Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

Pauline MINARY

Doctorant
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Face pixel detection using evidential calibration and fusion
International Journal of Approximate Reasoning, pp 202-215, Vol. 91, décembre 2017
Calibration évidentielle conjointe de classifieurs SVM binaires fondée sur la régression logistique
Actes des 26e rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, LFA 2017, pp 39-46, (Prix ex aequo du meilleur papier doctorant), Amiens, France, Cepadues, octobre 2017
Evidential joint calibration of binary SVM classifiers using logistic regression
Proceedings of the 11th International Conference on Scalable Uncertainty Management, SUM 2017, pp 405-411, Volume 10564 of Lecture Notes in Computer Science, Granada, Spain, S. Moral, O. Pivert, D. Sánchez and N. Marín (Eds.), Springer, octobre 2017
An Evidential Pixel-Based Face Blurring Approach
4th International Conference on Belief Functions, BELIEF 2016, pp 222-230, LNAI 9861 (co-best student paper award), Prague, Czech Republic, J. Vejnarová and V. Kratochvil (Eds.), Springer, septembre 2016
2016
Conférence Internationale avec Comité de Lecture
A fusion method for blurring faces on platforms using belief functions
11th World Congress on Railway Research, Milan, Italie, juin 2016

Auteur de la thèse intitulée "Calibration évidentielle et fusion de classifieurs : application au floutage de visages"

2014 - 2017

Pour s’assurer des départs des trains en toute sécurité, notamment dans un environnement à forte densité, la SNCF met à disposition du conducteur du train un système de caméras permettant au conducteur de visualiser la totalité de son train à l’aide de moniteurs affichant l’image de caméras placées le long du quai.

Afin que la SNCF puisse exploiter ces vidéos pour d’autres utilisations, par exemple le déplacement des usagers dans une gare, il est nécessaire, pour respecter le droit à l’image, de flouter le visage des personnes présentes sur la scène.

L’objectif de cette thèse est donc de réaliser un système robuste de détection de visages dans la vidéo pour ensuite les flouter. Il devra en particulier tenir compte des conditions non contrôlées (météo, extérieur, intérieur, …) dans lesquelles fonctionnent les caméras.