broken image
broken image

l'innovation pour les industries culturelles et créatives

  • Accueil
  • Réseau Carats
  • Innover Ensemble
  • Réalisations
  • Actualités
  • …  
    • Accueil
    • Réseau Carats
    • Innover Ensemble
    • Réalisations
    • Actualités
broken image
broken image

l'innovation pour les industries culturelles et créatives

  • Accueil
  • Réseau Carats
  • Innover Ensemble
  • Réalisations
  • Actualités
  • …  
    • Accueil
    • Réseau Carats
    • Innover Ensemble
    • Réalisations
    • Actualités
broken image

Apprentissage profond pour la caractérisation de la peau en cosmétique

· Compétences et collaborations

Le Centre de Morphologie Mathématique de MINES ParisTech collabore depuis 2008 avec L'Oréal Recherche Avancée sur des thématiques liées à la quantification d'images de la peau.

Depuis 2016, les méthodes d'apprentissage profond prennent une place de plus en plus importante dans les études réalisées dans ce cadre. Nous avons en particulier développé des méthodes combinant morphologie mathématique et réseaux de convolution pour la segmentation d'images histologiques.

Le transfert technologique est en cours et les premières méthodes obtenues sont déjà utilisées en routine dans les laboratoires de L’Oréal.

Carnot M.I.N.E.S I CMM (Centre de Morphologie Mathématique) - MINES ParisTech
Etienne Decencière I Maître de recherche

Billet précédent
Des usages multifonctionnels de pigments naturels
Billet suivant
L'Intelligence Artificielle pour la préservation et la...
 Revenir au site
Utilisation des cookies
Nous utilisons des cookies pour améliorer l'expérience de navigation, la sécurité et la collecte de données. En acceptant, vous consentez à l'utilisation de cookies à des fins publicitaires et d'analyse. Vous pouvez modifier vos paramètres de cookies à tout moment. En savoir plus
Accepter tout
Paramètres
Refuser Tout
Paramètres des Cookies
Cookies nécessaires
Ces cookies sont destinés pour des fonctionnalités de base telles que la sécurité, la gestion du réseau et l'accessibilité. Ces cookies ne peuvent pas être désactivés.
Cookies pour les statistiques
Ces cookies nous aident à mieux comprendre comment les visiteurs interagissent avec notre site web et nous aident à découvrir les erreurs de navigation.
Préférence pour les Cookies
Ces cookies permettent au site web de se souvenir des choix que vous avez faits afin de fournir une fonctionnalité et une personnalisation améliorées.
Enregistrer