COmputer vision for REal time Systems
L’équipe CORES développe des systèmes de vision par ordinateur avancés, de la conception de dispositifs d’acquisition non conventionnels jusqu’aux méthodes d’analyse par apprentissage machine, pour extraire, en temps réel, des informations fonctionnelles pertinentes à partir de signaux, d’images et de vidéos. Nos travaux s’appliquent à des domaines aussi variés que la santé, le patrimoine culturel et l’industrie 4.0.
22 enseignants-chercheurs permanents, 3 personnels IATOS et 20 à 25 doctorants.
Deux axes de recherche
Axe 1 — Signal et image temps réel
Conception de caméras intelligentes couplant capteurs et unités de traitement embarqué, développement de méthodes d’analyse temps réel (apprentissage automatique et profond) et déploiement au sein de réseaux de capteurs communicants sécurisés.
Applications phares :
- Monitoring de santé par caméra — estimation sans contact de signaux physiologiques (rythme cardiaque, fréquence respiratoire) par photopléthysmographie à distance (rPPG), cartographie de la perfusion microvasculaire pour le suivi de cicatrisation des plaies, analyse de signaux physiologiques
- Suppléance sensorielle — aide à la navigation et à la manipulation d’objets pour les personnes déficientes visuelles (projets 3D Sound Glass, MILOU)
- IA quantifiant l’incertitude — segmentation et classification d’images médicales (IRM) avec contrôle qualité automatique et détection de données aberrantes
- Imagerie infrarouge spécifique — caméra InGaAs développée pour l’astronomie (Pic du Midi)
Axe 2 — Mesure et perception visuelle par imagerie multimodale
Conception de systèmes d’imagerie non conventionnelle (multispectrale, imagerie par transformation de la réflectance – RTI) pour mesurer l’apparence des surfaces et des tissus biologiques, en croisant métrologie « dure » (mesures physiques objectives) et « soft-métrologie » (perception visuelle humaine).
Applications phares :
- Patrimoine culturel – documentation, conservation et valorisation d’objets et surfaces complexes (dispositif Multi-ASpeX)
- Santé – endoscopie multispectrale pour la détection précoce de lésions cancéreuses (gastro-entérologie)
- Industrie – contrôle qualité et pilotage de l’apparence des surfaces manufacturées
Exemples de Projets de recherche
Projets ANR
- PRME FLUO (2027 – 2031, Porteur : Y. Benezeth) – Estimation de matrices de fluorescence par imagerie multispectrale et réseaux de neurones physiquement informés
- JCJC NUID (2026 – 2030, Porteuse : H. Chatoux) – Non Uniform Image Distance
- PRC Wound-rPPG (2024 – 2028, Porteur : Y. Benezeth) – Mesure sans contact de la perfusion cutanée pour le suivi de cicatrisation des plaies (avec Université de Lorraine, CHU de Nancy)
- PRC RTI 4.0 (2023 – 2027, Porteur : A. Mansouri) – Imagerie par transformation de la réflectance pour l’industrie 4.0 (avec Université Bretagne Sud)
- JCJC ACCECIT (2020 – 2024, Porteur : S. Bricq) – Quantification de l’incertitude pour l’IA explicable en imagerie médicale
Projets européens
- UNCHANGED (MSCA ITN, 2026 – 2030) – Réseau doctoral européen
- DECADOCS (MSCA ITN, 2025 – 2030) – Réseau doctoral européen – interaction avec des œuvres du patrimoine en réalité virtuelle
- CHEMINOVA (Horizon Europe, 2023 – 2026, Porteur : A. Mansouri) – Consortium de 11 partenaires académiques et industriels
- CHANGE (MSCA ITN, 2018 – 2023, Porteur : A. Mansouri) – Réseau doctoral européen
Quelques partenaires
- Partenaires industriels : startups et PME (Unissey, Pollen Metrology, Efer Endoscopy, CMPHY…) et grands groupes (Honda, Huawei, Safran, Renault…)
- Partenaires internationaux : University at Buffalo (USA), University of Rochester (USA), Chinese Academy of Sciences (Chine), Honda Research Institute (Japon), Hospital Universitario Virgen del Rocío (Espagne), NTNU (Norvège), …
Contact
Yannick Benezeth – responsable d’équipe yannick.benezeth@ube.fr