Thèse en cours

Méthodes spectrales robustes pour l'analyse des formes et l'évaluation des déformations
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Auteur / Autrice : Robin Magnet
Direction : Maks Ovsjanikov
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Informatique, données, IA
Date : Inscription en doctorat le 01/02/2021
Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIX - Laboratoire d'informatique

Résumé

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Le but de ce projet est de développer un cadre théorique ainsi que des méthodes informatiques efficaces afin d'analyser la variabilité au sein de données géométriques. Cette thèse considère les problématiques de comparaison de formes 3D, de mise en correspondance, de classification, d'extraction de régions distinctives ou déformées au sein d'une collection, de clustering, de recherche de formes géométriques dans de grandes bases des données, etc... Les méthodes actuelles, étant principalement limitées aux déformations quasi-isométriques, échouent souvent (d'une façon catastrophique) en présence de variabilité significative ou d'artefacts tel que du bruit ou une absence de données. Par conséquent, l'objectif est de s'appuyer sur ces résultats afin à la fois d'améliorer la robustesse des techniques de comparaison de formes 3D et de développer un nouveau cadre de calcul unifié pour représenter, extraire et analyser la variabilité et les différences dans les collections de données géométriques.