Catégorie : Opportunités

Classification EEG et Dynamique des Matrices de Covariance Stage de 6 mois, de février à juillet 2027 Encadré par Hakim SI-MOHAMMED, Jérémie BOULANGER et François CABESTAING Mots-clés: EEG, classification, géométrie riemannienne, antidéveloppement Contexte scientifique Les matrices de covariance permettent de transformer des signaux EEG de manière à capturer les relations entre les canaux enregistrés, et …

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Développement de méthode de réidentification à partir de datasets EEG Contexte Les Interfaces Cerveau-Ordinateur (ICO) sont des systèmes permettant aux utilisateurs d’interagir avec des systèmes informatiques par le seul biais de leur activité cérébrale. Pour fonctionner, de tels systèmes reposent sur l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique sur des jeux de données enregistrés, afin d’apprendre à …

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