Reconnaissance et correspondance de formes 3D pour des systèmes intelligents de vision par ordinateur

This thesis concerns recognition and matching of 3D shapes for intelligent computer vision systems. It describes two main contributions to this domain. The first contribution is an implementation of a new shape descriptor built on the basis of the spectral geometry of the Laplace-Beltrami operator; we propose an Advanced Global Point Signature (AGPS). This descriptor exploits the intrinsic structure of the object and organizes its information in an efficient way. In addition, AGPS is extremely compact since only a few eigenpairs were necessary to obtain an accurate shape description. The second contribution is an improvement of the wave kernel signature; we propose an optimized wave kernel signature (OWKS). The refinement is with a modified particle swarm optimization heuristic algorithm to better match a query to other shapes belonging to the same class in the database. The proposed approach significantly improves the discriminant capacity of the signature. To assess the performance of the proposed approach for nonrigid 3D shape retrieval, we compare the global descriptor of a query to the global descriptors of the rest of shapes in the dataset using a dissimilarity measure and find the closest shape. Experimental results on different standard 3D shape benchmarks demonstrate the effectiveness of the proposed matching and retrieval approaches in comparison with other state-of-the-art methods.Cette thèse porte sur la reconnaissance et l’appariement de formes 3D pour des systèmes intelligents de vision par ordinateur. Elle décrit deux contributions principales à ce domaine. La première contribution est une implémentation d'un nouveau descripteur de formes construit à la base de la géométrie spectrale de l'opérateur de Laplace-Beltrami ; nous proposons une signature de point globale avancée (AGPS). Ce descripteur exploite la structure intrinsèque de l'objet et organise ses informations de manière efficace. De plus, AGPS est extrêmement compact puisque seulement quelques paires propres étaient nécessaires pour obtenir une description de forme précise. La seconde contribution est une amélioration de la signature du noyau d'onde ; nous proposons une signature du noyau d'onde optimisée (OWKS). La perfectionnement est avec un algorithme heuristique d'optimisation par essaim de particules modifié pour mieux rapprocher une requête aux autres formes appartenant à la même classe dans la base de données. L'approche proposée améliore de manière significative la capacité discriminante de la signature. Pour évaluer la performance de l'approche proposée pour la récupération de forme 3D non rigide, nous comparons le descripteur global d'une requête aux descripteurs globaux du reste des formes de l'ensemble de données en utilisant une mesure de dissimilarité et trouvons la forme la plus proche. Les résultats expérimentaux sur différentes bases de données de formes 3D standards démontrent l'efficacité des approches d'appariement et de récupération proposées par rapport aux autres méthodes de l'état de l'art

3D shape recognition and matching for intelligent computer vision systems

Cette thèse porte sur la reconnaissance et l’appariement de formes 3D pour des systèmes intelligents de vision par ordinateur. Elle décrit deux contributions principales à ce domaine. La première contribution est une implémentation d'un nouveau descripteur de formes construit à la base de la géométrie spectrale de l'opérateur de Laplace-Beltrami ; nous proposons une signature de point globale avancée (AGPS). Ce descripteur exploite la structure intrinsèque de l'objet et organise ses informations de manière efficace. De plus, AGPS est extrêmement compact puisque seulement quelques paires propres étaient nécessaires pour obtenir une description de forme précise. La seconde contribution est une amélioration de la signature du noyau d'onde ; nous proposons une signature du noyau d'onde optimisée (OWKS). La perfectionnement est avec un algorithme heuristique d'optimisation par essaim de particules modifié pour mieux rapprocher une requête aux autres formes appartenant à la même classe dans la base de données. L'approche proposée améliore de manière significative la capacité discriminante de la signature. Pour évaluer la performance de l'approche proposée pour la récupération de forme 3D non rigide, nous comparons le descripteur global d'une requête aux descripteurs globaux du reste des formes de l'ensemble de données en utilisant une mesure de dissimilarité et trouvons la forme la plus proche. Les résultats expérimentaux sur différentes bases de données de formes 3D standards démontrent l'efficacité des approches d'appariement et de récupération proposées par rapport aux autres méthodes de l'état de l'art.This thesis concerns recognition and matching of 3D shapes for intelligent computer vision systems. It describes two main contributions to this domain. The first contribution is an implementation of a new shape descriptor built on the basis of the spectral geometry of the Laplace-Beltrami operator; we propose an Advanced Global Point Signature (AGPS). This descriptor exploits the intrinsic structure of the object and organizes its information in an efficient way. In addition, AGPS is extremely compact since only a few eigenpairs were necessary to obtain an accurate shape description. The second contribution is an improvement of the wave kernel signature; we propose an optimized wave kernel signature (OWKS). The refinement is with a modified particle swarm optimization heuristic algorithm to better match a query to other shapes belonging to the same class in the database. The proposed approach significantly improves the discriminant capacity of the signature. To assess the performance of the proposed approach for nonrigid 3D shape retrieval, we compare the global descriptor of a query to the global descriptors of the rest of shapes in the dataset using a dissimilarity measure and find the closest shape. Experimental results on different standard 3D shape benchmarks demonstrate the effectiveness of the proposed matching and retrieval approaches in comparison with other state-of-the-art methods

An advanced global point signature for 3D shape recognition and retrieval

International audienceWe propose a novel 3D shape descriptor, called the Advanced Global Point Signature (AGPS), which is based on spectral analysis and is obtained by linear combination of some scaled eigenfunctions of the Laplace–Beltrami operator. Since it is built upon the concept of Global Point Signature, AGPS inherits several useful properties such as robustness to noise, stability and scale invariance. An AGPS-based method for extracting salient features from semi-rigid objects represented by triangular mesh surfaces is introduced. Due to its discriminative power, the associated AGPS values with each point remain extremely stable, which allows for simple and efficient shape characterization and robust salient point extraction. To assert our method regarding its robustness against noise and topological modifications, experiments on multiple benchmark datasets under unfavorable circumstances were performed. The method is also compared to state of the art methods for shape classification and retrieval

Enhancement and assessment of WKS variance parameter for intelligent 3D shape recognition and matching based on MPSO

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Heuristic optimization-based wave kernel descriptor for deformable 3D shape matching and retrieval

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