Création d'un logiciel de comparaison numérique d'empreintes digitales en python

NIVEAU: Master 1 ou 2

Création d'un logiciel de comparaison numérique d'empreintes digitales afin de permettre aux techniciens d'identification criminelle (TIC) d'évaluer la qualité des traces relevées sur les scènes d'infraction et de fournir une aide à la discrimination des familiers tout en respectant les critères établis par le DFAED et le Manuel Criminalistique Gendarmerie (MCG).

Activités confiées au stagiaire :

- État de l'art sur la comparaison d'empreintes

- Création d'un modèle de deep learning pour la détection automatique des minuties

- Développement d'un framework pour la mise en production de la solution

- Réalisation de la documentation technique

Niveau d’études recherché :

Master 1 ou 2

Nécessite de compétences avérées en python

> Durée et dates indicatives du stage : Stage de 6 mois sur l’année scolaire 2021/2022

> Conditions particulières de stage :

- présence du stagiaire la nuit, le dimanche ou un jour férié : non

- durée hebdomadaire maximale de présence : 35 heures – temps complet.

- accès au restaurant administratif (subvention « prestation repas » 1,27 E. au 1/1/2019)

- prise en charge 50 % dépenses Navigo (transport lieu hébergement / lieu de stage).

Loi n° 2014-788 du 10 juillet 2014 tendant au développement, à l’encadrement des stages et à l’amélioration du statut des stagiaires.

> Gratification : oui si supérieur à 44 jours de présence ou 308 H (3,90 E. / heure)

POUR POSTULER¤ ET/OU OBTENIR DES INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES :

> Contact, tuteur de stage :

- MISSIOUX Élodie - département du fichier automatisé des empreintes digitales (DFAED)

À noter : ⁃ Téléphone : 01.78.47.35.70

                  - Email : elodie.missioux@gendarmerie.interieur.gouv.fr

> ¤ Envoyer votre CV accompagné d'une lettre de motivation  

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#Biométrie#Empreintes digitales#Langage Python#Criminalistique#Informatique#Forensique#Identification humaine#Traitement automatique d'images#Traces biologiques ou papillaires#Deep learning

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