Direction scientifique
Transfert de connaissances vers l'industrie

Programme de stages

Electronique - Electricité >> Théorie et traitement du signal
1 proposition(s).

Recherche de marqueurs physiologiques du stress à partir de capteurs portés par la personne

DSIS/SCSE/LSCM

Electronique - Electricité - Théorie et traitement du signal

Grenoble

Région Rhône-Alpes (38)

4-6 mois

Ingénieur/Master

3355447

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : christelle.godin@cea.fr

Au sein du CEA-Leti, le LSCM (Laboratoire de Systèmes de Capteurs Multi-modaux) travaille en étroite collaboration avec le LPNC (Laboratoire de Psychologie et de Neuro-Cognition) et le Gipsa-Lab pour développer des outils permettant d'évaluer l'état émotionnel et le stress des personnes dans des situations de la vie réelle. Avec cet objectif, une campagne expérimentale a été entreprise cette année afin de collecter des données de différentes personnes dans des situations avec des niveaux et des natures de stress différents. Cette campagne doit se poursuivre à l'automne. A l'issue de cette campagne, nous disposerons d'une base de données permettant le développement d'algorithmes adaptés. L'objectif du stage sera de poursuivre et d'exploiter cette base de données afin de développer des algorithmes d'estimation du niveau de stress. On recherchera des solutions robustes aux différentes situations et généralisables à plusieurs utilisateurs avec un objectif de passer sur des applications de la vie réelle. Ainsi, les aspects pratiques d'implémentation algorithmique et de mesure en temps réel devront être pris en compte. En fonction des résultats obtenus, des campagnes expérimentales complémentaires pourront être réalisées par le stagiaire. Le stage comportera les travaux suivants :- étude bibliographique- prise en main des outils et des bases de données présents au laboratoire- expérimentations - analyse de données- développement d'algorithmes (extraction de caractéristiques, classification et estimation)- rédaction du rapport Le stagiaire devra posséder une formation d'ingénieur ou master en traitement de données, avoir des compétences en classification et reconnaissance des formes (machine learning). Une connaissance et/ou un intérêt pour la physiologie et la psychologie sont également recherchés.Un intérêt pour la poursuite des études en doctorat sera également apprécié.

Voir toutes nos offres