Ph-D of Florent Imbert

Defended on November 22th 2024 Design of a deep neural network architecture dedicated to handwriting synthesis from kinematic sensors of a digital pen This thesis focuses on a digital pen equipped with kinematic sensors, and its aim is to reconstruct the in-line trace of handwriting. We introduce a new processing…

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Ph-D of Killian Barrere

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…

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Self-adaptive handwriting recognition using self-supervised learning

The aim of this thesis will be to look at self-supervised learning in order to take advantage of unsu-pervised examples for handwriting recognition. In recent years, a great deal of work has focused onself-supervised approaches for network pre-training. Starting with a pretext task that does not requiremanual annotation, the model…

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Ph-D of William Mocaer

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…

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Ph-D of Martin Dornier

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…

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Ph-D of Arnaud Lods

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…

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Ph-D Of Simon Corbille

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…

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Ph-D of Camille Guerry

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…

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Système tutoriel intelligent pour l’apprentissage par croquis (SKETCH)

Doctorant : Islam BARCHOUCH Encadrants :E. Anquetil (eric.anquetil@irisa.fr), Prof. à l’INSA de Rennes, Responsable de l’équipe IntuiDoc.N. Girard (nathalie.girard@irisa.fr), MC Univ. Rennes 1, équipe IntuiDoc. Lieu : laboratoire IRISA, IntuiDoc, Rennes Mots-clés : systèmes tutoriels intelligents, interprétation de documents manuscrits semi-structurés, tablettes orientées stylet, grammaires visuelles, croquis, Intelligence Artificielle, médecine, anatomie, pédagogie,…

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