Aymane LAKOUISS

– Développement de méthodes d'analyse d'images cosmétiques basées sur l'intelligence artificielle pour automatiser l'évaluation des caractéristiques de jeunesse du visage. – Conception et adaptation de modèles de deep learning (segmentation et classification) à partir d'architectures CNN afin d'améliorer la précision et la robustesse des analyses. – Exploitation des résultats d'analyse pour mesurer l'efficacité des soins cosmétiques et étudier les corrélations entre indicateurs de jeunesse et types de traitements.

– Amélioration d'un modèle de Deep Learning pour l'extraction automatique des murs, portes et fenêtres à partir d'images de plans d'habitat. – Optimisation de l'architecture, des hyperparamètres et des techniques d'augmentation de données pour améliorer la précision. – Développement de méthodes de post-traitement pour affiner la vectorisation, incluant le réalignement des points et la fusion des segments.

– Conception et développement d'une solution d'IA et de vision par ordinateur pour le traitement de données industrielles. Mise en place d'approches permettant d'extraire des informations pertinentes à partir de vidéos de production, en combinant méthodes mathématiques et intelligence artificielle pour analyser et structurer les données.

– Développement d'un logiciel embarqué sur FPGA pour l'acquisition et le traitement des données signaux numériques, avec génération et mise en forme de sortie.