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Traitement du signal et des images pour l'art et le patrimoine

Nous vous rappelons que, afin de garantir l'accès de tous les inscrits aux salles de réunion, l'inscription aux réunions est gratuite mais obligatoire.

Inscriptions closes à cette réunion.

Inscriptions

28 personnes membres du GdR ISIS, et 19 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 80 personnes.

Instructions pour une demande de mission par le GdR ISIS

Le GdR ISIS prend en charge les déplacements des organisateurs des réunions et des orateurs. Le GdR prend aussi en charge les déplacements des participants aux réunions membres d'un laboratoire adhérent du GdR dans la limite d'un doctorant et d'un permanent par laboratoire académique et par réunion, ou d'une personne par adhérent du club des partenaires et par réunion.

La plus grande partie du budget du GdR ISIS est consacrée à la prise en charge de ces missions. Pour que le GdR puisse financer le plus grand nombre de réunions, les participants à ces réunions sont vivement incités à choisir les billets les moins chers. Seuls les billets de train ou d'avion en deuxième classe, non échangeables et non remboursables sont pris en charge. Le GdR se réserve le droit de refuser une demande de billet dont le prix excède la moyenne des prix couramment pratiqués pour le trajet de la mission.

Pour le transport et pour l'hébergement, vous êtes priés d'utiliser le portail SIMBAD du CNRS si vous en avez la possibilité. Cela est en particulier obligatoire si vous êtes membre d'une unité CNRS (UPR, UMR, UMI, URA, FRE). Les réservations d'hôtel sont possibles si la réunion dure plus d'une journée ou si le lieu d'habitation le justifie. Dans le cas où le laboratoire n'est pas une unité CNRS, merci d'envoyer votre demande de prise en charge de la mission à l'adresse DR01.SoutienUnites@cnrs.fr en précisant que la mission relève du GdR ISIS. Si vous utilisez votre véhicule personnel pour une distance supérieure à 300 kilomètres (aller+retour), le GdR ISIS ne rembourse pas vos frais de transport.

Les demandes de mission et les réservations sur le site SIMBAD doivent impérativement être effectuées au moins deux semaines avant la date de la mission.

Aucun remboursement de frais de transport ou d'hôtel avancés par l'agent ne peut plus être effectué au retour de la mission.

Annonce

L'objectif de cette journée GdR ISIS est de réunir les chercheurs et industriels dont les travaux trouvent des applications dans le domaine de l'art, l'histoire de l'art ou du patrimoine culturel. En effet, le développement des technologies numériques notamment autour de l'image, est un enjeu important pour la préservation, la restauration, l'étude, la création et la diffusion des objets, monuments, oeuvres, documents issus du domaine artistique et culturel. Réciproquement, les problèmes soulevés par ces problématiques posent de nouveaux challenges à la communauté scientifique de la vision par ordinateur et du traitement de l'image comme en témoignent l'augmentation des publications et la présence de sessions spéciales dans des conférences de référence de ces domaines.

Les thématiques visées par cette journée concerneront toutes les méthodes d'acquisition, de traitement et d'analyse de contenu dans le contexte spécifique de l'art et du patrimoine comme par exemple les méthodes liées à :

Les travaux présentés pourront faire état des spécificités propres au patrimoine culturel (comme la rareté des données, ou leur fragilité par exemple). Les exposés permettront ainsi aux autres chercheurs de découvrir des méthodes nouvelles qui pourraient éventuellement s'adapter à leur champ d'application, ou bien de proposer des méthodes qui pourraient répondre aux domaines spécifiques abordés dans cette journée.

Orateur invité

Organisateurs

Appel à contributions

Les personnes souhaitant présenter leurs travaux sont priées d'envoyer un résumé d'une page maximum (format pdf) avant le 24 avril 2016 aux organisateurs :

Programme

Matin

Après-midi

Résumés des contributions

VERSPERA, restitution 3D de monuments historiques à partir de plans anciens

Michel Jordan, Christophe Riedinger, Hedi Tabia.

ETIS, UMR 8051, ENSEA / Université de Cergy-Pontoise / CNRS.

L'un des objectifs du projet Verspera, financé par la Fondation des sciences du patrimoine, est de concevoir une restitution 3D de divers appartements du Château de Versailles à partir des plans d'Ancien Régime, documents en cours de numérisation aux Archives Nationales (cf. http://verspera.hypotheses.org/).

Ces plans anciens présentent un certain nombre de particularités, du fait des plans eux-mêmes, mais aussi de leurs conditions de conservation et de numérisation, qui rendent leur exploitation impossible par des logiciels classiques d'architecture.

Après avoir présenté rapidement le contexte général du projet, nous développerons les principaux modules du logiciel de traitement des plans :

Nous présenterons quelques exemples de restitution partielle d'appartements du Château, à partir des plans numérisés actuellement à notre disposition, et terminerons par quelques perspectives de notre travail.

Alignement de peintures et de modèles 3D

Mathieu Aubry

IMAGINE/LIGM, École des Ponts ParisTech

This paper describes a technique that can reliably align arbitrary 2D depictions of an architectural site, including drawings, paintings and historical photographs, with a 3D model of the site. This is a tremendously difficult task as the appearance and scene structure in the 2D depictions can be very different from the appearance and geometry of the 3D model, e.g., due to the specific rendering style, drawing error, age, lighting or change of seasons. In addition, we face a hard search problem: the number of possible alignments of the painting to a large 3D model, such as a partial reconstruction of a city, is huge. To address these issues, we develop a new compact representation of complex 3D scenes. The 3D model of the scene is represented by a small set of discriminative visual elements that are automatically learnt from rendered views. Similar to object detection, the set of visual elements, as well as the weights of individual features for each element, are learnt in a discriminative fashion. We show that the learnt visual elements are reliably matched in 2D depictions of the scene despite large variations in rendering style (e.g. watercolor, sketch, historical photograph) and structural changes (e.g. missing scene parts, large occluders) of the scene. We demonstrate an application of the proposed approach to automatic re-photography to find an approximate viewpoint of historical paintings and photographs with respect to a 3D model of the site. The proposed alignment procedure is validated via a human user study on a new database of paintings and sketches spanning several sites. The results demonstrate that our algorithm produces significantly better alignments than several baseline methods.

Extraction et classification automatique de motifs céramiques archéologiques par analyse d'images 2D

Debroutelle Teddy, Chetouani Aladine, Treuillet Sylvie, Jesset Sébastien, Exbrayat Matthieu, Martin Lionel

Depuis 1968, plusieurs campagnes de fouilles archéologiques ont permis de mettre au jour de nombreux fours et d'extraire un matériel céramique très important montrant une production de masse sur la commune de Saran (Loiret ? Région Centre-Val de Loire) au cours du haut Moyen Âge (VIe-XIe siècles). La plupart des tessons céramiques font apparaître un décor en relief réalisé à la molette (Fig. 1), un procédé plutôt répandu durant l'antiquité tardive. La molette du potier est un cylindre (ici en bois), entaillé de motifs géométriques et destiné à la décoration répétée de séries de céramiques. L'enfoncement différencié de matière réalisé par le passage du cylindre sur la terre crue dégage un motif en creux sur le vase propre à chaque potier. L'analyse des décors permet à l'archéologue de préciser la chronologie des répertoires céramiques et d'établir ainsi la carte de diffusion des productions. En effet, une roulette se dégradant très rapidement, sa durée d'utilisation est relativement courte et permet ainsi une datation des productions. Ainsi, une même matrice retrouvée sur plusieurs vases de formes différentes permet d'associer ces vases à un même atelier voir à un même artisan.

Lors d'une première étude portant sur 935 tessons, l'archéologue s'est appuyé sur un relevé d'empreinte manuel et une appréciation visuelle pour distinguer environ 104 roulettes ou matrices différentes. Le rapprochement d'un décor à une matrice de référence (Fig. 2) a été réalisé subjectivement après une première discrimination informatique (recherche sur les mesures et la distribution du décor). Si cette méthode d'analyse manuelle a fait ses preuves, elle atteint ses limites face à l'augmentation du corpus dégagé lors des dernières fouilles entre 2009 et 2012 qui atteint près de 38000 tessons. Le nombre important de tessons décorés exige la mise au point d'une méthode d'analyse rapide et exhaustive, passant par des techniques d'acquisition automatique et l'élaboration de descripteurs numériques du décor pour proposer une classification rigoureuse et systématique. Dans le cadre du projet ARCADIA (Automatic Recognition of Ceramics Achieved by Digital Image Analysis) financé par la région Centre-Val de Loire, nous proposons de développer des méthodes automatiques d'analyse d'images et d'apprentissage faiblement supervisées pour faciliter l'interprétation archéologique de ce patrimoine céramique.

Lors de cette journée, nous proposons de présenter une méthode de détection et de classification de motifs basée sur l'estimation de la variance locale de la carte des profondeurs issue des scans 3D. La difficulté de ce travail vient du fait que le tesson est resté plusieurs siècles sous terre. Du fait de l'érosion, la surface du tesson est loin d'être homogène et les contours des motifs sont dégradés avec des profondeurs variant de 1 à 3 mm selon les tessons. Les premiers résultats de détection et de classification seront présentés.

Exploring Global Reflection Symmetry in Visual Arts

Mohamed Elawady, Philippe Colantoni and Christophe Ducottet

Balance (symmetry) is a very important measure in some computer vision applications such as aesthetic analysis [1], [2], object detection and segmentation [3], depth estimation [4], or medical image processing [5], [6]. This work focuses on finding an accurate measure to identify the existence of symmetry inside an image, by exploring the similarity between regions which are mirror reflected around an image axis.

Inspired from [7], [8], a global reflectional symmetry de tection is computed inside an image based on matching symmetrical pairs of feature points. Then we will evaluate the strength of the maximum symmetry respect to the rank of pairwise balance weights.

The dataset is collected from high resolution photo collec tions from Saint-Etienne (Paul Martial, Siemens: ~ 2800 images), which involved in CIEREC 1 projects (i.e. VIVA- ARTS 2 ). It documents national man-made (industrial and architectural) environments, which presents indoor/outdoor factory views and macro views of machines.

Bibliography

[1] S. Zhao, Y. Gao, X. Jiang, H. Yao, T.-S. Chua, and X. Sun, Exploring principles-of-art features for image emotion recognition, in Pro- ceedings of the ACM International Conference on Multimedia. ACM, 2014, pp. 47-56.

[2] M. Seckler, K. Opwis, and A. N. Tuch, Linking objective design factors with subjective aesthetics: An experimental study on how structure and color of websites affect the facets of users visual aesthetic perception, Computers in Human Behavior, vol. 49, pp. 375-389, 2015.

[3] C. L. Teo, C. Fermuller, and Y. Aloimonos, Detection and segmen tation of 2d curved reflection symmetric structures, in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2015, pp. 1644-1652.

[4] L. Yang, J. Liu, and X. Tang, Depth from water reflection, Image Processing, IEEE Transactions on, vol. 24, no. 4, pp. 1235-1243, 2015. [5] P. Dvorak, W. Kropatsch, and K. Bartusek, Automatic detection of brain tumors in mr images, in Telecommunications and Signal Processing (TSP), 2013 36th International Conference on. IEEE, 2013, pp. 577?580.

[6] V. Bairagi, Symmetry-based biomedical image compression, Journal of digital imaging, pp. 1?9, 2015.

[7] G. Loy and J.-O. Eklundh, Detecting symmetry and symmetric constellations of features, in Computer Vision ECCV 2006. Springer, 2006, pp. 508-521.

[8] M. Cicconet, D. Geiger, K. C. Gunsalus, and M. Werman, Mirror symmetry histograms for capturing geometric properties in images, in Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2014 IEEE Conference on. IEEE, 2014, pp. 2981-2986.

L'image patrimoniale : Intelligence des Patrimoines et le traitement des données hétérogènes

Benoist Pierre, Professeur des Universités - Directeur scientifique du Chantier Chambord-Châteaux d'Intelligence des Patrimoines.

Intelligence des Patrimoines est un programme interdisciplinaire de recherche et d'innovation portant sur l'étude et la mise en valeur des patrimoines culturels et naturels, matériels et immatériels. Il a pour ambition d'apporter de nouveaux modes de compréhension des espaces patrimoniaux et de leur synergie, et de mettre en oeuvre de nouvelles formes de valorisation économique et touristique sur une base scientifique.

Coordonné par le Centre d'études supérieures de la Renaissance (UMR 7323) et soutenu par la Région Centre-Val de Loire, Intelligence des Patrimoines associe l'ensemble des organismes de recherche et de formation de la Région (Université François-Rabelais de Tours, CNRS, INRA, Université d'Orléans, BRGM, INSA, ESCEM, IRSTEA) représentant près de 50 laboratoires et 200 chercheurs directement impliqués. Il interagit également avec les acteurs du monde socio-économique, avec lesquels il souhaite élaborer des services et des produits innovants, créateurs de valeurs économiques et d'emplois.

À travers la définition de chantiers thématiques de recherche (Chambord-Châteaux, Vigne & Vin...), Intelligence des Patrimoines a pour ambition de mutualiser des méthodes, des connaissances et des savoir-faire afin de développer de nouveaux savoirs et de nouveaux outils de médiation scientifique et culturelle. Il favorise ainsi des liens entre plusieurs projets interdisciplinaires et complémentaires qui contribuent à la collecte et à la production de données, de contenus scientifiques et d'outils d'analyse pour une meilleure connaissance des patrimoines culturels et naturels dans leur globalité. Pour augmenter la production scientifique intersectorielle et démultiplier les usages contextualisés (touristiques, culturels, éducatifs, etc.), Intelligence des Patrimoines, à partir du démonstrateur du Val de Loire, vise à pérenniser, sécuriser et structurer la production à grande échelle de données hétérogènes, tout en tenant compte de la question centrale de l'interopérabilité et du lien avec les très grandes infrastructures de recherche et les plateformes nationales et européennes.

L'hétérogénéité des données, liée à l'utilisation de nombreux supports (matériels, numériques), différents formats (textes, sons, images, vidéos), différents modes de représentation (analogique, digital) et différents types de contenus (non structurés, semi-structurés et structurés), représente un véritable défi pour un entrepôt de données classique. La conception et l'élaboration d'une plateforme de données hétérogènes vise ainsi à développer une architecture capable à la fois de gérer l'hétérogénéité et la transformation, mais également de transformer les données en informations directement exploitables et compréhensibles par tous les utilisateurs. Au sein de ce système, l'image patrimoniale sous toutes ses formes (affiche, carte postale, timbre, gravure, peinture et dessin, photographie, carte et plan, modèle 3D, etc.) tiendra une place de premier rang.

Extraction interactive d'éléments de contenu et analyse de redondance des formes dans les imprimés anciens

Jean-Yves RAMEL

Laboratoire Informatique de Tours

Nous présentons dans cet exposé une partie des travaux effectués dans le cadre du projet Paradiit financé par deux Google awards successifs en 2011 et 2012 et mené en collaboration avec le Centre d'Etudes Supérieures de la Renaissance de Tours (CESR). Notre projet vise à mettre à disposition des chercheurs en "digital humanities" un ensemble d'outils interactifs et de nouvelles bases de connaissances permettant une meilleure analyse, transcription et indexation des imprimés anciens numérisés. Pour cela, nous pensons qu'il est nécessaire de produire des outils interactifs exploitant des méta-données d'indexation aussi bien perceptuelles (orientées images) que sémantiques (contenu historique et notice bibliographique).

Dans ce cadre, un nouveau moteur d'extraction d'éléments de contenu et d'analyse de structures de pages numérisées a tout d'abord été développé. Ce logiciel permet l'identification et l'extraction automatique de différents éléments de contenu pouvant apparaître dans les ouvrages anciens et pouvant intéresser les historiens (caractères, lettrines, portraits, notes manuscrites en marge, ...). Outre la définition d'algorithmes de traitement d'images suffisamment robustes pour supporter les spécificités des images de documents anciens, l'originalité des travaux réside dans la production d'une méthodologie générique, facilement adaptable à divers types d'images, interactives, et adoptant une approche incrémentale d'analyse du contenu des images. Ce moteur a été implémenté au sein de la dernière version du logiciel Agora disponible au téléchargement sur le site du projet Paradiit. Cette nouvelle méthode d'extraction de structures et d'éléments de contenu se base sur un mécanisme d'appariement séquentiel de sous-arbres. Les sous-arbres permettent, la description des structures à localiser dans l'état courant de l'interprétation du document représentée également par une structure arborescente. Un algorithme original de recherche d'appariements sous contraintes pouvant être exploité de manière incrémental permet la mise en place interactive de scénarios d'analyse permettant ainsi de répondre aux besoins spécifiques de chaque usager.

Pour ce qui concerne l'aide à la transcription, contrairement à la plupart des logiciels d'OCR (reconnaissance de caractères), les algorithmes développés (logiciel Retro) procède par analyse de la redondance des formes extraites des images. Cette technique ne reconnaît pas les caractères isolément et indépendamment des autres mais regroupe les formes similaires en clusters sans rechercher à les identifier. Une fois les clusters de formes construits, il devient possible d'analyser et d'exploiter les clusters produits pour obtenir une transcription de la majeure partie du texte en seulement quelques clics (de manière collaborative ou non).

Cette information sur la redondance des formes dans les ouvrages peut aussi être utilisée pour effectuer des analyses typographiques (production et exploitation de fontes anciennes, étude et suivi du matériel typographique utilisé par les imprimeurs de l'époque, ...).

Maquette numérique de la cathédrale d'Amiens

El Mustapha Mouaddib

Présentation générale d'un programme de recherche autour d'une maquette numérique de la cathédrale d'Amiens, que nous menons depuis 2010 et qui est prévu pour durer 15ans. Il permettra de montrer des résultats de numérisation à une échelle importante et de faire état de plusieurs collaborations pluridisciplinaires que nous menons dans ce programme.

Epigraphie numérique: CIL, XIII, 2657

F.Benamar1 , O.Beya1 , E.Fauvet1 , A.Hostein2 , O.Laligant1 , F.Truchetet1

1 Le2i UMR 6306, 2 AnHiMA UMR 8210

Introduction : puzzle antique

En 1839 puis 1846, furent mis au jour plusieurs centaines de fragments de marbre d'une inscription latine du Ier siècle, dans une cave en bordure nord d'un ancien îlot de la ville romaine d'Autun, antique Augustodunum. Ces fragments sont répertoriés partiellement quelques années plus tard dans le Corpus Inscriptionum Latinarum (CIL, XIII, n°2657a.b.c.d.). Après un siècle d'oubli, ce puzzle antique conservé dans des institutions autunoises (Société éduenne et Musée Rolin) fût redécouvert et partiellement inventorié par Michel Kasprzyk (INRAP, UMR ARTEHIS 6298) au début des années 2000. Plusieurs tentatives de remontages n'ont permis l'assemblage que de quelques fragments parmi les 1200 disponibles.

Objectif :

Notre objectif, en tant que spécialistes en systèmes de vision, est de proposer un outil sous forme numérique pour aider l'archéologue à reconstruire l'inscription de la tablette afin d'éviter toute manipulation dommageable pour l'intégrité du document vieux de plusieurs siècles. Les fragments présentent essentiellement une structure 2D et 3D: la face " 2D " contient l'inscription et l'épaisseur " 3D " correspond au contour du fragment issu du bris de l'ensemble de l'inscription, elle-même constituée vraisemblablement de tablettes de surface d'environ 1m 2 . Puis nous nous intéressons au réassemblage virtuel de la tablette pour permettre au mieux la lecture du document. Les fragments présentant essentiellement une structure 2D et 3D, nous proposons ici d'adopter une approche de compromis par une acquisition 2D des faces gravées sensiblement planes ainsi qu'une acquisition 3D du profil du fragment par sa mise en rotation.

Le travail comporte 3 étapes: une numérisation exhaustive de tous les fragments, un conditionnement des nuages de points obtenus, une stratégie de mise en correspondance des fragments.

Etat de l'art

De nombreux travaux sont menés pour la reconstruction d'objets archéologiques en 2D ou 2D+3D [1] [2] et en 3D pour des poteries [3]. Nous proposons de faire un bilan des différentes approches proposées pour la reconstruction numérique d'objets archéologiques dans notre exposé. En général tous les éléments de l'objet sont disponibles mais dans le cas qui nous intéresse et d'après nos premières mesures il semble que nous disposions d'environ 10% du document complet, de plus aucun des objets reconstruits dans la littérature ne présente autant d'éléments que l'inscription d'Autun (1200) et, challenge supplémentaire, les fragments sont fortement dégradés par l'action du temps.

Prototype de Scanner 3D

Un prototype d'acquisition 3D spécifique à la problématique a été développé pour numériser l'ensemble des fragments. Ce prototype est composé essentiellement d'une table optique, d'un plateau rotatif pour poser les fragments, de deux caméras et deux lasers. Il a permis l'acquisition par triangulation laser du profil 3D des 1200 fragments et des images de la face supérieure avec les caractères gravés. Grâce au développement d'une méthode de calibrage adaptée, une précision de l'ordre de 100?m sur la localisation des points de la surface a pu être atteinte. Le temps d'acquisition est d'environ 3 mn pour chaque fragment.

Méthodologie

Nous avons précédemment réalisé un travail exploratoire qui a permis de valider la méthode de numérisation et des algorithmes de mises en correspondance sur des ensembles de quelques fragments dont l'assemblage était connu [4]. Aujourd'hui nous disposons des fichiers 3D bruts, et des images pour tous les fragments. Notre objectif actuel est de préparer les nuages de points 3D pour pouvoir envisager la reconstruction. Dans un premier temps, nous proposons des méthodes de filtrage pour éliminer les points erronés. Puis pour un nombre non négligeable de fragments nous avons dû faire plusieurs numérisations en raison d'occlusions liées en général à la façon dont le fragment a cassé. Pour cela nous proposons des méthodes pour la mise en correspondance des nuages 3D des scans multiples d'une même pièce. Dans un souci de visualisation nous travaillons aussi sur l'alignement 3D-2D qui consiste d'aligner un nuage de points 3D avec l'image 2D de la surface supérieur du fragment. Pour obtenir un outil exploitable et efficace, les calculs d'associations de fragments devront se faire en " temps réel ".

Bibliographie

[1] Da Gama Leitao, H.C. and J. Stolfi, "Automatic reassembly of irregular fragments", Univ. of Campinas, Tech. Rep. IC- 98-06, 1998.

[2] Brown, B.J., et al., "A system for high-volume acquisition and matching of fresco fragments: Reassembling Theran wall paintings". in ACM Transactions on Graphics (TOG). 2008. ACM.

[3] Avshalom Karasik, Uzy Smilansky b "3D scanning technology as a standard archaeological tool for pottery analysis: practice and theory", Journal of Archaeological Science 35 (2008) 1148e1168

[4] A. Hostein, E.Fauvet, O. Laligant, F. Truchetet, "3D puzzle reconstruction for archeological fragments", Proc. SPIE 9393, Three-Dimensional Image Processing, Measurement (3DIPM), and Applications 2015, 939308 (March 17, 2015); doi:10.1117/12.2075655

Colour and Space in Cultural Heritage

Alain Trémeau1, Rada Deeb1, Shadi Shabo2, Frank Boochs3

1 Laboratoire Hubert Curien, Université Jean Monnet, 2 Laboratoire Archéologie et Archéométrie, Lyon, 3 Laboratoire i3mainz, University of Applied Science at Mainz, Germany.

Dans le contexte du projet COSCH (Colour and Space in Cutural Heritage, COST project TD1201, 2012-2016, cf. http://cosch.info/) en lien avec différentes institutions européennes nous nous sommes intéressés à différents problèmes liés:

  1. (1) À l'acquisition de données couleur/spectrale, (2) ainsi qu'à l'acquisition de données 2D/3D, et enfin (3) à la fusion de données hétérogènes (e.g. photos couleur calibrées et point cloud 3D).
  2. (1) A l'identification automatique de la/les techniques d'acquisition la/les appropriée(s) plus pour une application donnée, (2) ainsi qu'à la sélection de la " meilleure " chaine de traitements pour une application donnée, et ce (3) à travers la conception d'une ontologie et d'une interface graphique qui permette à un non-expert en technologies et en traitement logiciel de faire les bons choix pour une application donnée.
  3. A caractériser/documenter différentes chaines de traitement/algorithmes et identifier quels sont les paramètres d'étude les plus déterminants quand il s'agit d'utiliser tel ou tel algorithme dans une application liée à la documentation de patrimoines culturels. Dans le cadre de cette présentation, nous illustrerons ces aspects à travers plusieurs exemples (study cases) qui ont été abordés dans le cadre de ce projet. Nous verrons à travers différents exemples liés à la reconstruction 3D ou à la visualisation de données hétérogènes quelles sont les problématiques de recherche que se posent les experts en documentation d'objets archéologiques.

Nous nous focaliserons sur les travaux menés par le Working Group 3 " Algorithms and Procedures " qui a documenté plus d'une trentaine d'algorithmes utilisés dans le domaine.

Modélisation de la scène des gestes professionnels d'artisans qui interagissent avec des objets en mouvement et déformables

S. Manitsaris, Y. Jacob, A. Glushkova.

Centre de Robotique, MINES ParisTech, PSL Research University, France

Le développement des technologies numériques contribue non seulement à la préservation, la restauration et l'étude du patrimoine matériel mais aussi du patrimoine intangible, des savoir-faire nécessaires pour la création des objets d'art, des monuments ou des oeuvres culturelles. La vision par ordinateur en utilisant différents types de camera et capteurs permet d'acquérir des données liées à ces savoir-faire. La posture, le geste, l'enchainement des taches peuvent être enregistrés, analysés, modélisés en assurant ainsi leur préservation. L'objectif de nos travaux s'inscrit dans cette volonté de mieux comprendre les gestes professionnels des artisans de haut niveau, de rendre la machine capable de détecter les différents éléments présents dans la scène d'un potier lorsqu'il crée un objet sur tour et d'un maroquinier lorsqu'il utilise sa machine à coudre. Plus précisément l'utilisation de la technique de machine learning - Random Decision Forests (RDF) permet la modélisation de la scène ou l'artisan interagit en faisant des gestes avec des objets déformables (terre d'argile, cuir). Des images sont enregistrées avec une caméra de profondeur de courte portée, qui sont par la suite traitées afin de réduire leur bruit. Les segments de la scène sont annotés manuellement sur un nombre d'images conséquent. Ces images sont utilisées pour l'apprentissage de la machine à l'aide des RDF. Dans le cas de la maroquinerie une seule forêt de décision est utilisée alors que pour la poterie nous étendons l'application typique des RDF en introduisant des forêts hiérarchiques. Plus précisément 3 RDF sont utilisés dans une architecture de structure arborescente. La RDF parent est utilisée pour créer une segmentation initiale approximative de la scène tandis que les deux RDF enfants sont utilisées pour classer les segments de bras, main et doigts gauche et droite respectivement. Les résultats démontrent que la proposition de cet l'algorithme est suffisante pour la classification précise des segments de la scène où les artisans interagissent avec des objets en utilisant les gestes de leurs mains aussi bien dans des scénarios simples que complexes.

Date : 2016-05-13

Lieu : Télécom Paristech, amphi B310


Thèmes scientifiques :
B - Image et Vision

Inscriptions closes à cette réunion.

Accéder au compte-rendu de cette réunion.

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