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Société de l'information et de la communication (DS07) 2017
Projet EnHerit

Exploitation des bases d'images patrimoniales

La vision artificielle a été révolutionnée par des méthodes reposant sur l'apprentissage de réseaux de neurones convolutionnels (CNNs), ou apprentissage profond, sur de très grandes bases de données. En parallèle, beaucoup d'efforts ont été investis pour numériser des collections d'oeuvres d'art et d'images d'archive. Les CNNs ont été testés sur ces bases de données, mais essentiellement pour des tâches de classification standard dans une unique base de données. Au contraire, ce projet vise à utiliser des outils modernes, en particulier ceux de l'apprentissage profond, pour développer des applications innovantes qui sont permises par ces bases de données. On visera entre autre la découverte de motifs récurrents dans des grandes bases d'images et la reconstruction 3D à partir de documents historiques.

Des progrès importants sur ces problématiques auraient un grand impact pour les sciences humaines telles l'histoire de l'art ou l'archéologie, ainsi que sur leur compréhension par le public.

Partenaires

LIGM Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge

Aide de l'ANR 289 656 euros
Début et durée du projet scientifique avril 2018 - 48 mois

 

Programme ANR : Société de l'information et de la communication (DS07) 2017

Référence projet : ANR-17-CE23-0008

Coordinateur du projet :
Monsieur Mathieu Aubry (Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge)

 

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