Classification et recherche d’objets 3D

Les solutions existantes pour la recherche et la classification d’objets 3D sont très sensible à la grande variabilité des formes et elles ne sont pas robustes aux transformations affines ou isométriques qu’un objet peut subir. Dans ce contexte, l’objectif de ma recherche est de développer un système qui peut automatiquement retrouver rapidement et avec précision des modèles 3D visuellement similaire à un objet 3D requête. Le système doit être robuste aux transformations non rigides qu’une forme peut subir. Durant ma thèse de doctorat, nous avons développé une nouvelle approche pour la mise en correspondance des objets 3D avec la présence des transformations non-rigides et des modèles partiellement similaires. Nous avons proposé d’utiliser une nouvelle représentation des surfaces 3D à l’aide d’un ensemble de courbes 3D extraites autour des points caractéristiques. Des outils d’analyse de la forme des courbes sont appliqués pour analyser et de comparer les courbes des surfaces 3D. Nous avons utilisé les fonctions de croyance,comme technique de fusion afin de définir une distance globale entre deux objets 3D. Nous avons également expérimenté cette technique dans la recherche et la classification 3D. Nous avons exploré les techniques de sac à mots pour la recherche et la classification des objets 3D.Three dimensional object representations have become an integral part of modern computer graphic applications such as computer-aided design, game development and audio-visual production. At the Meanwhile, the 3D data has also become extremely common in fields such as computer vision, computation geometry, molecular biology and medicine. This is due to the rapid evolution of graphics hardware and software development, particularly the availability of low cost 3D scanners which has greatly facilitated 3D model acquisition, creation and manipulation. Content-based search is a necessary solution for structuring, managing these multimedia data, and browsing within these data collections. In this context, we are looking for a system that can automatically retrieve the 3D-models visually similar to a requested 3D-object. Existing solutions for 3D-shape retrieval and classification suffer from high variability towards shape-preserving transformations like affine or isometric transformations (non-rigid transformations). In this context, the aim of my research is to develop a system that can automatically retrieve quickly and with precision 3D models visually similar to a 3D-object query. The system has to be robust to non-rigid transformation that a shape can undergo.During my PhD thesis:We have developed a novel approach to match 3D objects in the presence of nonrigid transformation and partially similar models. We have proposed to use a new representation of 3D-surfaces using 3D curves extracted around feature points. Tools from shape analysis of curves are applied to analyze and to compare curves of two 3D-surfaces. We have used the belief functions, as fusion technique, to define a global distance between 3D-objects. We have also experimented this technique in the retrieval and classification tasks. We have proposed the use of Bag of Feature techniques in 3D-object retrieval and classification