L’automatisation de la détection et de l’identification des animaux est une tâche qui a de l’intérêt dans plusieurs domaines de recherche en biologie ainsi que dans le développement de systèmes de surveillance électronique. L’auteur présente un système de détection et d’identification basé sur la vision stéréo par ordinateur. Plusieurs critères sont utilisés pour identifier les animaux, mais l’accent a été mis sur l’analyse harmonique de la reconstruction en temps réel de la forme en 3D des animaux. Le résultat de l’analyse est comparé avec d’autres qui sont contenus dans une base évolutive de connaissances. / Automating the detection and identification of animals is a task that has an interest in many biological research fields and in the development of electronic security systems. The author present a detection and identification system based on computer stereo vision to achieve this task. A number of criteria are being used to identify the animals, but the emphasis is on the harmonic analysis of the animal real time reconstructed 3D shape. The result of the analysis is compared with others stored in an evolutive knowledge base.

Ce Mémoire s’intéresse au suivi (Tracking) sans marqueurs et à la reconstruction tridimensionnelle de mouvements humains articulés à partir de séquences vidéo acquises avec une caméra de type 3D (stéréo ou infrarouge). Ce domaine de recherche est très actif de nos jours et comporte un champ d’applications assez large qui touche des domaines tels que la capture du mouvement sans cibles pour l’animation et la réalité virtuelle, les interactions homme-machines, la télésurveillance ou bien sûr les jeux vidéos. Au cours de ce manuscrit, nous proposons une méthode pour déterminer la pose d’une personne en 3D. La technique, sans marqueurs, repose sur un alignement d’un squelette et d’un modèle humain 3D sur la silhouette vue par la caméra en s’appuyant sur un ajustement progressif, débutant par la tête et se poursuivant par le torse et les différents membres. La technique prend en considération l’aspect articulé de l’anatomie humaine et permet en particulier de régler certains problèmes d’occlusions et de chevauchement. Cela dit, la complexité de la structure du corps humains, de ses contraintes physiques ainsi que la grande variabilité dans les observations des images, font que la détermination d’une solution à ce problème soit difficile. L’objectif de cette mémoire est donc de développer une méthode assez robuste capable de faire face à ces différentes difficultés imposées par le choix de la technologie et le contexte général d’utilisation pour les consoles de jeux vidéo de salon. Pour aborder cette étude, nous proposons un modèle humain 3D qui tient compte des contraintes physiques et qui permet une intégration cohérente des différentes informations visuelles comme le visage, les contours et les silhouettes. / This report is interested in the markerless motion tracking and the three-dimensional reconstruction of articulated human movements from video sequences acquired with a 3D camera (stereo or infrared). Nowadays, this research field is very active and contains a wide field of applications which deals with areas such as motion capture for animations and virtual reality without using any kind of markers, human-machine interaction (HMI), remote monitoring and of course video games. In this manuscript, we propose a novel method to estimate the 3D human pose. This markerless technique is based on an alignment of a skeleton and a 3D human model over the silhouette seen by the camera by leaning on a progressive adjustment, starting from the head and continuing to the trunk and the various members. The technique considers the articulated aspect of the human body and allows, in particular, solving some problems of occlusions and overlapping. Besides, the complexity of the human body structure, of its physical constraints as well as the big variability in the images’ observations, makes that the solution determination for this problem is difficult. The objective of this memory thus is to develop a strong and robust method capable of facing these various difficulties imposed by the technology choice and the general context of use for home video games consoles. To approach this study, we propose a 3D human model which takes into account physical and kinematic constraints and which allows a coherent integration of various visual information such as face detection, edges and silhouettes. The combined system allows 3D human motion tracking using only one 3D camera.

Les nuages de points en trois dimensions sont un format de données très commun en robotique mobile. Ils sont souvent produits par des capteurs spécialisés de type lidar. Les nuages de points générés par ces capteurs sont utilisés dans des tâches impliquant de l’estimation d’état, telles que la cartographie ou la localisation. Les algorithmes de recalage de nuages de points, notamment l’algorithme ICP (Iterative Closest Point), nous permettent de prendre des mesures d’égo-motion nécessaires à ces tâches. La fusion des recalages dans des chaînes existantes d’estimation d’état dépend d’une évaluation précise de leur incertitude. Cependant, les méthodes existantes d’estimation de l’incertitude se prêtent mal aux données en trois dimensions. Ce mémoire vise à estimer l’incertitude de recalages 3D issus d’Iterative Closest Point (ICP). Premièrement, il pose des fondations théoriques desquelles nous pouvons articuler une estimation de la covariance. Notamment, il révise l’algorithme ICP, avec une attention spéciale sur les parties qui sont importantes pour l’estimation de la covariance. Ensuite, un article scientifique inséré présente CELLO-3D, notre algorithme d’estimation de la covariance d’ICP. L’article inséré contient une validation expérimentale complète du nouvel algorithme. Il montre que notre algorithme performe mieux que les méthodes existantes dans une grande variété d’environnements. Finalement, ce mémoire est conclu par des expérimentations supplémentaires, qui sont complémentaires à l’article. / Three-dimensional point clouds are an ubiquitous data format in robotics. They are produced by specialized sensors such as lidars or depth cameras. The point clouds generated by those sensors are used for state estimation tasks like mapping and localization. Point cloud registration algorithms, such as Iterative Closest Point (ICP), allow us to make ego-motion measurements necessary to those tasks. The fusion of ICP registrations in existing state estimation frameworks relies on an accurate estimation of their uncertainty. Unfortunately, existing covariance estimation methods often scale poorly to the 3D case. This thesis aims to estimate the uncertainty of ICP registrations for 3D point clouds. First, it poses theoretical foundations from which we can articulate a covariance estimation method. It reviews the ICP algorithm, with a special focus on the parts of it that are pertinent to covariance estimation. Then, an inserted article introduces CELLO-3D, our data-driven covariance estimation method for ICP. The article contains a thorough experimental validation of the new algorithm. The latter is shown to perform better than existing covariance estimation techniques in a wide variety of environments. Finally, this thesis comprises supplementary experiments, which complement the article.

Alors que les principes de développement durable, d’écologie du bâtiment et d’efficacité énergétique prennent une place toujours plus importante dans le design architectural, le CLT, par ses caractéristiques intrinsèques, est un matériau de construction idéal pour une architecture écoresponsable. Cependant, les bâtiments en CLT aspirant à offrir de bonnes performances énergétiques sont généralement limités par les directives et règles de conception, ce qui encourage peu les expérimentations formelles qui permettraient d’explorer des stratégies passives alternatives basées sur la forme du bâtiment. Le mémoire vise à démontrer qu’une approche de conception intégrée conjuguée avec la précision et la diversité des éléments issus de la fabrication numérique permet dorénavant aux architectes d’intégrer des formes et des espaces complexes dans la conception de bâtiments en CLT. Par un processus de recherche -création, le projet de recherche démontre qu’il est possible d’effectuer des explorations formelles tout en validant la composition structurelle et en générant les détails d’assemblage de la structure. L’utilisation d’une seule et unique interface de travail, nommément un logiciel de modélisation paramétrique 3D, simplifie le travail du concepteur. Ce logiciel permet en effet un partage aisé du modèle entre les différents professionnels associés au projet et, en plus, il génère les fichiers de découpe pour les machines-outils à commande numérique, ce qui contribue à une réalisation plus efficace. / While the principles of sustainable development, building ecology and energy efficiency are becoming ever more important in architectural design, the CLT, by its intrinsic characteristics, is an ideal building material for eco-responsible architecture. However, CLT buildings aspiring to provide good energy performance are generally constrained by design guidelines and rules, which does not encourage formal experiments that would explore alternative passive strategies based on the shape of the building.The purpose of the dissertation is to demonstrate that an integrated design approach combined with the precision and diversity of the elements of digital fabrication now allows architects to integrate complex shapes and spaces into CLT building design. Through a research-creation process, the research project demonstrates that it is possible to carry out formal explorations while validating the structural composition and generating the assembly details of the structure. The use of a single work interface, namely 3D parametric software, simplifies the work of the designer. This software makes it easy to share the model among the various professionals associated with the project and, in addition, it generates the cutting files for CNC machine tools, which contributes to a more efficient realization.

Les capteurs basés sur la lumière structurée codée prennent une ampleur grandissante dans le domaine de la numérisation 3D. Ce type de capteur permet une numérisation plus rapide de la surface d'un objet comparativement aux capteurs laser ou aux systèmes de palpage (i.e. numérisation avec contact). De plus, les capteurs fonctionnant par la projection d'une seule trame offrent la possibilité de numériser des scènes en mouvement, ce qui est un avantage indéniable sur la majorité des capteurs commercialisés depuis quelques années. Le projet de recherche traité dans ce mémoire a été réalisé dans le cadre du développement d'un capteur basé sur la lumière blanche structurée, conçu par l'équipe de vision 3D du Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques de l'Université Laval. Un tel capteur utilise un projecteur afin de projeter un patron de lumière codée sur la scène. Ce patron se déforme au contact de la surface et sa réflexion est captée par une caméra. Cette déformation permet de déduire la profondeur de la surface et ainsi calculer la position de points 3D représentant la surface de l'objet. Le rôle de ce mémoire est de développer et implanter un algorithme de segmentation d'images qui a comme objectif d'extraire le patron de la scène. Les images acquises par le capteur sont traitées en utilisant une approche basée sur les arêtes pour détecter les primitives contenue dans le patron. Chacune de ces primitives encode un symbole formant un mot codé. Le but de l'algorithme est donc de déterminer la position et l'étiquette (i.e. la valeur du symbole) associées à ces primitives. L'apparence de la scène complique cette tâche, car les propriétés de la surface (e.g. texture, déformations géométriques, type de matériaux) peuvent interférer avec la réflexion du patron. Par exemple, un objet de couleur foncée réfléchira très peu la lumière projetée, tandis qu'une surface géométriquement complexe déformera le patron, pouvant rendre les symboles flous et difficiles à détecter. La robustesse de l'algorithme face à ces défis est analysée et nous soulevons les limitations d'une telle approche de segmentation.

Dans le présent mémoire, le potentiel d’un prototype de la sonde Clariry AutoScan modifiée pour la curiethérapie gynécologique est évalué. Au terme du projet, le but est de déterminer si la sonde peut être intégrée au processus clinique et si la planification de traitement faite sur image par tomodensitométrie (TDM) peut être améliorée par l’ajout d’une échographie transabdominale tridimensionnelle (3DTAUS). Pour ce faire, un total de 19 patientes ont été analysées au cours des différentes étapes du projet. La première partie, l’analyse des contours, comprenant une analyse de faisabilité a été réalisée. Dans cette section, différents éléments devaient être jugés visibles ou non sur les trois modalités d’imagerie (imagerie par résonnance magnétique (IRM), TDM et 3DTAUS) sur les images de 6 patientes. Par la suite, le volume cible clinique à hauts risque (High Risk Clinical Target Volume, HR-CTV) de 8 patientes a été délimité et une analyse comparative de volume et de dimensions a été réalisée. La dernière étape a été d’évaluer les plans de traitements optimisés sur IRM, TDM et TDM-3DTAUS réalisés pour 5 patientes. Pour fin de comparaison, les plans faits sur IRM ont été également évalués sur TDM et TDM-3DTAUS et les plans TDM et TDM-3DTAUS, sur l’IRM. L’analyse de faisabilité a montré que la sonde permet de voir le HR-CTV. Cependant, le rectum, le sigmoïde de même que les ovoïdes ne peuvent être visualisés sur le 3DTAUS. Pour les analyses de contours, en moyenne, les contours se rapprochant davantage du standard à atteindre, l’IRM, sont faits sur le 3DTAUS, mais avec une plus grande variation des contours que le TDM. Pour la planification de traitement, l’ajout du 3DTAUS au TDM permet d’obtenir une dosimétrie plus près de celle obtenue sur l’IRM comparativement au TDM seul. L’utilisation clinique du 3DTAUS est plausible. L’ajout du 3DTAUS permet d’obtenir une dosimétrie plus près de celle sur IRM que le TDM seul, et dans le cas de l’Hôtel-Dieu, avec une charge clinique moindre que l’IRM. / The present work explores the clinical potential of the adapted prototype of the Clarity AutoScan probe for gynecological brachytherapy use. The goal of this project is to determine whether a 3D transabdominal ultrasound (3DTAUS) can improve treatment planning when combine to computed tomography (CT) compared to CT-based treatment planning. For the purpose of this work, 19 patients were analyzed along the various steps of the study. The two main parts are the contour analysis and the treatment planning analysis. In the first part, images set (magnetic resonance images (MRI), CT and 3DTAUS) of 6 patients were analyzed to determine the visibility of various structures. The comparative high-risk clinical target volume (HR-CTV) contour analysis included 5 patients was performed with 4 images sets (MRI, CT, 3DTAUS and CT-3DTAUS). The HR-CTV volume and lateral dimensions were compared to the reference set, the MRI. Treatment plans optimized on MRI, CT and CT-3DTAUS were elaborated for 5 patients. MRI treatment plans were evaluated on CT and CT-3DTAUS, and CT and CT-3DTAUS were evaluated on MRI. HR-CTV and tandem can be seen on 3DTAUS counter to rectum, sigmoid and ovoids. HRCTV contour analysis shows that 3DTAUS contours, on average, are the ones closer to MRI but with the higher variability. For treatment planning, the treatment plans optimized on CT-3DTAUS are the one closer to MRI, showing improvement to CT plans while combining it to 3DTAUS. For complete 3D treatment planning, 3DTAUS can be used alone. However, the CT-3DTAUS fusion allows treatment plans closer to MRI than CT alone. For the reason, 3DTAUS should be added to the current clinical workflow when MRI is not available.

Ce mémoire porte sur la conception d'une interface utilisateur basée sur la reconnaissance de gestes pour la commande d'un capteur 3D tenu en main. L'interface proposée permet à l'opérateur d'un tel équipement de commander le logiciel à distance alors qu'il se déplace autour d'un objet à numériser sans devoir revenir auprès du poste de travail. À cet effet, un prototype fonctionnel est conçu au moyen d'une caméra Azure Kinect pointée vers l'utilisateur. Un corpus de gestes de la main est défini et reconnu au moyen d'algorithmes d'apprentissage automatique, et des métaphores d'interactions sont proposées pour la transformation rigide 3D d'un objet virtuel à l'écran. Ces composantes sont implantées dans un prototype fonctionnel compatible avec le logiciel VXelements de Creaform. / This thesis presents the development of a gesture-based user interface for the operation of handheld 3D scanning devices. This user interface allows the user to remotely engage with the software while walking around the target object. To this end, we develop a prototype using an Azure Kinect sensor pointed at the user. We propose a set of hand gestures and a machine learning-based approach to classification for triggering momentary actions in the software. Additionally, we define interaction metaphors for applying 3D rigid transformations to a virtual object on screen. We implement these components into a proof-of-concept application compatible with Creaform VXelements.

Depuis leur introduction, les téléphones intelligents n’ont cessé d’évoluer. Ceux-ci intègrent généralement plusieurs composantes utiles (i.e. caméra numérique, récepteur GPS, accéléromètres, boussole numérique et plus récemment le gyroscope) pour des applications de Réalité Augmentée Mobile (RAM). Ce type d’application génère beaucoup d’intérêt auprès du grand public qui se voit offrir une nouvelle manière d’explorer son environnement. Afin d’obtenir une forte augmentation de la réalité en termes d’immersion de l’utilisateur et des interactions qui lui sont proposées, ces applications de RAM requièrent généralement un modèle 3D de l’environnement. Ce modèle 3D peut alors être exploité selon trois finalités différentes au sein de l’application de RAM qui sont : 1) gérer les occlusions; 2) aider au calcul de la pose (position/orientation) de la caméra de l’utilisateur; 3) supporter les interactions et l’augmentation de la réalité. Cependant, ces modèles 3D ne sont pas toujours disponibles à l’endroit où l’on souhaite augmenter la réalité ce qui nuit au déploiement des applications de RAM n’importe où et n’importe quand. Afin de surmonter cette contrainte, le présent projet de maîtrise a consisté à concevoir une chaîne de production de modèles 3D adaptée au contexte des applications de RAM dites fortement augmentées et facilement exploitable directement sur les lieux ciblés pour l’augmentation. La chaîne de production élaborée a été implantée sur la plateforme de l’iPhone 3G puis évaluée selon des critères d’exactitude, de rapidité, d’intuitivité et d’efficacité de l’augmentation résultante. Les résultats de cette évaluation ont permis de mettre en évidence la possibilité de modéliser en 3D un bâtiment simplement tout en atteignant une exactitude sous les 5 mètres en environ 3 minutes à l’aide d’un appareil de type téléphone intelligent. / Recently, a new genre of software applications has emerged allowing the general public to browse their immediate environment using their smartphone: Mobile Augmented Reality (MAR) applications. The growing popularity of this type of application is triggered by the fast evolution of smartphones. These ergonomic mobile platforms embed several pieces of equipment useful to deploy MAR (i.e. digital camera, GPS receiver, accelerometers, digital compass and now gyroscope). In order to achieve a strong augmentation of the reality in terms of user’s immersion and interactions, a 3D model of the real environment is generally required. The 3D model can be used for three different purposes in these MAR applications: 1) to manage the occlusions between real and virtual objects; 2) to provide accurate camera pose (position/orientation) calculation; 3) to support the augmentation and interactions. However, the availability of such 3D models is limited and therefore preventing MAR application to be used anywhere at anytime. In order to overcome such constraints, this proposed research thesis is aimed at devising a new approach adapted to the specific context of MAR applications and dedicated to the simple and fast production of 3D models. This approach was implemented on the iPhone 3G platform and evaluated according to precision, rapidity, simplicity and efficiency criteria. Results of the evaluation underlined the capacity of the proposed approach to provide, in about 3 minutes, a simple 3D model of a building using smartphone while achieving accuracy of 5 meters and higher.

La disponibilité de capteurs 3D rapides et précis a favorisé le développement de différentes applications dans les domaines de l’assemblage, de l’inspection, de la conception assistée par ordinateur (CAO), de l’ingénierie inverse, de la construction mécanique, de la médecine, et du divertissement, pour n’en citer que quelques-unes. Alors que les caméras 2D capturent des images 2D de la surface des objets, soit en noir-et-blanc, soit en couleur, les caméras 3D fournissent des informations sur la géométrie de la surface d’un objet. Aujourd’hui, les caméras 3D nouvellement introduites peuvent acquérir l’apparence et la géométrie des objets en même temps. La popularité et la disponibilité de ces modèles 3D a ouvert de nouveaux champs d’intérêts, comme segmentation de modèles 3D, la reconnaissance du modèles 3D, l’estimation des paramètres de modèles 3D et même la modélisation 3D. Dans ce projet, nous visons à faire une reconnaissance intelligente des différentes parties (primitives) d’un objet 3D. À cette fin, nous préparons d’abord une base de données de primitives de CAO 3D (i.e., plans, cylindres, cônes, sphères et tores). Ensuite, en utilisant les algorithmes de segmentation, les objets complexes sont décomposés en leurs primitives et, en utilisant des techniques de reconnaissance des formes, un descripteur est associé à chaque primitive et, enfin, un classificateur est formé pour apprendre les propriétés des primitives. Le manuscrit étudie différentes méthodes liées à ces défis. Une étape supplémentaire est également proposée dans ce projet, par l’estimation des paramètres des primitives et la génération de primitives de CAO, qui complète l’ensemble du processus d’ingénierie inverse. / The availability of fast and accurate 3D sensors has favored the development of different applications in assembly, inspection, Computer-Aided Design (CAD), reverse engineering, mechanical engineering, medicine, and entertainment, to list just a few. While 2D cameras capture 2D images of the surface of objects, either black-and-white or color, 3D cameras provide information on the geometry of an object surface. Today, newly introduced 3D cameras can acquire the appearance and geometry of objects concurrently. The popularity and availability of such these 3D models has opened new fields of interests, such as 3D model segmentation, 3D model recognition, estimation of 3D models’ parameters and even 3D modelling. In this project, we aim at recognizing different parts (primitives) of a 3D object, intelligently. For this purpose, we first prepare a database of 3D CAD primitives (i.g. planes, cylinders, cones, spheres and, tori). Then using segmentation algorithms, the complex objects are decomposed into their primitives and, by utilizing recognition techniques, a descriptor is extracted and associated to each primitive and, finally, a classifier is trained to learn the properties of primitives. The manuscript investigates different methods related to these challenges. An additional step is also proposed in this project which estimates the parameters of primitives and generate the CAD primitives that completes the whole process of reverse engineering.

L’Office de l’Efficacité Energétique utilise des méthodes où l’opérateur est très sollicité pour réaliser les modèles 3D de bâtiments nécessaire pour le calcul énergétique. Cependant, les appareils mobiles sont de plus en plus présents sur le marché et pourraient être utilisé pour automatiser cette tâche. Ces appareils possèdent une caméra, et il existe des recherches sur la reconstruction 3D à partir d’images. Ces méthodes permettent d’obtenir un nuage de point et non un maillage devant répondre à certaines caractéristiques afin de pouvoir y réaliser des calculs de volumes. Ce mémoire présente une méthode permettant de réaliser l’acquisition et le traitement qui produit un modèle 3D du bâtiment qui sera utilisé pour les calculs écoénergétiques. Les méthodes de reconstruction 3D ont été passées en revue et ont permis d’imaginer une nouvelle méthode permettant de générer un nuage de points 3D qui sera utilisé pour générer le modèle 3D du bâtiment. / The Office Energy Efficiency use methods to perform 3D model of buildings. But the user is very solicited and he take a lot of time for the 3D reconstruction. The 3D model is using by software for energy calculation. They take some measure to generate an ugly 3D model. Mobile devices are increasingly present on the market at a lower price. These devices contain an integrated camera and there are multiple researches on 3D reconstruction from image. Unfortunately, these methods can generally get a points cloud rather than a mesh that must have some characteristics for accurate volume calculations. The purpose of this paper is to present a series of existing methods or not to perform data acquisition and processing needed to produce a 3D model of a building. The 3D reconstruction methods which we reviewed helped us to designed a new method based on various studies to generate a 3D points cloud. Then an algorithm based on the point cloud processing was performed to generate a 3D model of the building.