r&#234;t (ROI) dans une collection d&#8217;images de documents anciens provenant de plusieurs exemplaires d&#8217;un ouvrage.S&#233;lection de caract&#233;ristiques pertinentes pour la description et la classification de ces ROIsMise en place et &#233;valuation de moteurs de classification supervis&#233;s et non supervis&#233;s permettant de cat&#233;goriser les ROI. Les diff&#233;rentes cat&#233;gories pourront &#234;tre d&#233;finies par les experts du domaine (historiens du livre et de la litt&#233;rature)D&#233;finition et description des missions en termes scientifiques et informatiquesCes derni&#232;res ann&#233;es, de nouvelles techniques d&#8217;analyse et de recherche d&#8217;images tr&#232;s performantes ont vu le jour notamment gr&#226;ce, d&#8217;une part &#224; un couplage avec des techniques de d&#233;tection de points d&#8217;int&#233;r&#234;t (SIFT, VLAD, &#8230;) et de&#160;template matching, et d&#8217;autre part gr&#226;ce &#224; leur couplage avec des techniques d&#8217;apprentissage automatique&#160;[1].L&#8217;objectif de ce stage r&#233;side dans la mise en place de ce nouveau type d&#8217;approches dans le cadre de la comparaison de contenu d&#8217;images de documents anciens. Plus pr&#233;cis&#233;ment, il s&#8217;agira ici de mettre en place une m&#233;thode de caract&#233;risation et de classification de contenu textuel et graphique provenant de diff&#233;rents exemplaires d&#8217;images similaires (repr&#233;sentant a priori la m&#234;me sc&#232;ne, constituer d&#8217;un contenu identique).Les m&#233;thodes propos&#233;es pourront exploiter des informations contextuelles (voisinage, connaissance &#224; priori inject&#233;es par l&#8217;expert&#8230;) ainsi que des m&#233;thodes r&#233;centes d&#8217;apprentissage automatique capable de travailler &#224; partir de peu d&#8217;exemples (transfert learning) pour obtenir de bons r&#233;sultats m&#234;me &#224; partir de peu d&#8217;exemples. Ces m&#233;thodes&#160;[2]&#160;[3]&#160;devront &#234;tre adapt&#233;es pour &#234;tre exploit&#233;es sur des images de types diff&#233;rents (images de documents anciens).ObservationsCe stage s&#8217;effectuera au sein du Laboratoire d&#8217;informatique de l&#8217;Universit&#233; de Tours afin de r&#233;activer les collaborations fructueuses pass&#233;es avec le programme &#171; Biblioth&#232;que Virtuelles Humanistes &#187;. Le stagiaire pourra ainsi s&#8217;appuyer sur les outils d&#233;velopp&#233;s dans le cadre d&#8217;anciennes collaborations, notamment les logiciels Agora et R&#233;tro&#160;[4]. Il sera encadr&#233; par une &#233;quipe d&#8217;informaticiens sp&#233;cialistes du traitement d&#8217;images et suivi &#233;troitement par l&#8217;&#233;quipe du Centre d&#8217;&#233;tudes sup&#233;rieures de la Renaissance.Profil du candidatLe candidat souhait&#233; est un &#233;tudiant en Master ou derni&#232;re ann&#233;e d&#8217;une formation d&#8217;ing&#233;nieur en Informatique, avec des bonnes comp&#233;tences en programmation (langage C# ou Java ou Python) et des connaissances en analyse d&#8217;images et/ou reconnaissance des formes.CandidatureCV et lettre de motivation &#224; envoyer &#224;&#160;ramel@univ-tours.fr&#160;et&#160;remi.jimenes@univ-tours.fravant le 28 f&#233;vrier 2018Responsables du stageLaboratoire d&#8217;informatique de Tours (EA 6300), &#233;quipe RFAIJean-Yves Ramel&#160;jean-yves.ramel@univ-tours.fr&#160;Centre d&#8217;&#233;tudes sup&#233;rieures de la Renaissance de Tours , programme BVHR&#233;mi Jimenes&#160;remi.jimenes@univ-tours.frToshinori Uetani&#160;toshinori.uetani@univ-tours.frChiara Lastraioli&#160;chiara.lastraioli@univ-tours.frR&#233;f&#233;rences[1] Y. LeCun, Y. Bengio, G. E. Hinton.&#160;Deep learning. Nature 521(7553): 436-444 (2015).[2] Yejun Tang, Liangrui Peng, Qian Xu.&#160;CNN Based Transfer Learning for Historical Chinese Character Recognition... Published in: Document Analysis Systems (DAS), 2016[3] Michele Alberti, Mathias Seuret, Vinaychandran Pondenkandath, Rolf Ingold, Marcus Liwicki.&#160;Historical Document Image Segmentation with LDA-Initialized&#160;Deep&#160;Neural&#160;Networks. ICDAR-HIP 2017&#160;https://arxiv.org/abs/1710.07363[4] J.-Y. Ramel, N. Sidere, et F. Rayar, &#171; Interactive layout analysis, content extraction, and transcription of historical printed books using Pattern Redundancy Analysis &#187;, Literary and Linguistic Computing, Vol 28(2) ; p.301-314 June. 2013. URL DOI=10.1093/llc/fqs077.