3D-mesh segmentation: automatic evaluation and a new learning-based method

Halim Benhabiles 1, 2
1 M2DisCo - Geometry Processing and Constrained Optimization
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
2 LIFL - FOX MIIRE
LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille
Résumé : Dans cette thèse, nous abordons deux problèmes principaux, à savoir l'évaluation quantitative des algorithmes de segmentation de maillages ainsi que la segmentation de maillages par apprentissage en exploitant le facteur humain. Nous proposons les contributions suivantes : - Un benchmark dédié à l'évaluation des algorithmes de segmentation de maillages 3D. Le benchmark inclut un corpus de segmentations vérités-terrains réalisées par des volontaires ainsi qu'une nouvelle métrique de similarité pertinente qui quantifie la cohérence entre ces segmentations vérités-terrains et celles produites automatique- ment par un algorithme donné sur les mêmes modèles. De plus, nous menons un ensemble d'expérimentations, y compris une expérimentation subjective, pour respectivement démontrer et valider la pertinence de notre benchmark. - Un algorithme de segmentation par apprentissage. Pour cela, l'apprentissage d'une fonction d'arête frontière est effectué, en utilisant plusieurs critères géométriques, à partir d'un ensemble de segmentations vérités-terrains. Cette fonction est ensuite utilisée, à travers une chaîne de traitement, pour segmenter un nouveau maillage 3D. Nous montrons, à travers une série d'expérimentations s'appuyant sur différents benchmarks, les excellentes performances de notre algorithme par rapport à ceux de l'état de l'art. Nous présentons également une application de notre algorithme de segmentation pour l'extraction de squelettes cinématiques pour les maillages 3D dynamiques.
Type de document :
Thèse
Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. English
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Contributeur : Jean-Philippe Vandeborre <>
Soumis le : vendredi 14 juin 2013 - 17:04:01
Dernière modification le : mardi 14 février 2017 - 01:08:34
Document(s) archivé(s) le : dimanche 15 septembre 2013 - 04:12:22

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  • HAL Id : tel-00834344, version 1

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Halim Benhabiles. 3D-mesh segmentation: automatic evaluation and a new learning-based method. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. English. <tel-00834344>

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