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Gay-Bellile, Vincent (1982-....).

Overview
Works: 8 works in 9 publications in 2 languages and 12 library holdings
Roles: Opponent, Other, Contributor, Author
Publication Timeline
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Most widely held works by Vincent Gay-Bellile
Localization of 3D objects using model-constrained SLAM by Angelique Loesch( )

1 edition published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Contributions au recalage et à la reconstruction 3D de surfaces déformables by Vincent Gay-Bellile( Book )

2 editions published in 2008 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Cette thèse porte sur le développement d'outils permettant le recalage d'images d'une surface déformable et la reconstruction tridimensionnelle de surfaces déformables à partir d'images prises par une seule caméra. Les surfaces que nous souhaitons traiter sont typiquement un visage ou une feuille de papier. Ces problématiques sont mal posées lorsque seule l'information présente dans les images est exploitée. Des informations a priori sur les déformations physiquement admissibles de la surface observée doivent être définies. Elles diffèrent en fonction du problème étudié. Par exemple, pour une feuille de papier, la courbure Gaussienne évaluée en chacun de ces points est nulle, cette propriété n'est pas valide pour un visage. Les applications visées sont l'insertion réaliste de logo 2D, de texte et aussi d'objets virtuels 3D dans des vidéos présentant une surface déformable. La première partie de cette thèse est consacrée au recalage d'images par modèles déformables. Après avoir brièvement introduit les notions de base sur les fonctions de déformation et sur leur estimation à partir de données images, nous donnons deux contributions. La première est un algorithme de recalage d'images d'une surface déformable, qui est efficace en terme de temps de calcul. Nous proposons une paramétrisation par primitives des fonctions de déformation permettant alors leur estimation par des algorithmes compositionnels habituellement réservés aux transformations formant un groupe. La deuxième contribution est la modélisation explicite des auto-occultations, en imposant la contraction de la fonction de déformation le long de la frontière d'auto-occultation. La deuxième partie de cette thèse aborde le problème de la reconstruction tridimensionnelle monoculaire de surfaces déformables. Nous nous basons sur le modèle de faible rang : les déformations sont approximées par une combinaison linéaire de modes de déformation inconnus. Nous supposons que ces derniers sont ordonnés par importance en terme d'amplitude de déformation capturée dans les images. Il en résulte une estimation hiérarchique des modes, facilitant l'emploi d'un modèle de caméra perspectif, la sélection automatique du nombre de modes et réduisant certaines ambiguïtés inhérentes au modèle. Nous explorons finalement la capture des déformations d'une surface peu texturée à partir de données issues d'un capteur 3D. L'information présente au niveau des contours de la surface est notamment utilisée. Nous avons implanté les différentes contributions décrites ci-dessous. Elles sont testées et comparées à l'état de l'art sur des données réelles et synthétiques. Les résultats sont présentés tout au long du tapuscrit
Feature-Driven Direct Non-Rigid Image Registration by Florent Brunet( )

1 edition published in 2010 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Fast and automatic city-scale environment modelling using hard and/or weak constrained bundle adjustments by Dorra Larnaout( )

1 edition published in 2016 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Localisation d'objets 3D industriels à l'aide d'un algorithme de SLAM contraint au modèle by Angélique Loesch( )

1 edition published in 2017 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Un besoin applicatif existe en terme de localisation 3D d'objets par vision. Cette technologie devient en effet de plus en plus populaire dans le milieu industriel où elle peut être utile lors de contrôle qualité, de robotisation de tâches ou encore d'aide à la maintenance par Réalité Augmentée. Néanmoins, le déploiement de telles applications est actuellement limité en raison de la difficulté à allier qualité de localisation, facilité de mise en oeuvre et généricité de la solution. En effet, la majorité des solutions implique : soit des étapes de mise en oeuvre complexes comme avec l'installation de capteurs de mouvement ou une préparation supervisée du modèle CAO; soit un manque de précision de la localisation dans le cadre de certaines applications nécessitant de prendre en compte des mouvements de fortes amplitudes de la caméra (provoquant du flou de bouger et des tremblements dans le flux vidéo) ainsi que des occultations partielles ou totales de l'objet ; soit enfin une restriction sur la nature de l'objet, celui-ci devant être texturé, de petite taille ou encore polyédrique pour avoir une bonne localisation. La plupart des solutions de localisation existantes correspondent à des approches de suivi basé modèle. Cette méthode consiste à estimer la pose relative entre la caméra et l'objet d'intérêt par mises en correspondance de primitives 3D extraites du modèle avec des primitives 2D extraites d'images d'un flux vidéo. Pour autant, cette approche atteint ses limites lorsque l'objet est difficilement observable dans l'image.Afin d'améliorer la localisation lorsque l'application concerne un objet fixe, de récentes solutions se sont appuyées en complément des primitives du modèle, sur des primitives de l'environnement reconstruites au cours du processus de localisation. Ces approches combinent algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) et de suivi d'objet basé contours en utilisant les informations du modèle comme contrainte dans le processus d'optimisation du SLAM. Pour cela, un terme d'erreur est ajouté à la fonction de coût classique.Celui-ci mesure l'erreur de re-projection entre des primitives 3D issues des arêtes franches du modèle et les points de contour 2D dans l'image qui leur sont associés. L'ajout de cette contrainte permet d'exprimer la localisation du SLAM dans le repère de l'objet d'intérêt tout en réduisant sa dérive. Les solutions de SLAM contraint au modèle n'exploitant cependant que les contours francs du modèle, ne sont pas génériques et ne permettent de localiser que des objets polyédriques. De plus, l'ajout de cette contrainte entraîne une forte augmentation de la consommation mémoire, les images de contours nécessaires à l'étape de mise en correspondance devant être conservées.Les travaux présentés dans ce mémoire de thèse visent à fournir une solution répondant simultanément à l'ensemble des besoins concernant la facilité de déploiement, la qualité de localisation et la généricité sur la nature des objets suivis. Aussi, notre solution basée sur un algorithme de SLAM visuel contraint basé images clés, se restreint-elle au seul usage d'une caméra couleur, les caméras RGBD impliquant généralement une limite sur le volume, la nature réflective ou absorbante de l'objet, et sur la luminosité de son environnement. Cette étude est en outre restreinte à la seule exploitation de modèles 3D géométrique non texturés, les textures pouvant difficilement être considérées comme stables dans le temps (usure, taches...) et pouvant varier pour un même objet manufacturé. De plus, les modèles à base de nuages de descripteurs locaux ou les modèles surfaciques texturés sont actuellement des données peu disponibles dans l'industrie. Enfin, nous faisons le choix d'estimer la pose de la caméra de manière géométrique et non par apprentissage. Le suivi d'objets à l'aide d'apprentissage automatique est en effet encore difficilement exploitable en milieu industriel. (...)
L'ajustement de faisceaux contraint comme cadre d'unification des méthodes de localisation : application à la réalité augmentée sur des objets 3D by Mohamed Tamaazousti( )

1 edition published in 2013 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Les travaux réalisés au cours de cette thèse s'inscrivent dans la problématique de localisation en temps réel d'une caméra par vision monoculaire. Dans la littérature, il existe différentes méthodes qui peuvent être classées en trois catégories. La première catégorie de méthodes considère une caméra évoluant dans un environnement complètement inconnu (SLAM). Cette méthode réalise une reconstruction enligne de primitives observées dans des images d'une séquence vidéo et utilise cette reconstruction pour localiser la caméra. Les deux autres permettent une localisation par rapport à un objet 3D de la scène en s'appuyant sur la connaissance, a priori, d'un modèle de cet objet (suivi basé modèle). L'une utilise uniquement l'information du modèle 3D de l'objet pour localiser la caméra, l'autre peut être considérée comme l'intermédiaire entre le SLAM et le suivi basé modèle. Cette dernière méthode consiste à localiser une caméra par rapport à un objet en utilisant, d'une part, le modèle de ce dernier et d'autre part, une reconstruction en ligne des primitives de l'objet d'intérêt. Cette reconstruction peut être assimilée à une mise à jour du modèle initial (suivi basé modèle avec mise à jour). Chacune de ces méthodes possède des avantages et des inconvénients. Dans le cadre de ces travaux de thèse, nous proposons une solution unifiant l'ensemble de ces méthodes de localisation dans un unique cadre désigné sous le terme de SLAM contraint. Cette solution, qui unifie ces différentes méthodes, permet de tirer profit de leurs avantages tout en limitant leurs inconvénients respectifs. En particulier, nous considérons que la caméra évolue dans un environnement partiellement connu, c'est-à-dire pour lequel un modèle (géométrique ou photométrique) 3D d'un objet statique de la scène est disponible. L'objectif est alors d'estimer de manière précise la pose de la caméra par rapport à cet objet 3D. L'information absolue issue du modèle 3D de l'objet d'intérêt est utilisée pour améliorer la localisation de type SLAM en incluant cette information additionnelle directement dans le processus d'ajustement de faisceaux. Afin de pouvoir gérer un large panel d'objets 3D et de scènes, plusieurs types de contraintes sont proposées dans ce mémoire. Ces différentes contraintes sont regroupées en deux approches. La première permet d'unifier les méthodes SLAM et de suivi basé modèle, en contraignant le déplacement de la caméra via la projection de primitives existantes extraites du modèle 3D dans les images. La seconde unifie les méthodes SLAM et de suivi basé modèle avec mise à jour en contraignant les primitives reconstruites par le SLAM à appartenir à la surface du modèle (unification SLAM et mise à jour du modèle). Les avantages de ces différents ajustements de faisceaux contraints, en terme de précision, de stabilité de recalage et de robustesse aux occultations, sont démontrés sur un grand nombre de données de synthèse et de données réelles. Des applications temps réel de réalité augmentée sont également présentées sur différents types d'objets 3D. Ces travaux ont fait l'objet de 4 publications internationales, de 2 publications nationales et d'un dépôt de brevet
Localisation d'un véhicule à l'aide d'un SLAM visuel contraint by Dorra Larnaout( )

1 edition published in 2014 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Pour se localiser en ville, la majorité des solutions commercialisées se base sur les systèmes GPS. Même si ces systèmes offrent une précision suffisante hors agglomération, celle-ci se dégradent considérablement en villes à cause des phénomènes connus sous le nom du canyon urbain (i.e. réflexion du signal GPS sur les façades des bâtiments). Pour pallier ce problème, les solutions basées sur un SLAM visuel (Simultaneous Localization And Mapping) semblent une alternative prometteuse. En plus de l'estimation des six degrés de liberté de la caméra mobile, il fournit une carte 3D de la scène observée. Toutefois, la localisation assurée par le SLAM visuel n'est pas géo-référencée et présente souvent des dérives (e.g. mauvaise estimation du facteur d'échelle, accumulation des erreurs). Pour faire face à ces limitations et afin de proposer une solution facile à déployer, nous avons étudié la possibilité d'intégrer au SLAM des informations supplémentaires qui pourraient contraindre l'ensemble de la reconstruction fournie. Ces dernières doivent alors être peu couteuses et disponibles en milieux urbains denses et péri-urbains. C'est pour cette raison que nous avons choisi d'exploiter les contraintes fournies par un GPS standard et celles apportées par des modèles issus des Systèmes d'Information Géographique, plus précisément : des modèles 3D des bâtiments et des modèles d'élévation de terrain. La principale contribution de ces travaux réside en l'intégration de ces contraintes au sein de l'ajustement de faisceaux (i.e. processus d'optimisation du SLAM). Ceci n'est pas trivial étant donné que combiner des contraintes agissant sur la trajectoire de la caméra et la reconstruction 3D peut entrainer des problèmes de convergences, en particulier lorsque les informations exploitées ont des incertitudes variées, voire même des données biaisées ou aberrantes (e.g. Pour les mesures du GPS). Différentes solutions Larnaout et al. (2012, 2013a,b,c) permettant de combiner plusieurs de ces contraintes simultanément tout en limitant les problèmes de convergence ont été développées. Les solutions proposées ont été validées sur des séquences de synthèse et d'autres réelles de plusieurs kilomètres enregistrées dans des conditions de circulation normale. Les résultats obtenus montrent que la précision atteinte au niveau de l'estimation des six degrés de liberté de la caméra permet d'assurer des nouvelles applications d'aide à la navigation par le biais de la Réalité Augmentée. En plus de leur précision, nos approches ont l'avantage d'être rapides, peu couteuses et faciles à déployer (ne nécessitant pas un matériel sophistiqué)
Contributions au RGBD-SLAM by Kathia Melbouci( )

1 edition published in 2017 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Pour assurer la navigation autonome d'un robot mobile, les traitements effectués pour sa localisation doivent être faits en ligne et doivent garantir une précision suffisante pour permettre au robot d'effectuer des tâches de haut niveau pour la navigation et l'évitement d'obstacles. Les auteurs de travaux basés sur le SLAM visuel (Simultaneous Localization And Mapping) tentent depuis quelques années de garantir le meilleur compromis rapidité/précision. La majorité des solutions SLAM visuel existantes sont basées sur une représentation éparse de l'environnement. En suivant des primitives visuelles sur plusieurs images, il est possible d'estimer la position 3D de ces primitives ainsi que les poses de la caméra. La communauté du SLAM visuel a concentré ses efforts sur l'augmentation du nombre de primitives visuelles suivies et sur l'ajustement de la carte 3D, afin d'améliorer l'estimation de la trajectoire de la caméra et les positions 3D des primitives. Cependant, la localisation par SLAM visuel présente souvent des dérives dues au cumul d'erreurs, et dans le cas du SLAM visuel monoculaire, la position de la caméra n'est connue qu'à un facteur d'échelle près. Ce dernier peut être fixé initialement mais dérive au cours du temps. Pour faire face à ces limitations, nous avons centré nos travaux de thèse sur la problématique suivante : intégrer des informations supplémentaires dans un algorithme de SLAM visuel monoculaire afin de mieux contraindre la trajectoire de la caméra et la reconstruction 3D. Ces contraintes ne doivent pas détériorer les performances calculatoires de l'algorithme initial et leur absence ne doit pas mettre l'algorithme en échec. C'est pour cela que nous avons choisi d'intégrer l'information de profondeur fournie par un capteur 3D (e.g. Microsoft Kinect) et des informations géométriques sur la structure de la scène. La première contribution de cette thèse est de modifier l'algorithme SLAM visuel monoculaire proposé par Mouragnon et al. (2006b) pour prendre en compte la mesure de profondeur fournie par un capteur 3D, en proposant particulièrement un ajustement de faisceaux qui combine, d'une manière simple, des informations visuelles et des informations de profondeur. La deuxième contribution est de proposer une nouvelle fonction de coût du même ajustement de faisceaux qui intègre, en plus des contraintes sur les profondeurs des points, des contraintes géométriques d'appartenance aux plans de la scène. Les solutions proposées ont été validées sur des séquences de synthèse et sur des séquences réelles, représentant des environnements variés. Ces solutions ont été comparées aux récentes méthodes de l'état de l'art. Les résultats obtenus montrent que les différentes contraintes développées permettent d'améliorer significativement la précision de la localisation du SLAM. De plus les solutions proposées sont faciles à déployer et peu couteuses en temps de calcul
 
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