Équipe LSL : Light – Scatter – Learning

Responsable d’équipe :

Marwa EL BOUZ (Dr, HDR)

Enseignante-chercheuse

marwa.el-bouz@isen-ouest.yncrea.fr

Nombre de permanent : 8

Nombre de doctorants : 11

Mots clés :

• Caractérisation d’Objets
• Automatisation, Traitement d’Images
• Données Polarimétriques et Hyperspectrales
• Réseaux de Neurones

Classification d’objets par approche neuronale sur mesure

Lorsque la lumière interagit avec la matière, la matière laisse une signature dans la lumière. Par exemple, la composition chimique et la structure physique de la matière modifient les caractéristiques spectrales et polarimétriques de la lumière. D’un point de vue applicatif, l’analyse de ces signatures donne des informations sur la nature d’objets. Les techniques d’imagerie hyperspectrale et polarimétrique rendent possible ce type d’application. Mais derrière cette richesse de données résident une complexité de traitement et les méthodes classiques ont montré leurs limites. Cet axe de recherche vise à développer une IA pertinente basé sur l’expertise optique.

Utilisation conjuguée d’algorithmes IA et de modèles optiques pour la sécurisation de données

La collecte massive de données personnelles (smartphones, appareils mobiles, réseaux sociaux multiples, etc.) alimentée par des systèmes d’IA avancés soulèvent de nombreuses préoccupations, notamment dans les systèmes de reconnaissance faciale. Les données collectées à une fin peuvent être utilisées à d’autres fins. Devant La nécessité de protection des données, du respect de la législation GDPR (adoption par l’UE en 2018) et pour protéger les atteintes à la vie privée, nous avons proposé une technique de cryptage optique des images pour un système sécurisé de reconnaissance.

Safecity : projet national PIAVE pour la sécurisation de la ville de Nice et du secteur de la Défense à Paris

Caractérisation des algues et détection des maladies des plantes en combinant des techniques issues de la physique et de l’intelligence artificielle