Wednesday, 17 January 2018

MFE 2015-2016

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Analyse et caractérisation du mouvement sur des images de résonance magnétique. (libre)

Description :
L'imagerie de résonance magnétique est une technique d'imagerie non-invasive permettant une visualisation 2D ou 3D d'un patient. L'IRM permet également de mettre en évidence la distribution des directions de diffusion de molécules d'eau (cfr: IRM diffusion). Dans le cas d'une imagerie de diffusion du foie, les battements cardiaques vont perturber cette distribution entraînant un bruit dans l'acquisition. Il faut alors synchroniser les acquisitions sur l'instant du cycle cardiaque générant le déplacement le plus faible sur le foie. L'objectif de ce travail est d'analyser et de caractériser les mouvements au sein d'une séquence d'images prise avant l'imagerie de diffusion. L'algorithme d'amplification de vidéo eulerienne sera notamment envisagé.

Pré-requis : Analyse d’image 2D/3D, programmation (python ou C/C++)

Contacts :Stephan Hahn(stephahn _AT_ ulb.ac.be), Olivier (odebeir _AT_ ulb.ac.be)

Status

libre


Comparaison de critères de sélection de variables quantitatives dans les algorithmes d'arbre de décision/classification. (libre)

Description :
Ce travail consiste à étudier les méthodes actuelles de construction d'arbre de décision en classification supervisée en se focalisant sur le traitement des variables quantitatives. Des critères prenant en compte les caractéristiques des distributions statistiques des valeurs, ainsi que la notion de marge maximale, seront mis en oeuvre et comparés sur des bases de données artificielles et réelles.

Pré-requis : analyse de données multivariées, notions de classification supervisée, notions de programmation

Contacts :Christine Decaestecker (cdecaes_AT_ulb.ac.be)

Status

libre


Exploitation de la cohérence spatiale dans le recalage d’images de lames histologique à haute résolution (libre)

Description :

Le recalage est un procédé permettant l’alignement d’images dans le but de combiner ou de comparer leurs informations respectives. Basés sur des bibliothèques logicielles développées pour l'imagerie clinique, des travaux récents ont adaptés ces techniques au recalage d’images de lames histologiques complètes, qui sont des images de très grande taille (80.000 x 60.000 pixels). Le recalage est basé sur le programme open-source "elastix" et s'opère en deux étapes: recalage de l'image complète à basse résolution suivie du recalage par champs successifs à haute résolution. L'objectif de ce travail est d'améliorer cette seconde étape en exploitant la cohérence spatiale entre champs de vue. Il visera également à traiter le cas d'images de lames présentant des défauts (plis, déchirures, etc.). Les méthodes développées devront être validées sur un ensemble d'images munies de points de contrôle localisés par un expert.

Pré-requis : Analyse d’image 2D, programmation (C/C++ et python)

Bibliographie:

1. Klein S, Staring M, Murphy K, et al. Elastix: a toolbox for intensity-based medical image registration. IEEE Trans Med Imaging 2010;29:196–205.

2. Mueller D, Vossen D, Hulsken B. Real-time deformable registration of multi-modal whole slides for digital pathology. Comput Med Imaging Graph 2011;35:542–56.

3. Moles Lopez X, Barbot P, Van Eycke Y-R, et al., Registration of whole immunohistochemical slide images: an efficient way to characterize biomarker colocalization, J Am Med Inform Assoc 2015; 22(1):86-99.

Contacts :Christine Decaestecker (cdecaes_AT_ulb.ac.be), Yves-Rémi Van Eycke (yveycke_AT_ulb.ac.be), Olivier (odebeir_AT_ulb.ac.be)

Status

libre


Réalisation d'un lutrin virtuel multi-touch. (libre)

Description :
Depuis 2010, un lutrin virtuel est présenté dans le cadre de plusieurs expositions. Ce mémoire aura pour but de réaliser un nouveau prototype de lutrin intégrant des fonctionnalités "multi-touch" grâce à l'utilisation d'une caméra 3D (kinect ou autre). En résumé, les problèmes abordés au cours de ce travail seront les suivants : reconnaissance de la surface du lutrin, reconnaissance des mains dans le champ et gestion multi-touch, détection de la rotation des pages, adaptation de la projection à la surface du lutrin et identification du numéro de page.

Pré-requis : analyse d'image 2D/3D, programmation (C/C++ et python)

Contacts : Rudy Ercek (rudy.ercek_AT_ulb.ac.be), Arnaud Schenkel (arnaud.schenkel_AT_ulb.ac.be), Olivier Debeir (odebeir_AT_ulb.ac.be)

Status

libre



Design and Development of a Comprehensive DICOM validation application. (libre)

Description :
Using the new XML machine-readable format of the DICOM standard (docbook documents), the architecture of software tools and services for the automatic extraction and utilization of the full content of the DICOM standard will be defined and the corresponding software solutions will be developed. A comprehensive DICOM validation application will also be developed as a pilot project using the previously created DICOM standard digital services.

References : http://dicom.nema.org/; http://www.oasis-open.org/docbook/

Requirements : XML, database, Java or Python or C++.

Contacts : David Wikler (david.wikler_AT_ulb.ac.be), Arnaud Schenkel (arnaud.schenkel_AT_ulb.ac.be), Stijn Vansummeren (stijn.vansummeren_AT_ulb.ac.be)

Status

libre

Implémentation, évaluation et comparaison de différents algorithmes de segmentation automatique de tumeurs sous-cutanées dans des images µTEP/CT de FDG. (Corentin Martens <Corentin.Martens_AT_ulb.ac.be>)

Description :
L’imagerie par tomographie d’émission de positons (TEP) est utilisée largement en clinique pour guider la radiothérapie et évaluer la réponse au traitement de différents cancers. En particulier, l’extension et le volume des masses tumorales sont déterminés sur base d’images TEP/CT. L’imagerie TEP au [18F]-FDG, un sucre modifié et radiomarqué qui est incorporé préférentiellement et massivement dans les cellules tumorales, fournit l’information spatiale du volume métaboliquement actif de la tumeur, tandis que le CT fournit une information anatomique.

De nombreuses techniques et méthodologies ont été proposées et mises au point pour les applications cliniques, des plus simples aux plus complexes, mais toutes sont dépendantes des performances de la caméra TEP, du type de reconstruction et de l’aspect, de la taille, de la localisation et de la biologie des tumeurs1–3. La résolution et la définition des images en µTEP sont toutefois très supérieures à celles observées sur les caméras cliniques et les tumeurs considérées sont de plus petite taille. Il y a donc une nécessité de développer des outils de segmentation spécifiques et adaptés.

Le travail proposé à l’étudiant consiste ainsi à implémenter, évaluer et comparer différentes méthodes de segmentation afin de déterminer la ou les méthodes optimales pour les tumeurs sous-cutanées implantées chez des souris et imagées avec la caméra µTEP/CT du CMMI, le Centre de Microscopie et d’Imagerie Moléculaire du pôle universitaire ULB-UMons. Ces modèles sont la base de la recherche préclinique sur le cancer, tant pour les études plus fondamentales portant sur la biologie du cancer que pour l’élaboration et l’évaluation d’approches thérapeutiques innovantes. Plus particulièrement, il s’agira pour l’étudiant de mettre au point au moins et de valider au moins une technique de seuillage adaptatif et une technique de contourage par apprentissage, et d’évaluer la performance de ces techniques sur différents groupes de tumeurs au profil bien défini.

Bibliographie

1. Lee, J. A. Segmentation of positron emission tomography images: Some recommendations for target delineation in radiation oncology. Radiother. Oncol. 96, 302–307 (2010).

2. Zaidi, H. & El Naqa, I. PET-guided delineation of radiation therapy treatment volumes: a survey of image segmentation techniques. Eur. J. Nucl. Med. Mol. Imaging 37, 2165–2187 (2010).

3. Foster, B., Bagci, U., Mansoor, A., Xu, Z. & Mollura, D. J. A review on segmentation of positron emission tomography images. Comput. Biol. Med. 50, 76–96 (2014).

Contacts :Gaetan Van Simaeys(Hôpital Érasme et CMMI) <gaetan.vansimaeys_AT_ulb.ac.be>,Olivier Debeir <odebeir_AT_ulb.ac.be>

Status

attribué à Corentin Martens <Corentin.Martens_AT_ulb.ac.be>


Caractérisation de l’hétérogénéité métabolique des tumeurs implantées dans un modèle préclinique par analyse de texture d’images µTEP au FDG. (shicwang <Shichao.Wang_AT_ulb.ac.be>)

Description :

La tomographie d’émission de positons (TEP) est une technique quantitative d’imagerie médicale qui permet la détection avec une grande sensibilité d’un traceur radioactif injecté à un patient ou un petit animal. En particulier, le [18F]- FDG est un radiotraceur largement utilisé pour la détection et le suivi de tumeurs. L’étude quantitative de sa distribution fournit des informations essentielles sur la réponse au traitement et le pronostic de la maladie.

Les paramètres quantitatifs couramment exploités dans les images TEP au FDG sont le volume métabolique et l’incorporation du traceur. Toutefois, l’hétérogénéité des tumeurs, qui souvent reflète une plus grande agressivité et est associée à la résistance au traitement, n’est habituellement évaluée que visuellement, et n’est pratiquement jamais exploité en imagerie TEP préclinique, alors que la résolution d’image y est plus favorable et que la biologie des tumeurs y souvent maitrisée, donc plus reproductible, et toujours mieux connue qu’en conditions cliniques1–4.

L’objet de ce mémoire consiste à implémenter des techniques variées d’analyse de texture pour caractériser l’hétérogénéité de tumeurs implantées dans des souris sur base d’images µTEP/CT précliniques5,6. Les caractéristiques texturales ainsi déterminées seront évaluées et comparées en termes de robustesse, reproductibilité et pertinence en fonction des conditions d’acquisition, de reconstruction et des caractéristiques biologiques des tumeurs7,8.

Le travail sera réalisé en collaboration avec le personnel du CMMI, le Centre de Microscopie et d’Imagerie Moléculaire du pôle universitaire ULB-UMons.

Bibliographie

1. Aerts, H. J. W. L. et al. Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat. Commun. 5, (2014).

2. Tixier, F. et al. Visual Versus Quantitative Assessment of Intratumor 18F-FDG PET Uptake Heterogeneity: Prognostic Value in Non–Small Cell Lung Cancer. J. Nucl. Med. 55, 1235–1241 (2014).

3. Basu, S. et al. Evolving role of molecular imaging with PET in detecting and characterizing heterogeneity of cancer tissue at the primary and metastatic sites, a plausible explanation for failed attempts to cure malignant disorders. Eur. J. Nucl. Med. Mol. Imaging 38, 987–991 (2011).

4. El Naqa, I. et al. Exploring feature-based approaches in PET images for predicting cancer treatment outcomes. Pattern Recognit. 42, 1162–1171 (2009).

5. Orlhac, F. et al. Tumor texture analysis in 18F-FDG PET: relationships between texture parameters, histogram indices, standardized uptake values, metabolic volumes, and total lesion glycolysis. J. Nucl. Med. 55, 414–422 (2014).

6. Thibault, G. et al. Texture Indexes and Gray Level Size Zone Matrix Application to Cell Nuclei Classification. Proc. 10th Int. Conf. Pattern Recognit. Inf. Process. (2009). at

7. Hatt, M., Tixier, F., Cheze Le Rest, C., Pradier, O. & Visvikis, D. Robustness of intratumour 18F-FDG PET uptake heterogeneity quantification for therapy response prediction in oesophageal carcinoma. Eur. J. Nucl. Med. Mol. Imaging 40, 1662–1671 (2013).

8. Tixier, F. et al. Reproducibility of Tumor Uptake Heterogeneity Characterization Through Textural Feature Analysis in 18F-FDG PET. J. Nucl. Med. 53, 693–700 (2012).

Contacts : Gaetan Van Simaeys(Hôpital Érasme et CMMI) <gaetan.vansimaeys_AT_ulb.ac.be>,Olivier Debeir <odebeir_AT_ulb.ac.be>

Status

attribué à shicwang <Shichao.Wang_AT_ulb.ac.be>


Structure de données Octree/Kd-tree sur GPU pour le rendu 3D anatomique et/ou architectural par voxels. (libre)

Description :
Ce travail consiste à représenter un modèle 3D architecturale/anatomique authentique (p.e. http://www.nlm.nih.gov/research/visible/visible_human.html) par une arborescence de voxels qui permettra un meilleur accès des données pour un rendu accéléré de ses projections 2D. Les voxels ne seront plus représentés par une suite linéaire, mais plutôt par une chaine de données Octree ou Kd-tree qui tiendra compte du regroupement spatial intrinsèquement présent dans le modèle. Ceci permettra d’obtenir un meilleur caching et ainsi d’accélérer le rendu sur GPU (Graphical Processing Unit). Une démonstration convaincante sur ordinateur ou plateforme embarquée (p.e. le JETSON TK1 de NVidia) clôturera le travail.

Prérequis : affinité pour la 3D numérique, notions de représentation des données, notions de programmation CUDA et/ou OpenCL sur GPU

Contacts : Gauthier Lafruit (gauthier.lafruit_AT_ulb.ac.be), Arnaud Schenkel (arnaud.schenkel_AT_ulb.ac.be)

Status

libre


Accélération matérielle de la reconstruction volumétrique en imagerie médicale. (libre)

Description :
Tous nos hôpitaux sont aujourd’hui équipés d’appareils d’imagerie avancée permettant de visualiser des structures anatomiques complexes d’un patient en 3D. Malgré tout, la reconstruction volumétrique à partir de projections 2D reste un problème inverse délicat qui suscite encore aujourd’hui des études algorithmiques approfondies. Différents logiciels libres reprennent des avancées récentes en la matière, mais ne disposent pas/guère d’une programmation parallèle adéquate. Le travail consiste à maitriser les algorithmes et logiciels existants et de mettre une accélération matérielle en œuvre sur base de clusters GPU.

Prérequis : programmation avancée C/C++ et CUDA/OpenCL

Contacts : Gauthier Lafruit (gauthier.lafruit_AT_ulb.ac.be), David Wikler (david.wikler_AT_ulb.ac.be), Debeir (olivier.debeir_AT_ulb.ac.be)

Status

libre


Profondeur réglable sur Oculus Rift par synthèse d’images stéréoscopiques en vision naturelle. (libre)

Description :
La profondeur que nous percevons dans des images stéréoscopiques dépend de leur disparité, i.e. la distance horizontale entre deux points correspondants dans la paire d’images. Il est dès lors possible de régler la profondeur perçue en synthétisant de nouvelles images stéréoscopiques par déplacement des pixels d’une image de référence à l’aide d’une carte de profondeur pré-calculée (p.e. [1]). Le travail consiste à calculer une telle carte de profondeur et de synthétiser une nouvelle paire d’images stéréoscopiques à profondeur réglable sur Oculus Rift. La qualité des résultats obtenus sera comparée aux solutions Kinect et/ou des logiciels de référence standardisés (p.e. MPEG Free Viewpoint TV). Le travail s’axe principalement sur le développement algorithmique, mais peut évoluer vers une accélération matérielle (GPU, JETSON TK1, Odroid, Raspberry Pi, etc.) pour une démonstration en temps réel sans « mal du cyberespace ».

[1] Zhang, Ke; Lafruit, Gauthier; Catthoor, Francky «Real-time stereo matching: a cross-based local approach», IEEE International Conference on Acoustics, pp. 733-736, 2009.

Prérequis : affinité pour la 3D numérique, programmation avancée C/C++ et/ou CUDA/OpenCL et/ou Python

Contacts : Gauthier Lafruit (gauthier.lafruit_AT_ulb.ac.be), Benoît Penelle(benoit.penelle_AT_ulb.ac.be), Rudy Ercek (rudy.ercek_AT_ulb.ac.be)

Status

libre


Virtual windows on parallel worlds with Android TV. (libre)

Description :
The thesis consists in rendering a motion-parallax correct representation of a 3D scene on an Android-enabled TV screen, tracking the viewer’s position in front of the display and adapting the rendered viewpoint projection accordingly. Starting from a Philips Android TV, the built-in or (specific) accessory camera will be used to detect the end-user’s position. His/her position is communicated to a remote server that renders the corresponding 2D projection of the 3D scene and transmits the so-obtained video to the screen through HDMI at minimal latency. The final demo will show a scene moving in accordance to the user’s position, as if he/she would be looking through a window to a parallel world, which is virtually present behind the TV screen that acts as the viewing window.

The work will be done in collaboration with the Advanced Software Development department at TpVision in Ghent, part of TPV Technology, the no. 1 monitor manufacturer in the world.

Prerequisites: programming with Android and C/C++

Contacts :Gauthier Lafruit (gauthier.lafruit_AT_ulb.ac.be), Dirck Seynaeve (Dirck.Seynaeve_AT_tpvision.com)

Status

libre

« Télévision virtuelle MPEG-FTV » et « Navigation virtuelle libre » à partir de caméras fixes. (libre)

Description :
MPEG est un comité de standardisation ISO/IEC à renommée mondiale, qui se charge de standardiser toutes les technologies de compression dans le domaine de la télévision digitale (principalement MPEG-2 et MPEG-4 AVC/HEVC). MPEG-FTV « Free viewpoint TV » est une nouvelle activité dans MPEG qui explore les technologies la de télévision digitale du futur et plus particulièrement la « télévision virtuelle », qui permet une navigation virtuelle libre dans un volume scénique entouré de caméras fixes par interpolation non-linéaire entre lesdites caméras.

Le travail consiste à implémenter l’algorithme « Light Field Epipolar Plane Imaging » décrit dans [1] et d’en explorer les possibilités dans le contexte de la « navigation virtuelle libre ». Le travail s’inscrit dans une collaboration européenne, et plus particulièrement avec l’institut de recherche en multimédia B<>COM France [2].

[1] C. Kim, H. Zimmer, Y. Pritch, A.S. Hornung, M. Gross, “Scene reconstruction from high spatio-angular resolution light fields”, ACM Transactions on Graphics - SIGGRAPH 2013 Conference Proceedings, Volume 32 Issue 4, July 2013.

[2] http://www.b-com.com/

Prérequis : stage de préparation chez B<>COM France, programmation avancée C/C++

Contacts :Gauthier Lafruit (gauthier.lafruit_AT_ulb.ac.be),Joël Jung (Joel.Jung_AT_b-com.com)

Status

libre


Acquisition en temps réel de la pulsation cardiaque par analyse d'image. (libre)

Description :
Le projet vise à mettre en oeuvre un système de détection et de mesure de la pulsation cardiaque basé sur une acquisition vidéo couleur et de la corréler avec une acquisition obtenue par un oxymètre/pulsomètre, ce mémoire sera réalisé avec un autre mémoire visant à acquérir l'activité respiratoire.

Prérequis : analyse d'image, traitement de signal

Contacts :Olivier Debeir (odebeir_AT_ulb.ac.be),Olivier.Van.Hove_AT_erasme.ulb.ac.be

Status

libre

Analyse en temps réel de l'activité respiratoire. (libre)

Description :
Ce mémoire vise à développer un système d'acquisition 3D temps réel de la cage thoracique d'un patient assis en vue d'estimer le volume inspiré et expiré (ainsi que les temps caractéristiques du mouvement de respiration). Des procédures de calibration seront développées pour valider l'approche, les mesures extraites seront analysées pour en extraire un maximum d'informations permettant de valider ou d'invalider la régularité du cycle. Ce mémoire sera réalisé en étroite collaboration avec un mémoire visant à extraire l'activité cardiaque lors de ce même examen.

Prérequis : analyse d'image, traitement de signal

Contacts :Olivier Debeir (odebeir_AT_ulb.ac.be),Olivier.Van.Hove_AT_erasme.ulb.ac.be

Status

libre

Extraction de plans architecturaux d'un nuage de points 3D. (libre)

Description :
La numérisation 3D de sites ou des bâtiments est de plus en plus utilisée dans les domaines de la conservation du patrimoine ou du génie civil. En outre, des techniques plus récentes de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) permettent de reconstruire dynamiquement un bâtiment dans lequel une caméra 3D (Kinect, ...) se déplace (e.g. Kinect fusion, projet google tango, ...). Dans les deux cas, nous obtenons un nuage de points 3D et il est souvent nécessaire d'en extraire des plans fiables et fidèle de l'infrastructure.

Le but de ce mémoire est de fournir un outil informatique (semi-)automatique permettant d'obtenir des plans d'architecte sous forme de plans de coupes (horizontaux) ou de plans de façades (verticaux) à partir de ces nuages de points 3D. Après avoir identifié les techniques issues de l'état de l'art dans le domaine de l'analyse d'image et de la reconnaissance de formes, une mise en oeuvre sur des données concrètes sera proposée :

  • un scan 3D de l'Hôtel de Ville de Bruxelles constitué de plusieurs dizaines de millions de points.
  • des données acquises par l'étudiant dans un bâtiment à l'aide d'une Kinect.

Dans le premier cas, l'étudiant s'intéressera essentiellement au problème d'extraction de plans de façades (extraction des encadrements de fenêtres, ...). Dans le second cas, l'étudiant étudiera uniquement l'extraction de plans de coupe (horizontaux) de manière dynamique : mise-à-jour en continue de plans pendant toute l'acquisition.

Une validation de l'application et des méthodes pourra consister en la comparaison des résultats obtenus avec les plans d'architectes disponibles.

Prérequis : Analyse d’image, 3D, programmation (C/C++ et python)

Contacts :Rudy Ercek (rercek_AT_ulb.ac.be), Arnaud Schenkel (arnaud.schenkel_AT_ulb.ac.be), Gauthier Lafruit (gauthier.lafruit_AT_ulb.ac.be)

Status

libre


Décomposition de caractères chinois / Chinese characters analysis (libre)

Description :
Chinese characters are made of "primitives" named strokes. The goal of this work is to,firstly, propose a parametric model of strokes and, secondly, based on that model develop a method to automatically extract these strokes from Chinese characters.

Pré-requis : The candidate should have a correct programming level. Image processing and Chinese language knowledge is a plus.

Contacts :Xavier Baele (xavier.baele_AT_gmail.com), Olivier Debeir (odebeir_AT_ulb.ac.be)

Status

libre

Construction d'un modèle géométrique 3D de l'aorte sur base de l'analyse des enregistrements MRI cardiaque (Juliana Vulpe <Iuliana.Vulpe_AT_ulb.ac.be>)

Description :
Construction d'un modèle géométrique 3D de l'aorte sur base de l'analyse des enregistrements MRI cardiaque de plusieurs sujets.

  • Développer (améliorer) les techniques de traitement d'images MRI et automatiser cette analyse pour la généraliser à plusieurs sujets.
  • Fournir des paramètres de référence du flux sanguin dans l'aorte basé sur les mesures dites phase contrast MRI afin de les comparer à des mesures de ballistocradiographie.
  • Quantifier les changements de la géométrie (diamètre de l'aorte, mouvement du coeur,..) qui peuvent se produire au cours de la contraction cardiaque (Cardiac cine sequence).

Prérequis : Analyse d’image, 3D, programmation (C/C++ et python)

Contacts :Pierre-François Migeotte <Pierre-Francois.Migeotte_AT_ulb.ac.be>, Olivier Debeir (odebeir_AT_ulb.ac.be)

Status

attribué à Juliana Vulpe <Iuliana.Vulpe_AT_ulb.ac.be>

Développement et amélioration d'un tracker vidéo (UseTracker)

L'analyse automatique de vidéos est devenue un outil fondamental pour de nombreux domaines en biologie, et notamment pour l'étude du comportement animal. L'application des techniques de traitement d'image comme la reconnaissance et le suivi d'individus permet d'extraire rapidement des données (coordonnées, orientation, vélocité, identité…) systématiques et précises qui permettent de mieux comprendre les phénomènes observés.

Il existe sur le marché une palette de logiciels d'analyse vidéo, mais ceux-ci sont généralement payants et spécifiques pour un traitement donné. Afin de faciliter l'extraction de données et le partage de méthodologies, le service d'Ecologie Sociale situé à la Plaine a conçu le logiciel useTracker axé sur les librairies FFMPEG et OpenCV.

Dans ce contexte, nous proposons deux mémoires de fin d'étude qui sont tous appliqués à des cas concrets (vidéos expérimentales d'agrégation de cafards, de bancs de poissons, d'excavation collective chez les fourmis, etc...)

Création & amélioration de nouveaux algorithmes pour useTracker. (libre)

Description :
Les algorithmes traités permettront notamment la détection et la reconnaissance d'objets dans des conditions d'illumination variables et de proximité physique,ainsi que le suivi d'objets en forte densité (par exemple 60 poissons dans la même vidéo).

Prérequis : analyse d'image, programmation en C++

Contacts :Alexandre Compo (Alexandre.Campo_AT_ulb.ac.be), Rudy Ercek (rercek_AT_ulb.ac.be), Olivier Debeir (odebeir_AT_ulb.ac.be)

Status

libre

Intégration de l'analyse d'image avec le contrôle de robots simples dans UseTracker. (libre)

Description :
L'utilisation de robots dans le cadre d'expériences sur les comportements animaux permet une avancée majeure dans la compréhension des comportements des individus et de leurs interactions. Les expériences font souvent usage de robots comportant des capteurs leur permettant de percevoir leur environnement et d'adapter de manière autonome leur comportement en conséquence. À l'inverse, il serait intéressant d'utiliser des robots plus simples, contrôlés en temps réel par ordinateur. L'objectif de ce projet est de diriger en temps réel des robots à travers une connection bluetooth en fonction des objets et animaux (par exemple des poissons ou des cafards) détectés dans le flux vidéo d'une caméra par le tracker. Le travail implique le développement d'un plugin spécifique à cet usage récupérant le flux analysé, et l'envoi de commandes au robot en fonction des résultats de l'analyse d'image.

Prérequis : analyse d'image, programmation en C++

Contacts :Alexandre Compo (Alexandre.Campo_AT_ulb.ac.be), Rudy Ercek (rercek_AT_ulb.ac.be), Olivier Debeir (odebeir_AT_ulb.ac.be)

Status

libre