Conception d'un système de reconnaissance de gestes par ultrasons H/F

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Contexte Le rayonnement ultrasonore d'une surface plane telle qu'un écran rend possible la détection et la reconnaissance des gestes d'un utilisateur pour interagir sans contact avec des objets numériques. En plus du bénéfice en termes d'intégration par rapport aux méthodes de tracking optique, les techniques ultrasonores, couplées à l'utilisation de machine learning, apportent de nouvelles possibilités d'interaction et d'analyse du geste. Mission L'objectif de ce stage sera de réaliser un système compact, composé d'une telle surface équipée de quelques transducteurs, pour une tâche de reconnaissance de gestes sans contact. Plusieurs applications sont envisagées pour ce système, allant d'une interaction gestuelle avec des systèmes numériques jusqu'à une aide à la rééducation et à la mobilité. Le stage consistera tout d'abord au choix et à la mise en place d'un montage expérimental pour la reconnaissance de gestes, composé de transducteurs piézoélectriques et de microphones. Cela comportera notamment l'assemblage du système et de son électronique associée pour l'amplification, la synthèse et l'enregistrement des signaux. Le stage visera également à l'enregistrement d'un jeu de données de gestes, choisis pour l'application souhaitée, ainsi que leur reconnaissance par l'utilisation d'outils de machine learning (réseaux récurrents). Enfin, des études utilisateurs pourront être menées afin d'évaluer le système dans un cas d'application réel.

Le Laboratoire des Interfaces Sensorielles et Ambiantes (LISA) du CEA LIST, situé sur le plateau de Saclay, concentre ses recherches sur le développement de nouvelles interfaces et de nouvelles interactions homme-machine. Grâce à notre équipe multidisciplinaire avec des compétences en mécanique, mécatronique, acoustique, informatique, ergonomie de conception et psychologie, nous couvrons l'ensemble du cycle de conception, de l'élicitation des besoins, à la construction de prototypes et leurs évaluations itératives.

Ce stage s'adresse à un ou une étudiante en dernière année de formation de cycle universitaire (Ecole d'ingénieur ou Master 2), avec des compétences en acoustique et traitement de signal. Des connaissances élémentaires en programmation (Python) seront également indispensables. Ce stage sera aussi l'occasion de développer des connaissances en instrumentation/mesure et en électronique, ainsi qu'en machine learning.

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

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