Segmentation de maillages 3D : évaluation automatique et une nouvelle méthode par apprentissage

Abstract

In this thesis, we address two main problems namely the quantitative evaluation of mesh segmentation algorithms and learning mesh segmentation by exploiting the human factor. We propose the following contributions: - A benchmark dedicated to the evaluation of mesh segmentation algorithms. The benchmark includes a human-made ground-truth segmentation corpus and a relevant similarity metric that quantifies the consistency between these ground-truth segmentations and automatic ones produced by a given algorithm on the same models. Additionally, we conduct extensive experiments including subjective ones to respectively demonstrate and validate the relevance of our benchmark. - A new learning mesh segmentation algorithm. A boundary edge function is learned, using multiple geometric criteria, from a set of human segmented training meshes and then used, through a processing pipeline, to segment any input mesh. We show, through a set of experiments using different benchmarks, the performance superiority of our algorithm over the state-of-the-art. We present also an application of our segmentation algorithm for kinematic skeleton extraction of dynamic 3D-meshes.Dans cette thèse, nous abordons deux problèmes principaux, à savoir l'évaluation quantitative des algorithmes de segmentation de maillages ainsi que la segmentation de maillages par apprentissage en exploitant le facteur humain. Nous proposons les contributions suivantes : - Un benchmark dédié à l'évaluation des algorithmes de segmentation de maillages 3D. Le benchmark inclut un corpus de segmentations vérités-terrains réalisées par des volontaires ainsi qu'une nouvelle métrique de similarité pertinente qui quantifie la cohérence entre ces segmentations vérités-terrains et celles produites automatique- ment par un algorithme donné sur les mêmes modèles. De plus, nous menons un ensemble d'expérimentations, y compris une expérimentation subjective, pour respectivement démontrer et valider la pertinence de notre benchmark. - Un algorithme de segmentation par apprentissage. Pour cela, l'apprentissage d'une fonction d'arête frontière est effectué, en utilisant plusieurs critères géométriques, à partir d'un ensemble de segmentations vérités-terrains. Cette fonction est ensuite utilisée, à travers une chaîne de traitement, pour segmenter un nouveau maillage 3D. Nous montrons, à travers une série d'expérimentations s'appuyant sur différents benchmarks, les excellentes performances de notre algorithme par rapport à ceux de l'état de l'art. Nous présentons également une application de notre algorithme de segmentation pour l'extraction de squelettes cinématiques pour les maillages 3D dynamiques