Bugra Tekin reçoit la bourse Qualcomm Innovation Fellowship 2017-18
Bugra Tekin, un doctorant du Laboratoire de vision par ordinateur, a obtenu la bourse de Qualcomm Innovation Fellowship 2017-18. Il fait partie des trois gagnants choisis des universités européennes les plus réputées, et il est le seul gagnant d’une université suisse cette année.
Le projet de recherche de Bugra - intitulé « Real-time 3D Human Pose Estimation in the Wild » - mettra l’accent sur le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique nouveaux et efficaces pour la détermination de postures humaines en 3D, qui peuvent avoir des applications dans divers domaines tels que les jeux, la réalité augmentée, l’interaction homme-machine, la sécurité ou encore la santé.
Les données sur les postures humaines en 3D sont obtenues en annotant les positions des articulations d’une personne en 3D. Cependant, l’annotation en 3D est une tâche très difficile ; il n’est simplement pas possible de cliquer sur une image pour obtenir les données de posture en 3D, comme c’est le cas en 2D. Une façon d’obtenir ces données est d’utiliser des capteurs optiques spéciaux dans un contexte contrôlé d'un studio. Une autre façon est de générer ces données automatiquement en synthétisant des images d'entraînement artificielles avec des postures connues en 3D.
Le projet vise à remédier au problème actuel du manque de données d'entraînement capturées dans des environnements extérieurs incontrôlés, par opposition aux paramètres artificiels de laboratoire tels que les studios de capture de mouvement, requis pour que les réseaux neuronaux profonds évaluent avec succès des postures humaines réalistes en 3D.
Pour résoudre ce problème, Bugra vise à fournir de grandes quantités de données synthétiques en 3D et à appliquer des techniques d’adaptation de domaine pour tenir compte du décalage entre les données réelles et les données synthétiques. Il envisage également de tirer parti des annotations de posture en 2D, en l'absence de données de posture en 3D, pour développer des algorithmes d’apprentissage automatique faiblement supervisés, à savoir des algorithmes qui déduiront une posture en 3D uniquement à partir des informations partielles en 2D.
Le programme Qualcomm Innovation Fellowship a été mis en place pour reconnaître, récompenser et encadrer des étudiants en doctorat innovants et encourager de nouvelles idées, aboutissant à de futurs progrès et à de percées technologiques.