Thèse soutenue

Alignement de données 2D, 3D et applications en réalité augmentée.
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Youssef El Rhabi
Direction : Luc Brun
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 12/06/2017
Etablissement(s) : Normandie en cotutelle avec Universitat autònoma de Barcelona
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, information et ingénierie des systèmes (Caen)
Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Caen Normandie (1971-....)
Laboratoire : Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation de Caen (1995-....)
Jury : Président / Présidente : Christophe Fiorio
Examinateurs / Examinatrices : Luc Brun, Hubert Cardot, Jean-Yves Ramel, Pascal Monasse, Josep Llados i Canet
Rapporteurs / Rapporteuses : Hubert Cardot, Jean-Yves Ramel

Résumé

FR  |  
EN

Ette thèse s’inscrit dans le contexte de la réalité augmentée (RA). La problématique majeure consiste à calculer la pose d’une caméra en temps réel. Ce calcul doit être effectué en respectant trois critères principaux : précision, robustesse et rapidité. Dans le cadre de cette thèse, nous introduisons certaines méthodes permettant d’exploiter au mieux les primitives des images. Dans notre cas, les primitives sont des points que nous allons détecter puis décrire dans une image. Pour ce faire, nous nous basons sur la texture de cette image. Nous avons dans un premier temps mis en place une architecture favorisant le calcul rapide de la pose, sans perdre en précision ni en robustesse. Nous avons pour cela exploité une phase hors ligne, où nous reconstruisons la scène en 3D. Nous exploitons les informations que nous obtenons lors de cette phase hors ligne afin de construire un arbre de voisinage. Cet arbre lie les images de la base de données entre elles. Disposer de cet arbre nous permet de calculer la pose de la caméra plus efficacement en choisissant les images de la base de données jugées les plus pertinentes. Nous rendant compte que la phase de description et de comparaison des primitives n’est pas suffisamment rapide, nous en avons optimisé les calculs. Cela nous a mené jusqu’à proposer notre propre descripteur. Pour cela, nous avons dressé un schéma générique basé sur la théorie de l’information qui englobe une bonne part des descripteurs binaires, y compris un descripteur récent nommé BOLD [BTM15]. Notre objectif a été, comme pour BOLD, d’augmenter la stabilité aux changements d’orientation du descripteur produit. Afin de réaliser cela, nous avons construit un nouveau schéma de sélection hors ligne plus adapté à la procédure de mise en correspondance en ligne. Cela permet d’intégrer ces améliorations dans le descripteur que nous construisons. Procéder ainsi permet d’améliorer les performances du descripteur notamment en terme de rapidité en comparaison avec les descripteurs de l’état de l’art. Nous détaillons dans cette thèse les différentes méthodes que nous avons mises en place afin d’optimiser l’estimation de la pose d’une caméra. Nos travaux ont fait l’objet de 2 publications (1 nationale et 1 internationale) et d’un dépôt de brevet.