Image-based deformable 3D reconstruction using differential geometry and cartan's connections

Résumé : La reconstruction 3D d’objets à partir de plusieurs images est un objectif important de la vision par ordinateur. Elle a été largement étudiée pour les objets rigides et non rigides (ou déformables). Le Structure-from-Motion (SfM) est un algorithme qui effectue la reconstruction 3D d’objets rigides en utilisant le mouvement visuel entre plusieurs images obtenues à l’aide d’une caméra en mouvement. Le SfM est une solution très précise et stable. La reconstruction 3D déformable a été largement étudiée pour les images monoculaires (obtenues à partir d’une seule caméra) mais reste un problème ouvert. Les méthodes actuelles exploitent des indices visuels tels que le mouvement visuel inter-image et l’ombrage afin de construire un algorithme de reconstruction. Cette thèse se concentre sur l’utilisation du mouvement visuel inter-image pour résoudre ce problème. Deux types de scénarios existent dans la littérature : 1) le Non-Rigid Structure-from-Motion (NRSfM) et 2) le Shape-from-Template (SfT). L’objectif du NRSfM est de reconstruire plusieurs formes d’un objet déformable tel qu’il apparaît dans plusieurs images, alors que le SfT (également appelé reconstruction à partir d’un modèle de référence) utilise une seule image d’un objet déformé et son modèle 3D de référence (une forme 3D texturée de l’objet dans une configuration) pour estimer la forme déformée de l’objet. (...)
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Thèse
Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université Clermont Auvergne, 2017. English. 〈NNT : 2017CLFAC078〉
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Soumis le : vendredi 14 septembre 2018 - 14:27:06
Dernière modification le : samedi 15 septembre 2018 - 01:17:50

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Shaifali Parashar. Image-based deformable 3D reconstruction using differential geometry and cartan's connections. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université Clermont Auvergne, 2017. English. 〈NNT : 2017CLFAC078〉. 〈tel-01874583〉

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