Dounia - Consultant IMAGE

EXPERIENCE PROFESSIONNELLES DETAILLES

De 01/2017 à 08/2018 : Ingénieur R&D à Planorama – Paris, France
Thèmes de recherche : traitement d’images et deep learning
● Développement Python des méthodes de deep learning pour la détection d’objets,
d’anomalies dans la vente en détail
● Utilisation des techniques de reconnaissance d’images et deep learning
○Utilisation de méthodes traditionnelles (recalage, appariement d’images)
○Utilisation et modification des méthodes de deep learning (cnn)
Environnement technique :
Langages Python
Librairies OpenCV, caffe, caffe2, DIGITS, Scikit-learn
IDE Pysharm
Collaborateurs : Mickael Maillard, Xavier pécheur

De 12/2015 à 06/2016 : Ingénieur R&D à Laboratoire Hubert Curien –
Saint Etienne, France
Thèmes de recherche : traitement d’images et réalité augmentée
• Développement C++ d’une application de médiation pour l’épigraphie
• Utilisation des techniques de traitement d’images (recalage)
o Détection et sélection des informations à partir d’une image de référence et
images test
o Description et recalage
Environnement technique :
Langages C++, Android
Librairies OpenCV
IDE Qt, Eclipse
Collaborateurs : : Christophe Ducottet, Adrien Piffaretti, Jean Pierre Girard,
Michèle BRUNET, Pierre Alex, Damien Muselet

De 08/2015 à 12/2015 : Ingénieur R&D à Athlone Institute Technology –
Athlone, Irlande
Thèmes de recherche : traitement d’images et deep learning
o Développement Python d’un outil de shopping à distance (remplir le panier à
partir des images prises dans la maison)
o Développement un système de reconnaissance des marques (coca-cola, weight
watcher)
o Utilisation des algorithmes de deep learning (cnn)
Environnement technique :
Langages Python
Librairies OpenCV, Caffe, Digits, ipython
IDE Jupyter notebook
Collaborateurs : M.Brian lee, Kevin McGuiness, Prof. Noel O’Connor, Claus Pahl.

De 09/2014 à 04/2015 : Ingénieur R&D à Faro – Portugal
Thèmes de recherche : traitement d’images et deep learning
▪ Développement d’une représentation d’images profonde basée sur les algorithmes
de deep learning non supervisée (DBN) pour un système de reconnaissance d’objets
plausiblement biologique
Environnement technique :
Langages Python, Matlab
Librairies OpenCV, Caffe,
IDE Jupyter notebook, Matlab
Collaborateurs : M.Hans du buf, Kazim Terzic

De 10/2013 à 08/2014 : ATER à Université de La Rochelle- La Rochelle,
France
Module Niveau Volume
T.D T.P Eq.T.D
Java L1 9 21 23
Informatique (bureautique) L1 36 24
Développement web L1 6 4
Structure des données et
programmation en c
L2 39 26
Projet pour ISI M2 17 11.33
Totaux 9 119 88.33

De 10/2010 à 09/2014 : Doctorant au Laboratoire L3i – La Rochelle, France
Thèmes de recherche : traitement d’images et deep learning
▪ Etude de système de recherche d’images par contenu
▪ Etude de système de saillance (attention) visuelle
▪ Développement C++ d’un système de recherche d’images par contenue
▪ Proposition et développement d’un outil de filtrage des informations
▪ Proposition et développement d’un descripteur
Environnement technique :
Langages C++, C#
Librairies OpenCV, boost
IDE Visual studio

Collaborateurs : M.Revel Arnaud, M.Courboulay Vincent.
COMMUNICATION SCIENTIFIQUES
Conférences internationales :
• ********, D., Mancas M., Riche N., Courboulay V., & Revel, A. (2015). A
CBIRR-based evaluation framework for Visual attention models. EUSIPCO
2015, 31 Aout-4 Septembre 2015, Nice, France
• ********, D., Courboulay V., & Revel, A. (2014). A new hybrid textureperceptual descriptor: application CBIR. ICPR 2014, 24-27 Aout 2014,
Stockholm, Sweden
 ********, D., Courboulay V., & Revel A. (2012). Saliency Filtering of SIFT
Detectors: Application to CBIR. ACIVS 2012, 4-9 Septembre 2012, Brno,
Czech Republic. vol.7517 springer (2012), p.290-300.
Revues et lettres internationales :
• ********, D., Courboulay V., & Revel, A. (2015). Toward a perceptual
object recognition system, Electronic Letters on Computer Vision and
Image Analysis (ELCVIA-2014 PhD Thesis Dissemnination).
Chapitre du livre :
• ********, D., Courboulay V., & Revel A. (2016). Attentive content basedimage retrieval, From Human Attention to Computational Attention.
Chapitre de livre, springer.

REFERENCES
Arnaud Revel, Professeur à Université de La Rochelle, La Rochelle.
Mickael Maillard, responsable Equipe Recherche à Planorama, Paris.
Christophe Ducottet, Professeur à Telecom Saint Etienne, Saint Etienne.