Identification de modèles physiques pour la synthèse d'images animées

par Jean Louchet

Thèse de doctorat en Mathématiques et informatique

Sous la direction de Georges Stamon.

Soutenue en 1996

à Paris 5 .

mots clés

• Animation par ordinateur
• Analyse du mouvement

Résumé

Les modèles particulaires constituent une classe de modèles bien adaptée à la simulation de processus physiques et à la communication homme-machine à travers les canaux gestuel, visuel et auditif. Ils sont souvent utilisés en synthèse d'images animées pour modéliser les objets articulés ou déformables à partir de systèmes masses-liaisons. Cependant l'une des difficultés de leur application est le manque de méthodes de construction de modèles dont on puisse garantir des comportements réalistes, donc bases sur le comportement d'objets réels observés et le traitement de données expérimentales. Nous montrons comment, à partir des seules données géométriques issues de l'animation, il est effectivement possible de retrouver les valeurs des paramètres du modèle physique. Il est fait appel pour cela à une strategie d'évolution, méthode d'optimisation stochastique apparentée aux algorithmes génétiques. Celle-ci présente comporte plusieurs spécificités. D'une part, la fonction de coût à optimiser, qui represente l'écart entre le comportement du modèle et le comportement désiré, est decomposée en fonctions de coût locales, de façon à permettre à l'algorithme d'exploiter efficacement la topologie de l'objet. D'autre part, l'algorithme bénéficie de propriétés d'auto-adaptativité par adjonction à chaque individu de descripteurs des mutations, eux-mêmes soumis au processus évolutif. Des résultats expérimentaux sont présentés, notamment concernant le comportement de l'algorithme en présence de données bruitées. En complément, est présentée une approche possible pour la construction des données cinématiques d'entrée (séquences de positions de particules) à partir de séquences d'images naturelles. Le projet s'inscrit dans le cadre de la synthèse d'images animées réalistes, et introduit des techniques d'analyse du mouvement en termes physiques à partir de comportements réels observés ou mesurés. Il ouvre des applications dans des domaines variés : réalité virtuelle, communication homme-machine, simulation, robotique ou création artistique.

Titre traduit

Identification of Physical Models for Animated Image Synthesis

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