Segmentation de maillages dynamiques et son application pour le calcul de similarité

par Guoliang Luo

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Hyewon Seo.

Le président du jury était Atilla Baskurt.

Le jury était composé de Frédéric Cordier, Yong Xu.

Les rapporteurs étaient Stéfanie Hahmann, Mohamed Daoudi.


  • Résumé

    Avec le développement important des techniques d’animation, les maillages animés sont devenus un sujet de recherche important en informatique graphique, comme la segmentation de maillages animés ou la compression. Ces maillages animés qui sont créés à l’aide de logiciels ou à partir de données de capture de mouvements sont composés d’une séquence ordonnée de maillages de forme statique et dont la topologie reste la même (nombre fixe de sommets et de triangles). Bien qu’un grand nombre de travaux ont été menés sur les maillages statiques durant les deux dernières décennies, le traitement et la compression de maillages animés présentent de nombreuses difficultés techniques. En particulier, les traitements de maillages dynamiques nécessitent une représentation de données efficace basée sur la segmentation. Plusieurs travaux ont été publiés par le passé et qui permettent de segmenter un maillage animé en un ensemble de composants rigides.Dans cette thèse, nous présentons plusieurs techniques qui permettent de calculer une segmentation spatio-temporelle d’un maillage animé ; de tels travaux n’ont pas encore été publiés sur ce sujet. De plus, nous avons étendu cette méthode pour pouvoir comparer ces maillages animés entre eux à l’aide d’une métrique. À notre connaissance, aucune méthode existante ne permet de comparer des maillages animés entre eux.

  • Titre traduit

    Segmentation methods for deforming meshes and its application to similarity measurement


  • Résumé

    With an abundance of animation techniques available today, animated mesh has become a subject of various data processing techniques in Computer Graphics community, such as mesh segmentation and compression. Created from animation software or from motion capture data, a large portion of the animated meshes are deforming meshes, i.e. ordered sequences of static meshes whose topology is fixed (fixed number of vertices and fixed connectivity). Although a great deal of research on static meshes has been reported in the last two decades, the analysis, retrieval or compressions of deforming meshes remain as new research challenges. Such tasks require efficient representations of animated meshes, such as segmentation. Several spatial segmentation methods based on the movements of each vertex, or each triangle, have been presented in existing works that partition a given deforming mesh into rigid components. In this thesis, we present segmentation techniques that compute the temporal and spatio-temporal segmentation for deforming meshes, which both have not been studied before. We further extend the segmentation results towards the application of motion similarity measurement between deforming meshes. This may be significant as it solves the problem that cannot be handled by current approaches.


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