Invitation à la soutenance de thèse de Mathieu Bouet (20 octobre à 15h)

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée :
"Localisation en trois dimensions de tags RFID basée sur les
informations de connectivité."

La soutenance se déroulera le :

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Mardi 20 Octobre à 15h00 au LIP6, salle 549 - 5ème étage (Site Passy-Kennedy)
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Vous êtes également invités au pot qui suivra.

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Résumé
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La radio-identification (RFID) est une méthode pour lire à distance
des identifiants contenus dans des appareils électroniques appelés
tags. Cette technologie qui permet la traçabilité des personnes et des
objets est amenée à supporter le développement de services
ambiant-intelligents en associant une position à chaque identité. Dans
cette thèse, nous proposons une nouvelle approche générale pour la
localisation des tags. Elle repose sur les données intrinsèques de ces
systèmes: les informations de connectivité. Celles-ci sont converties
en contraintes topologiques afin de délimiter la zone de présence de
chaque tag. Notre approche supporte l'hétérogénéité des équipements,
des environnements et l'estimation de positions 3-D. Nous la
développons en proposant deux méthodes de localisation. La première,
OpTop, repose sur une technique d'optimisation où une fonction-coût et
un ensemble de contraintes relatives à la position du tag sont définis
à partir des informations de connectivité. La seconde, L-VIRT,
consiste à discrétiser l'espace pour délimiter l'intersection du
maximum de contraintes topologiques relatives au tag et ainsi son
volume de présence.

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Abstract
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Radio-identification (RFID) enables remote identification and tracking
of people and objects. Researchers envisage this technology to support
the development of ambient-intelligent services when tag's identifier
can be associated with its position. This work proposes a new approach
for the localization of RFID tags. It applies intrinsic data of
radio-identification systems: connectivity information. These data are
converted into topological constraints to delimit the zone of presence
of each tag. Thus, our approach considers heterogeneous equipment and
environments, as well as position estimation in three dimensions. We
employ our approach to develop two localization methods: OpTop and
L-VIRT. The former is based on an optimization technique where a cost
function and a set of constraints relative to the location of the tag
are defined using connectivity information. The latter consists in
discretizing the space to delimit the intersection between the maximum
inclusive and exclusive topological constraints relative to the tag.

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Jury
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- Guy PUJOLLE, professeur à l'Université Pierre et Marie Curie
(directeur de thèse)
- Philippe JACQUET, directeur de recherche à l'INRIA (rapporteur)
- David SIMPLOT-RYL, professeur à l'Université Lille 1 (rapporteur)
- Vania CONAN, ingénieur de recherche à Thalès Communications (examinateur)
- Laurent REYNAUD, ingénieur de recherche à Orange Labs (examinateur)
- Pierre SENS, professeur à l'Université Pierre et Marie Curie (examinateur)

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Accès
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LIP6 : 104 avenue du Président Kennedy, 75016 Paris.
Plan d'accès : http://www.lip6.fr/informations/comment.php
Demander un badge visiteur à l'accueil et prévoir une pièce d'identité.

Cordialement,

Mathieu Bouet

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Mathieu BOUET
Mathieu.Bouet@lip6.fr

Ph.D. Student
Université Pierre et Marie Curie
Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6)
http://www-phare.lip6.fr/~bouet/