Ke ZENG

En résumé

Entreprises

• Schlumberger - Stagiaire en Traitment d'images et Machine Learning (Projet Segmentation des images de roches)

  Paris 2016 - 2016 Context :
  Ce stage est une partie de la recherche lancée par l'équipe d'interprétation de Schlumberger sur l'analyse des déblais de forage. Les déblais de forage sont les morceaux de roches en provenant des forages. Le but du stage est de construire un système pour l’interprétation des caractéristiques et des propriétés à partir d'images de déblais de forage afin d'estimer le pourcentage de chaque type de roche en fonction de la profondeur souterraine.
  
  Réalisations : 
  Etudes d’approches d’identification de roches par texture et couleur
  - Comparaison d’espace de couleur (HSV et RGB)
  - Comparaison de texture filtres différents (filtres linéaires et filtres statistiques)
  Etudes de méthodes de segmentation d’images
  - Graphcut segmentation méthode
  - Machine Learning méthode KNN
  Implémentation d’interfaces pour l'interprétation de résultats de segmentation (Matlab GUI)
  - Implémentation du système automatique pour segmenter des images

• Limsi - Stagiaire -Projet Classification des lieux de scènes de la série ‘Game of Thrones’)

  2015 - 2015 Context :
  Ce stage s’inscrit dans la vaste recherche lancée depuis plusieurs années par le groupe TLP du LIMSI sur un système de questions-réponses multimodal. Ces travaux visent à utiliser des séries télévisées afin de mettre en place un langage automatique et multimodal.
  
  Réalisations : 
  Développement d’algorithmes visant à classifier les lieux des scènes de la série ‘Game of Thrones’ avec la librairie Opencv et Scikit Learn de Python
  
  Implémentation d’algorithmes de sélection des frames représentatifs de vidéos
  - La sélection des frames représentatifs par histogramme de couleur
  - Evaluation de la sélection des frames représentatifs par la distance de Hausdoff
  Etudes des approches d’extraction de descripteurs d’images
  - Utilisation de descripteurs d’images, SIFT, Histogramme, Contour
  Etudes de méthodes de l’apprentissage automatique (Machine Learning)
  - Test de classifieurs tells que SVM , Decision Tree, LDA, SGD, Random Forest

Formations

• Université Paris Descartes

  Paris 2015 - 2016

• Université Paris (Seine Saint Denis)

  Seine Saint Denis 2013 - 2015 Master
  
  Ingénierie et Innovation en Images et Réseaux (Parcours Images)

• Université Paris (Seine Saint Denis)

  Seine Saint Denis 2010 - 2013 Licence
  
  Science pour l'ingénieur (Parcours Traitement du signal)

Réseau

• Daouda KOBENAN