Apprentissage profond pour l’étude de la perception de soi suite à l’application de maquillages[...]

European Commission; France; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

L'European Commission propose une thèse de doctorat entièrement financée en partenariat avec l'équipe AIMAC de CentraleSupelec. Ce projet vise à explorer l'impact des produits de maquillage sur la confiance en soi à l'aide d'outils d'apprentissage automatique et d'analyse d'images. Le doctorant devra concevoir des modèles d'IA et réaliser des études sur différents critères culturels et démographiques.

Qualifications

• Connaissances pratiques en apprentissage automatique et traitement d’images.
• Compétences en Python requises.
• Expérience avec PyTorch souhaitée.

Responsabilités

• Concevoir des systèmes de vision par ordinateur et de graphismes informatiques.
• Travailler sur l’optimisation des outils de création d’images mentales.
• Réaliser des études de perceptions avec un panel diversifié.

Connaissances

Apprentissage automatique

Traitement d'images

Python

Communication orale et écrite en anglais

Outils

PyTorch

Description du poste

Informations Générales

Position: PhD Student. Poste entièrement financé par l’industriel.

Location: CentraleSupélec campus de Rennes (France).

Affiliation: Clarins et Equipe AIMAC, du laboratoire IETR (UMR CNRS 6164).

Supervisor: Catherine SOLADIE, Julie ROBIC, Dorothée GODET

Le maquillage a souvent été vu comme uniquement une quête de la beauté. Mais depuis peu, maquillage va de pair avec la recherche de bénéfices émotionnels [1]. C’est ce que montrent une récente étude, réalisé auprès d’un public de femmes de cultures différentes (France, Angleterre, Chine). Les attentes diffèrent selon les cultures, mais parmi les bénéfices émotionnels, nous pouvons notamment citer la recherche de la confiance en soi, choisie à 72% pour le panel anglais, arrivant ainsi en première position des bénéfices attendus.

Au regard de cette évolution des attentes, alors que de nombreuses études scientifiques ont montrées l’impact du maquillage sur l’attractivité par des évaluations et des mesures implicites [2,3], aucune recherche scientifique rigoureuse n’a abordé à ce jour l’impact du maquillage sur la perception des émotions.

Description et objectifs

L’objet de cette thèse est de mesurer, de façon objective, l’impact de certains produits et de certaines routines de maquillage sur les bénéfices émotionnels tels que la confiance en soi.

Cette thèse se fait en partenariat avec l’équipe AIMAC (Artificial Intelligence for Multimodal Affective Computing) de CentraleSupelec, spécialisée dans l’analyse des comportements humains, notamment émotionnels, à partir d’outil d’apprentissage profond. Deux axes principaux caractérisent les travaux de recherche de l’équipe : l’analyse multimodale d’émotions à partir de video (visage et voix) ; et la création de représentation mentales de visages émotionnels à partir de reverse corrélation numérique intelligente.

L’apport de technologies drivées par des outils d’apprentissage profond et d’intelligence artificielle va permettre de mesurer rigoureusement et objectivement l’amélioration de la confiance en soi lors de l’application de certains produits ou de certaines routines. Les études pourront se faire en fonction de plusieurs critères incluant l’âge, la culture, l’ange de perception (perception de soi, perception de l’autre), l’étape de la routine de maquillage, ou encore les produits utilisés.

Pour atteindre ces objectifs, le doctorant devra concevoir des systèmes de computer vision et de computer graphics en s’appuyant des modèles d’IA récents (VAE [4a,4b] ou Dynamic VAE [4c], modèle d’attention [4d],…). Ces outils permettront de réaliser plusieurs acquisitions et tests au sein d’un panel de sujets d’âge et de culture différente. Il s’agira plus précisément de déterminer la représentation mentale associée à la confiance en soi, en faisant varier les types de maquillage. Pour cela, il s’agira de :

Créer un outil de génération synthétique de maquillages spécifiques à partir d’une photo [5a, 5b, 5c]

Créer un outil de création d’image mentale [6a, 6b, 6c]

Etudier des images mentales en fonction de certains critères (perception de soi, perception de l’autre, âge, culture) [7a]

Les différentes études des images mentales se feront de façon incrémentale, en commençant par la comparaison de la perception de soi, de la perception par les autres et de la perception par les proches, pour différentes classes d’âge sur un panel caucasien.

Sur le premier point, afin d’avoir un modèle efficace, de nombreuses données sont nécessaires. Il s’agira donc d’étudier comment utiliser des BDD publiques massives et des données standardisées plus restreintes pour générer des images standardisées de Clarins. Le doctorant aura aussi à participer à l’acquisition terrain de ces données standardisées.

Sur le second point, afin de réduire le temps d’acquisition des images mentales, l’objet de l’étude consistera à travailler sur l’optimisation de l’outil de création d’images mentales (algo génétiques, recuit simulé, réseaux de neurones, etc...).

Sur le point 3, il s’agira de mener l’étude de bout en bout avec la spécification des protocoles expérimentaux, les expérimentations à proprement parler et l’analyse scientifique des résultats.

La publication dans des conférences et journaux de haut rangs est visée (tels que PAMI, TAC,

CVIU, PRL pour les journaux ou CVPR, ICCV, ECCV, FG, pour les conférences). Des publications

dans le domaine de la cosmétique seront

aussi envisagées.

Funding category: Financement public/privé



PHD Country: France

Le candidat doit avoir de bonnes connaissances et compétences pratiques en apprentissageautomatique et en traitement d’images. Une très bonne pratique de Python est requise, uneexpérience avec PyTorch est souhaitée. Le candidat doit également avoir de bonnescompétences en communication orale et écrite en anglais.