Cordelia Schmid : le défi de la vision par ordinateur

Date:
Mis à jour le 15/10/2020
Responsable de l'équipe-projet LEAR, au centre Inria Grenoble Rhône – Alpes, Cordelia Schmid fait partie des lauréats récompensés par l'European Research Council (ERC, conseil européen de la recherche) pour ses travaux sur la reconnaissance d'images par leur contenu.

Cordelia Schmid est chercheuse Inria dans le domaine dans de la vision par ordinateur, et plus spécifiquement  dans la reconnaissance visuelle associant descripteurs d’images invariants et méthodes d’apprentissage. Sa recherche permet à un ordinateur d’apprendre à interpréter tout type d’images et de vidéos réelles, à reconnaître des objets, mais aussi des actions et des lieux et à indexer de grandes bases d’images et de vidéos (plus de cent millions images). Elle figure ainsi parmi les précurseurs et leaders mondiaux des méthodes modernes de reconnaissance visuelle. En 2012, Cordelia Schmid a reçu la prestigieuse distinction IEEE Fellow ainsi qu’une bourse ERC Advanced Grant.

«Le prochain défi à relever est l’indexation de bases d’images et de vidéos toujours plus grandes par des méthodes faiblement supervisées, c'est-à-dire avec une intervention humaine de moins en moins importante. Ceci constitue le sujet de l’ERC Advanced Grant ALLEGRO (active large-scale learning for visual recognition) qui a pour but l’apprentissage autonome de concepts visuels à  partir de l’énorme quantité de données mise à  disposition sur le Net. L’idée est d’utiliser les données complémentaires associées à ces images et vidéos, telles qu’annotations écrites, commentaires oraux, scripts pour s’épargner le travail fastidieux et potentiellement incomplet des méthodes actuelles d’apprentissage supervisé. La difficulté sera d’être robuste à l’hétérogénéité, à  la relative inconsistance et à la qualité très variable des informations disponibles », précise Cordelia Schmid.

Cordelia Schmid
© Inria / H. Raguet

Dates-clés

  • 1996  : thèse à l'institut national polytechnique de Grenoble intitulée "Local Greyvalue Invariants for Image Matching and Retrieval " (Prix de la meilleure thèse de l'INPG)
  • 1996 – 1997  : postdoctorat à Oxford (Robotics Research Group )
  • 1997  : chercheuse au centre Inria Grenoble Rhône-Alpes
  • 2003  : création et responsabilité de l'équipe-projet LEAR
  • 2004  : directrice de recherche Inria
  • 2012  : reconnue "IEEE Fellow"  et lauréate d’une bourse ERC.
  • 2013 : obtention d'un ERC  ("Active Large-scale LEarninG for visual RecOgnition ")
  • 2014 et 2015 : Thomson Reuters Highly Cited Researcher.