Contrôle de caméra virtuelle à base de partitions spatiales dynamiques

Le contrôle de caméra virtuelle est aujourd'hui un composant essentiel dans beaucoup d'applications d'infographie. Malgré cette importance, les approches actuelles restent limitées en terme d'expressivité, d'interactivité et de performances. Typiquement, les éléments de style ou de genre cinématographique sont difficiles à modéliser et à simuler dû à l'incapacité des systèmes actuels de calculer simultanément des points de vues, des trajectoires et d'effectuer le montage. Deuxièmement, elles n'explorent pas assez le potentiel créatif offert par le couplage potentiel d'un humain et d'un système intelligent pour assister les utilisateurs dans une tâche complexe de construction de séquences cinématographiques. Enfin, la plupart des approches existantes se basent sur des techniques d'optimisation dans un espace de recherche 6D, qui s'avèrent coûteuses et donc inadaptées à un contexte interactif. Dans cette thèse, nous proposons tout d'abord un cadre unique intégrant les quatre aspects clés de la cinématographie (le calcul de point de vue, la planification de trajectoires, le montage et la visibilité). Ce cadre expressif permet de simuler certaines dimensions de style cinématographique. Nous proposons ensuite une méthodologie permettant de combiner les capacités d'un système automatique avec une interaction utilisateur. Enfin, nous présentons un modèle de contrôle de caméra efficace qui réduit l'espace de recherche de 6D à 3D. Ce modèle a le potentiel pour remplacer un certain nombre de formulations existantes.Virtual camera control is nowadays an essential component in many computer graphics applications. Despite its importance, current approaches remain limited in their expressiveness, interactive nature and performances. Typically, elements of directorial style and genre cannot be easily modeled nor simulated due to the lack of simultaneous control in viewpoint computation, camera path planning and editing. Second, there is a lack in exploring the creative potential behind the coupling of a human with an intelligent system to assist users in the complex task of designing cinematographic sequences. Finally, most techniques are based on computationally expensive optimization techniques performed in a 6D search space, which prevents their application to real-time contexts. In this thesis, we first propose a unifying approach which handles four key aspects of cinematography (viewpoint computation, camera path planning, editing and visibility computation) in an expressive model which accounts for some elements of directorial style. We then propose a workflow allowing to combine automated intelligence with user interaction. We finally present a novel and efficient approach to virtual camera control which reduces the search space from 6D to 3D and has the potential to replace a number of existing formulations.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Understanding and designing for control in camera operation

Kameraleute nutzen traditionell gezielt Hilfsmittel um kontrollierte Kamerabewegungen zu ermöglichen. Der technische Fortschritt hat hierbei unlängst zum Entstehen neuer Werkzeugen wie Gimbals, Drohnen oder Robotern beigetragen. Dabei wurden durch eine Kombination von Motorisierung, Computer-Vision und Machine-Learning auch neue Interaktionstechniken eingeführt. Neben dem etablierten achsenbasierten Stil wurde nun auch ein inhaltsbasierter Interaktionsstil ermöglicht. Einerseits vereinfachte dieser die Arbeit, andererseits aber folgten dieser (Teil-)Automatisierung auch unerwünschte Nebeneffekte. Grundsätzlich wollen sich Kameraleute während der Kamerabewegung kontinuierlich in Kontrolle und am Ende als Autoren der Aufnahmen fühlen. Während Automatisierung hierbei Experten unterstützen und Anfänger befähigen kann, führt sie unweigerlich auch zu einem gewissen Verlust an gewünschter Kontrolle. Wenn wir Kamerabewegung mit neuen Werkzeugen unterstützen wollen, stellt sich uns daher die Frage: Wie sollten wir diese Werkzeuge gestalten damit sie, trotz fortschreitender Automatisierung ein Gefühl von Kontrolle vermitteln? In der Vergangenheit wurde Kamerakontrolle bereits eingehend erforscht, allerdings vermehrt im virtuellen Raum. Die Anwendung inhaltsbasierter Kontrolle im physikalischen Raum trifft jedoch auf weniger erforschte domänenspezifische Herausforderungen welche gleichzeitig auch neue Gestaltungsmöglichkeiten eröffnen. Um dabei auf Nutzerbedürfnisse einzugehen, müssen sich Schnittstellen zum Beispiel an diese Einschränkungen anpassen können und ein Zusammenspiel mit bestehenden Praktiken erlauben. Bisherige Forschung fokussierte sich oftmals auf ein technisches Verständnis von Kamerafahrten, was sich auch in der Schnittstellengestaltung niederschlug. Im Gegensatz dazu trägt diese Arbeit zu einem besseren Verständnis der Motive und Praktiken von Kameraleuten bei und bildet eine Grundlage zur Forschung und Gestaltung von Nutzerschnittstellen. Diese Arbeit präsentiert dazu konkret drei Beiträge: Zuerst beschreiben wir ethnographische Studien über Experten und deren Praktiken. Sie zeigen vor allem die Herausforderungen von Automatisierung bei Kreativaufgaben auf (Assistenz vs. Kontrollgefühl). Zweitens, stellen wir ein Prototyping-Toolkit vor, dass für den Einsatz im Feld geeignet ist. Das Toolkit stellt Software für eine Replikation quelloffen bereit und erleichtert somit die Exploration von Designprototypen. Um Fragen zu deren Gestaltung besser beantworten zu können, stellen wir ebenfalls ein Evaluations-Framework vor, das vor allem Kontrollqualität und -gefühl bestimmt. Darin erweitern wir etablierte Ansätze um eine neurowissenschaftliche Methodik, um Daten explizit wie implizit erheben zu können. Drittens, präsentieren wir Designs und deren Evaluation aufbauend auf unserem Toolkit und Framework. Die Alternativen untersuchen Kontrolle bei verschiedenen Automatisierungsgraden und inhaltsbasierten Interaktionen. Auftretende Verdeckung durch graphische Elemente, wurde dabei durch visuelle Reduzierung und Mid-Air Gesten kompensiert. Unsere Studien implizieren hohe Grade an Kontrollqualität und -gefühl bei unseren Ansätzen, die zudem kreatives Arbeiten und bestehende Praktiken unterstützen.Cinematographers often use supportive tools to craft desired camera moves. Recent technological advances added new tools to the palette such as gimbals, drones or robots. The combination of motor-driven actuation, computer vision and machine learning in such systems also rendered new interaction techniques possible. In particular, a content-based interaction style was introduced in addition to the established axis-based style. On the one hand, content-based cocreation between humans and automated systems made it easier to reach high level goals. On the other hand however, the increased use of automation also introduced negative side effects. Creatives usually want to feel in control during executing the camera motion and in the end as the authors of the recorded shots. While automation can assist experts or enable novices, it unfortunately also takes away desired control from operators. Thus, if we want to support cinematographers with new tools and interaction techniques the following question arises: How should we design interfaces for camera motion control that, despite being increasingly automated, provide cinematographers with an experience of control? Camera control has been studied for decades, especially in virtual environments. Applying content-based interaction to physical environments opens up new design opportunities but also faces, less researched, domain-specific challenges. To suit the needs of cinematographers, designs need to be crafted with care. In particular, they must adapt to constraints of recordings on location. This makes an interplay with established practices essential. Previous work has mainly focused on a technology-centered understanding of camera travel which consequently influenced the design of camera control systems. In contrast, this thesis, contributes to the understanding of the motives of cinematographers, how they operate on set and provides a user-centered foundation informing cinematography specific research and design. The contribution of this thesis is threefold: First, we present ethnographic studies on expert users and their shooting practices on location. These studies highlight the challenges of introducing automation to a creative task (assistance vs feeling in control). Second, we report on a domain specific prototyping toolkit for in-situ deployment. The toolkit provides open source software for low cost replication enabling the exploration of design alternatives. To better inform design decisions, we further introduce an evaluation framework for estimating the resulting quality and sense of control. By extending established methodologies with a recent neuroscientific technique, it provides data on explicit as well as implicit levels and is designed to be applicable to other domains of HCI. Third, we present evaluations of designs based on our toolkit and framework. We explored a dynamic interplay of manual control with various degrees of automation. Further, we examined different content-based interaction styles. Here, occlusion due to graphical elements was found and addressed by exploring visual reduction strategies and mid-air gestures. Our studies demonstrate that high degrees of quality and sense of control are achievable with our tools that also support creativity and established practices

Aesthetic choices: Defining the range of aesthetic views in interactive digital media including games and 3D virtual environments (3D VEs)

Defining aesthetic choices for interactive digital media such as games is a challenging task. Objective and subjective factors such as colour, symmetry, order and complexity, and statistical features among others play an important role for defining the aesthetic properties of interactive digital artifacts. Computational approaches developed in this regard also consider objective factors such as statistical image features for the assessment of aesthetic qualities. However, aesthetics for interactive digital media, such as games, requires more nuanced consideration than simple objective and subjective factors, for choosing a range of aesthetic features. From the study it was found that the there is no one single optimum position or viewpoint with a corresponding relationship to the aesthetic considerations that influence interactive digital media. Instead, the incorporation of aesthetic features demonstrates the need to consider each component within interactive digital media as part of a range of possible features, and therefore within a range of possible camera positions. A framework, named as PCAWF, emphasized that combination of features and factors demonstrated the need to define a range of aesthetic viewpoints. This is important for improved user experience. From the framework it has been found that factors including the storyline, user state, gameplay, and application type are critical to defining the reasons associated with making aesthetic choices. The selection of a range of aesthetic features and characteristics is influenced by four main factors and sub-factors associated with the main factors. This study informs the future of interactive digital media interaction by providing clarity and reasoning behind the aesthetic decision-making inclusions that are integrated into automatically generated vision by providing a framework for choosing a range of aesthetic viewpoints in a 3D virtual environment of a game. The study identifies critical juxtapositions between photographic and cinema-based media aesthetics by incorporating qualitative rationales from experts within the interactive digital media field. This research will change the way Artificial Intelligence (AI) generated interactive digital media in the way that it chooses visual outputs in terms of camera positions, field-view, orientation, contextual considerations, and user experiences. It will impact across all automated systems to ensure that human-values, rich variations, and extensive complexity are integrated in the AI-dominated development and design of future interactive digital media production

Understanding and designing for control in camera operation

Kameraleute nutzen traditionell gezielt Hilfsmittel um kontrollierte Kamerabewegungen zu ermöglichen. Der technische Fortschritt hat hierbei unlängst zum Entstehen neuer Werkzeugen wie Gimbals, Drohnen oder Robotern beigetragen. Dabei wurden durch eine Kombination von Motorisierung, Computer-Vision und Machine-Learning auch neue Interaktionstechniken eingeführt. Neben dem etablierten achsenbasierten Stil wurde nun auch ein inhaltsbasierter Interaktionsstil ermöglicht. Einerseits vereinfachte dieser die Arbeit, andererseits aber folgten dieser (Teil-)Automatisierung auch unerwünschte Nebeneffekte. Grundsätzlich wollen sich Kameraleute während der Kamerabewegung kontinuierlich in Kontrolle und am Ende als Autoren der Aufnahmen fühlen. Während Automatisierung hierbei Experten unterstützen und Anfänger befähigen kann, führt sie unweigerlich auch zu einem gewissen Verlust an gewünschter Kontrolle. Wenn wir Kamerabewegung mit neuen Werkzeugen unterstützen wollen, stellt sich uns daher die Frage: Wie sollten wir diese Werkzeuge gestalten damit sie, trotz fortschreitender Automatisierung ein Gefühl von Kontrolle vermitteln? In der Vergangenheit wurde Kamerakontrolle bereits eingehend erforscht, allerdings vermehrt im virtuellen Raum. Die Anwendung inhaltsbasierter Kontrolle im physikalischen Raum trifft jedoch auf weniger erforschte domänenspezifische Herausforderungen welche gleichzeitig auch neue Gestaltungsmöglichkeiten eröffnen. Um dabei auf Nutzerbedürfnisse einzugehen, müssen sich Schnittstellen zum Beispiel an diese Einschränkungen anpassen können und ein Zusammenspiel mit bestehenden Praktiken erlauben. Bisherige Forschung fokussierte sich oftmals auf ein technisches Verständnis von Kamerafahrten, was sich auch in der Schnittstellengestaltung niederschlug. Im Gegensatz dazu trägt diese Arbeit zu einem besseren Verständnis der Motive und Praktiken von Kameraleuten bei und bildet eine Grundlage zur Forschung und Gestaltung von Nutzerschnittstellen. Diese Arbeit präsentiert dazu konkret drei Beiträge: Zuerst beschreiben wir ethnographische Studien über Experten und deren Praktiken. Sie zeigen vor allem die Herausforderungen von Automatisierung bei Kreativaufgaben auf (Assistenz vs. Kontrollgefühl). Zweitens, stellen wir ein Prototyping-Toolkit vor, dass für den Einsatz im Feld geeignet ist. Das Toolkit stellt Software für eine Replikation quelloffen bereit und erleichtert somit die Exploration von Designprototypen. Um Fragen zu deren Gestaltung besser beantworten zu können, stellen wir ebenfalls ein Evaluations-Framework vor, das vor allem Kontrollqualität und -gefühl bestimmt. Darin erweitern wir etablierte Ansätze um eine neurowissenschaftliche Methodik, um Daten explizit wie implizit erheben zu können. Drittens, präsentieren wir Designs und deren Evaluation aufbauend auf unserem Toolkit und Framework. Die Alternativen untersuchen Kontrolle bei verschiedenen Automatisierungsgraden und inhaltsbasierten Interaktionen. Auftretende Verdeckung durch graphische Elemente, wurde dabei durch visuelle Reduzierung und Mid-Air Gesten kompensiert. Unsere Studien implizieren hohe Grade an Kontrollqualität und -gefühl bei unseren Ansätzen, die zudem kreatives Arbeiten und bestehende Praktiken unterstützen.Cinematographers often use supportive tools to craft desired camera moves. Recent technological advances added new tools to the palette such as gimbals, drones or robots. The combination of motor-driven actuation, computer vision and machine learning in such systems also rendered new interaction techniques possible. In particular, a content-based interaction style was introduced in addition to the established axis-based style. On the one hand, content-based cocreation between humans and automated systems made it easier to reach high level goals. On the other hand however, the increased use of automation also introduced negative side effects. Creatives usually want to feel in control during executing the camera motion and in the end as the authors of the recorded shots. While automation can assist experts or enable novices, it unfortunately also takes away desired control from operators. Thus, if we want to support cinematographers with new tools and interaction techniques the following question arises: How should we design interfaces for camera motion control that, despite being increasingly automated, provide cinematographers with an experience of control? Camera control has been studied for decades, especially in virtual environments. Applying content-based interaction to physical environments opens up new design opportunities but also faces, less researched, domain-specific challenges. To suit the needs of cinematographers, designs need to be crafted with care. In particular, they must adapt to constraints of recordings on location. This makes an interplay with established practices essential. Previous work has mainly focused on a technology-centered understanding of camera travel which consequently influenced the design of camera control systems. In contrast, this thesis, contributes to the understanding of the motives of cinematographers, how they operate on set and provides a user-centered foundation informing cinematography specific research and design. The contribution of this thesis is threefold: First, we present ethnographic studies on expert users and their shooting practices on location. These studies highlight the challenges of introducing automation to a creative task (assistance vs feeling in control). Second, we report on a domain specific prototyping toolkit for in-situ deployment. The toolkit provides open source software for low cost replication enabling the exploration of design alternatives. To better inform design decisions, we further introduce an evaluation framework for estimating the resulting quality and sense of control. By extending established methodologies with a recent neuroscientific technique, it provides data on explicit as well as implicit levels and is designed to be applicable to other domains of HCI. Third, we present evaluations of designs based on our toolkit and framework. We explored a dynamic interplay of manual control with various degrees of automation. Further, we examined different content-based interaction styles. Here, occlusion due to graphical elements was found and addressed by exploring visual reduction strategies and mid-air gestures. Our studies demonstrate that high degrees of quality and sense of control are achievable with our tools that also support creativity and established practices

Fusing Multimedia Data Into Dynamic Virtual Environments

In spite of the dramatic growth of virtual and augmented reality (VR and AR) technology, content creation for immersive and dynamic virtual environments remains a significant challenge. In this dissertation, we present our research in fusing multimedia data, including text, photos, panoramas, and multi-view videos, to create rich and compelling virtual environments. First, we present Social Street View, which renders geo-tagged social media in its natural geo-spatial context provided by 360° panoramas. Our system takes into account visual saliency and uses maximal Poisson-disc placement with spatiotemporal filters to render social multimedia in an immersive setting. We also present a novel GPU-driven pipeline for saliency computation in 360° panoramas using spherical harmonics (SH). Our spherical residual model can be applied to virtual cinematography in 360° videos. We further present Geollery, a mixed-reality platform to render an interactive mirrored world in real time with three-dimensional (3D) buildings, user-generated content, and geo-tagged social media. Our user study has identified several use cases for these systems, including immersive social storytelling, experiencing the culture, and crowd-sourced tourism. We next present Video Fields, a web-based interactive system to create, calibrate, and render dynamic videos overlaid on 3D scenes. Our system renders dynamic entities from multiple videos, using early and deferred texture sampling. Video Fields can be used for immersive surveillance in virtual environments. Furthermore, we present VRSurus and ARCrypt projects to explore the applications of gestures recognition, haptic feedback, and visual cryptography for virtual and augmented reality. Finally, we present our work on Montage4D, a real-time system for seamlessly fusing multi-view video textures with dynamic meshes. We use geodesics on meshes with view-dependent rendering to mitigate spatial occlusion seams while maintaining temporal consistency. Our experiments show significant enhancement in rendering quality, especially for salient regions such as faces. We believe that Social Street View, Geollery, Video Fields, and Montage4D will greatly facilitate several applications such as virtual tourism, immersive telepresence, and remote education

Classifying Cinematographic Shot Types

3noIn film-making, the distance from the camera to the subject greatly effects the narrative power of a shot. By the alternate use of Long shots, Medium and Close-ups the director is able to provide emphasis on key passages of the filmed scene. In this work we investigate five different inherent characteristics of single shots which contain indirect information about camera distance, without the need to recover the 3D structure of the scene. Specifically, 2D scene geometric composition, frame colour intensity properties, motion distribution, spectral amplitude and shot content are considered for classifying shots into three main categories. In the experimental phase, we demonstrate the validity of the framework and effectiveness of the proposed descriptors by classifying a significant dataset of movie shots using C4.5 Decision Trees and Support Vector Machines. After comparing the performance of the statistical classifiers using the combined descriptor set, we test the ability of each single feature in distinguishing shot types.Published on-line Nov. 2011; Print publication Jan. 2013partially_openpartially_openCanini L.; Benini S.; Leonardi R.Canini, Luca; Benini, Sergio; Leonardi, Riccard

2022-2023 Course Catalog

2022-2023 Course Catalo