Defended on Decembre 20th 2023 Architectures de Transformer légères pour la reconnaissance de textes manuscrits anciens Transformer architectures deliver low error rates but are challenging to train due to limited annotated data in handwritten text recognition. We propose lightweight Transformer architectures to adapt to the limited amounts of annotated handwritten…
Defended on Decembre 15th 2023 Réseaux de Neurones à Convolution Spatio-Temporelle pour l’Analyse et la Reconnaissance Précoce d’Actions et de Gestes Sujet Ce travail de recherche se concentre sur la reconnaissance précoce de gestes dans le domaine de l’interaction homme-machine. Il s’inscrit dans le cadre d’une collaboration entre deux équipes…
Defended December 14th 2023 Apprentissage par transfert pour l’analyse faciale avec des données annotées limitées et incohérentes Sujet L’apprentissage profond s’est grandement développé ces dernières années. Cependant, beaucoup des méthodes existantes reposent toujours sur l’apprentissage supervisé qui requiert des données annotées. Or, obtenir ce type de données peut se révéler…
Defended September 12 2023 Analyse en-ligne d’opérations arithmétiques manuscrites posées pour l’aide à l’apprentissage sur tablette numérique Abstract Cette thèse s’inscrit dans la continuité du LabCom «Script&Labs » qui porte sur l’apport de l’IA pour l’apprentissage numérique. Nous traitons la problématique de l’analyse d’opérations arithmétiques posées manuscrites réalisées sur tablette…
Intégration de connaissances explicites à l’apprentissage profond pour la reconnaissance et la segmentation d’écriture manuscrite d’enfants Résumé Notre objectif est de concevoir un système de reconnaissance et de segmentation d’écriture manuscrite d’enfants dans le but d’analyser précisément l’écriture afin de faire des retours orthographiques immédiats à l’enfant. Les contributions de…
Soutenue le 16 décembre 2022 Big-data historique : modélisation de stratégies d’analyse de collections de documents Résumé Les travaux de cette thèse s’inscrivent dans le projet ANR HBDEX dont l’objectif est d’étudier le comportement des marchés financiers sur le long terme. L’extraction d’informations dans des images de tableaux anciens de…
Soutenue le 24 juin 2022 Apprentissage en environnement non stationnaire de systèmes d’inférence floue évolutifs: Application pour un système gestes/commandes Résumé Ce travail de thèse s’inscrit dans la problématique de l’adaptation d’un système d’analyse aux évolutions continues des données d’apprentissage. Ce nouveau type d’apprentissage, dit sur flux de données, impose…
Phd student: Solène Tarride Superisor : Bertrand Coüasnon, Aurélie Lemaitre Founding: CIFRE contract with Doptim company Combination of logical and textual knowledge for recognition of ancient register images Soutenue le 11 avril 2022 Combination of logical and textual knowledge for recognition of ancient register images Résumé Cette…
Combination of unsupervised generative models and a syntactical method for music symbol detection with few annotated data Defense on June 30th 2021 Abstract In this work, we study the detection of music symbols in images of complex, historical, dense, noisy and damaged printed music scores through the use of Deep…
Design of an intelligent tutoring system for geometry learning based on on-the-fly interpretation of hand-drawn figures production. Defended on december 4th 2020 Abstract This PhD is in the context of the « e-Fran » national project called ACTIF and deals with the design of pen-based intelligent tutoring system…
