Kaoutar EL HINA

Développement d’un démonstrateur Edge AI embarqué pour l’authentification biométrique à partir de signaux ECG. • Conception de la chaîne complète : acquisition ECG, prétraitement du signal, extraction d’embeddings, enrôlement et décision d’authentification. • Développement en C/C++ sur STM32H5, STM32H7 et STM32N6, sous Zephyr RTOS et bare-metal. • Développement, quantification INT8 et déploiement de modèles de Deep Learning sur le NPU Neural-ART du STM32N6. • Évaluation des performances du système : précision biométrique, latence, occupation mémoire et stabilité. • Intégration d’une architecture multi-cartes avec communication UART, affichage LCD et interface HTTP de supervision. • Analyse et résolution de problèmes bas niveau liés aux interruptions, aux buffers, au cache, à la mémoire externe XSPI et à l’exécution sur NPU. • Tests fonctionnels et d’intégration sur matériel réel, accompagnés de la rédaction de la documentation technique. Environnement technique : C/C++, Python, TensorFlow/Keras, STM32H5/H7/N6, Zephyr RTOS, bare-metal, NPU Neural-ART, quantification INT8, UART, ADC, Ethernet/HTTP, XSPI, Git et CMake.