Contrôle et optimisation de la perception humaine sur les vêtements virtuels par évaluation sensorielle et apprentissage de données expérimentales

par Xiao Chen

Thèse de doctorat en Automatique, Génie Informatique, Traitement du Signal et des Images

Sous la direction de Xianyi Zeng, Ludovic Koehl et de Xuyuan Tao.

Soutenue le 30-03-2015

à Lille 1 , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) , en partenariat avec Laboratoire de génie et matériaux textiles (Roubaix, Nord) (laboratoire) .


  • Résumé

    Dans un contexte économique où les concurrences internationales sont exacerbées, la customisation, ou personnalisation de masse des produits devient aujourd’hui une stratégie très importante des entreprises pour améliorer la valeur perçue de leurs produits. Cependant, les expériences des plateformes de customisations actuelles en ligne ne sont pas pleinement satisfaisantes car les choix personnalisés sont essentiellement limitées à des couleurs et à des motifs. Les dimensions sensorielles des produits, incluant en particulier l’apparence et le toucher des matières tout autant que le bien-aller du vêtement sont rarement proposés.Dans le cadre de ma thèse doctorale, nous avons proposé une plateforme de co-création, permettant aux commerçants, aux créateurs et aux clients d’acquérir conjointement une nouvelle expérience sur le développement de vêtements personnalisés à la valeur ajoutée plus élevée sans entraîner de surcoûts industriels. La construction de cette plateforme consiste en plusieurs parties. Tout à bord, nous avons sélectionné, par une expérience sensorielle, un logiciel de CAO en confection 3D bien adapté en termes de la qualité de rendu du vêtement virtuel. Ensuite, nous avons proposé un plan d’expérience sensorielle par utilisation d’une nouvelle méthode d’apprentissage actif proposée afin d’acquérir, sans mesures physiques, les paramètres techniques de l’étoffe dans un délai très court. Cette méthode est efficace, rapide, facile à réaliser et notamment très significative pour des transactions des textiles en ligne. Puis nous avons caractérisé quantitativement la perception du vêtement virtuel par des notes numériques sur un ensemble de descripteurs sensoriels normalisés. Ces derniers concernent l’apparence et le toucher de la matière, ainsi que le fit du vêtement. Les données sensorielles ont été obtenues respectivement dans deux autres expériences sensorielles. Par apprentissage de ces données, nous avons établi deux modèles. Le premier permet de caractériser la relation entre la perception sur l’apparence et le toucher du matériau virtuel et les paramètres techniques correspondants, constituant une entrée du logiciel de CAO en confection. Le deuxième modèle permet de caractériser la relation entre la perception du fit du vêtement virtuel et les paramètres des patrons. A l'aide des deux modèles précédents, les créateurs et consommateurs peuvent ajuster les éléments initiaux de conception pour les matières et les patrons du vêtement selon leurs attentes au niveau du sensoriel.

  • Titre traduit

    Control and optimization of human perception on virtual garment by sensory evaluation and experimental data learning


  • Résumé

    Under the exacerbated worldwide competition, the mass customization or personalization of products is now becoming an important strategy for companies to enhance the perceived value of their products. However, the current online customization experiences are not fully satisfying for consumers because the choices are mostly limited to colors and motifs. The sensory fields of products, particularly the material’s appearance and hand as well as the garment fit are barely concerned.In my PhD research project, we have proposed a new collaborative design platform. It permits merchants, designers and consumers to have a new experience during the development of highly valued personalized garments without extra industrial costs. The construction of this platform consists of several parts. At first, we have selected, through a sensory experiment, an appropriate 3D garment CAD software in terms of rending quality. Then we have proposed an active leaning-based experimental design in order to find the most appropriate values of the fabric technical parameters permitting to minimize the overall perceptual difference between real and virtual fabrics in static and dynamic scenarios. Afterwards, we have quantitatively characterized the human perception on virtual garment by using a number of normalized sensory descriptors. These descriptors involve not only the appearance and the hand of the fabric but also the garment fit. The corresponding sensory data have been collected through two sensory experiments respectively. By learning from the experimental data, two models have been established. The first model permits to characterize the relationship between the appearance and hand perception of virtual fabrics and corresponding technical parameters that constitute the inputs of the 3D garment CAD software. The second model concerns the relationship between virtual garment fit perception and the pattern design parameters. These two models constitute the main components of the collaborative design platform. Using this platform, we have realized a number of garments meeting consumer’s personalized perceptual requirements.


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