A Beam Tracing with Precise Antialiasing for Polyhedral Scenes

International audienceRay tracing is one of the most important rendering techniques used in computer graphics. A fundamental problem of classical ray tracers is the well-known aliasing. With small objects, or small shadows, aliasing becomes a crucial problem to solve. Beam tracers can be considered as an extension of classical ray tracers. They replace the concept of infinitesimal ray by that of beam but they are generally more complex than ray tracers. The new method presented in this paper is a high quality beam tracer that provides a robust and general antialiasing for polyhedral scenes. Compared to similar beam tracers, this method has some major advantages: - complex and expensive computations of conventional beam-object intersection are entirely avoided, so an extension to some non polyhedral scenes such as CSG ones is possible; - usual approximations or complex approaches for refraction computations are avoided. Moreover, this method is entirely compatible with the usual improvements of classical ray tracing (spatial subdivisions or hierarchical bounding volumes)

Plaquage omnidirectionnel de textures provenant de séquences vidéo

National audienceIn video-based rendering, real dynamic scenes are captured by video cameras and replayed, so that they can be seen by the observer from any viewpoint. In order to permit a complete immersion of the real scene in a virtual environment, some approaches reconstruct a 3D shape and then textured it with images taken from the cameras. This paper proposes to identify the problems of multi-view texturing for video-based rendering and to offer solutions for a number of them.We successfully treat visibility issues, identify "risk zones", correct projection displacement errors and fill in small untextured areas. Our algorithm works in real time, thus permitting an interactive viewing of the augmented scene Nous proposons dans cet article d'identifier clairement les problèmes rencontrés lorsque l'on veut effectuer un texturage omnidirectionnel d'un modèle 3D. Nous proposons aussi des solutions à chacun de ces problèmes. Une version anglaise, plus détaillée, se trouve en deuxième partie. <BR

Rapport d'Activités Inria Learning Lab 2019

2019 confirme la place d’Inria Learning Lab dans l’écosystème national des Moocs (formations en ligne ouvertes à tous). Après avoir contribué à la mise en place de la plateforme France Université Numérique (FUN), Inria reste un acteur dynamique et incontournable sur cette plateforme.En 2019, Inria Learning lab, a notamment :- réalisé un Mooc à fort impact sociétal avec 18 000 participants inscrits au cours « Sciences numériques et technologie » (SNT). Ce cours réalisé en collaboration avec Class’Code a notamment été retenu par la Direction générale de l’enseignement scolaire (DGESCO) comme formation introductive des professeurs de lycée en charge de l'enseignement Sciences Numériques et Technologie en classe de seconde.- contribué à valoriser la participation citoyenne avec le Mooc « Technological challenges of participatory smart cities ». Ce cours est la version anglaise et actualisée du cours "Défis technologiques des villes intelligentes participatives", sorti en 2016. Il présente un tour d'horizon des infrastructures numériques de la ville connectée avec un accent particulier sur les technologies encourageant l'implication citoyenne

Omnidirectional texturing of human actors from multiple view video sequences

International audienceIn 3D video, recorded object behaviors can be observed from any viewpoint, because the 3D video registers the object's 3D shape and color. However, the real-world views are limited to the views from a number of cameras, so only a coarse model of the object can be recovered in real-time. It becomes then necessary to judiciously texture the object with images recovered from the cameras. One of the problems in multi-texturing is to decide what portion of the 3D model is visible from what camera. We propose a texture-mapping algorithm that tries to bypass the problem of exactly deciding if a point is visible or not from a certain camera. Given more than two color values for each pixel, a statistical test allows to exclude outlying color data before blending

Rapport d'Activités Inria Learning Lab 2018

Nous produisons des formations en ligne directement issues des recherches Inria avec des collaborations nationales et internationales. Dans ce contexte d’e-learning, nous travaillons avec les équipes de recherche pour développer des technologies innovantes facilitant l’apprentissage.En 2018, Inria Learning lab, a notamment :- réalisé un MOOC à fort impact sociétal avec 21 000 participants inscrits au cours « Protection de la vie privée numérique ». Ce cours permet de comprendre quelles sont les données personnelles produites lors de l’utilisation d’un smartphone, d’un mail ou du Web, quelle est la législation en terme de vie privée numérique, et quelles sont les mesures que chacun peut mettre en oeuvre pour protéger sa vie privée numérique.- partagé son expertise en science ouverte avec le MOOC bilingue « Recherche reproductible : principes méthodologiques pour une science transparente ! » Ce cours permet de tester en ligne et de s’approprier les méthodes et environnements de travail qui facilitent le partage de résultats de recherche, leur réutilisation et leur reproduction.- accompagné l’enseignement de l'informatique dans le secondaire avec le MOOC «Le robot Thymio comme outil de découverte des sciences du numérique ». Ce cours aborde la compréhension des mécanismes de base d’un robot tel que Thymio, sa programmation avec différents langages, son utilisation en classe avec les éléments pédagogiques associés.- contribué à valoriser la participation citoyenne avec le MOOC «Participation citoyenne : méthodes et civic tech ». Ce cours présente des méthodes et des outils pour créer des espaces de dialogues constructifs et citoyens à l’échelle territoriale ou planétaire

A Real-Time System for Full Body Interaction with Virtual Worlds

International audienceReal-time video acquisition is becoming a reality with the most recent camera technology. Three-dimensional models can be reconstructed from multiple views using visual hull carving techniques. However the combination of these approaches to obtain a moving 3D model from simultaneous video captures remains a technological challenge. In this paper we demonstrate a complete system architecture allowing the real-time (≥ 30 fps) acquisition and full-body reconstruction of one or several actors, which can then be integrated in a virtual environment. A volume of approximately 2m3 is observed with (at least) four video cameras and the video fluxes are processed to obtain a volumetric model of the moving actors. The reconstruction process uses a mixture of pipelined and parallel processing, using N individual PCs for N cameras and a central computer for integration, reconstruction and display. A surface description is obtained using a marching cubes algorithm. We discuss the overall architecture choices, with particular emphasis on the real-time constraint and latency issues, and demonstrate that a software synchronization of the video fluxes is both sufficient and efficient. The ability to reconstruct a full-body model of the actors and any additional props or elements opens the way for very natural interaction techniques using the entire body and real elements manipulated by the user, whose avatar is immersed in a virtual world

Light and heavy multiquark spectroscopy

The dynamics of multiquark binding is revisited in the light of the recent experimental results. It is emphasized that some configurations mixing light and heavy flavours are among the most favourable for stable or metastable multiquarks. The nuclear-physics type of approach predicting the so-called hadron-hadron molecules is compared to direct studies in terms of quark interaction.Comment: Invited talk at QCD05, 12th International QCD Conference, July 4-9, 2005 - Montpellier (France), to appear in the proceedings edited by S. Nariso

Bilan des MOOC Inria 2015-2016

Dix MOOC (Massive Open Online Courses) ont été diffusés par Inria sur la plateforme France Université Numérique 1 entre septembre 2015 et juin 2016. La création de MOOC découle d'une volonté politique d'Inria de comprendre ce nouveau mode de formation et a été soutenue dans le cadre du projet uTop 2. Tout comme le document publié l'année précédente 3 sur les 6 MOOC diffusés en 2014-2015, ce nouveau document, construit sous la forme d'une série de questions, présente un bilan principalement quantitatif qui vise à alimenter la réflexion des membres d'Inria Learning Lab 4 (anciennement Mooc Lab Inria) et de la communauté des concepteurs de MOOC de manière générale

Tests of flavour independence in heavy quark potential models

We review some rigourous consequences of flavour independence on the spectrum and properties of hadrons in potential models, with emphasis on hadrons with two heavy quarks, such as $(b\bar c)$ mesons and $(QQq)$ baryons.Comment: QCD94 Workshop, Montpellier, Late