En tant qu'une nouvelle alternative à la MoCap standard, la capture de surface 4D est motivée par la demande croissante des produits médiatiques de contenu 3D très réaliste. Ce type de données fournit une information complète et réelle de la forme, l'apparence et la cinématique de l'objet dynamique d'intérêt. On aborde dans cet ouvrage certaines taches liées à l'acquisition et l'exploitation de données 4D, obtenues à travers les vidéos multi-vues, avec un intérêt particulier aux formes humaines en mouvements. Parmi ces problèmes, certains ont déjà reçu beaucoup d'intérêt de la part des communautés de vision par ordinateur et d'infographie, mais plusieurs challenges restent ouverts à cet égard. En particulier, nous abordons la synthèse d'animation basée sur des exemples, la modélisation d'apparence et le transfert sémantique de mouvement.On introduit premièrement une méthode pour générer des animations en utilisant des séquences de maillages de mouvements élémentaires d'une forme donnée. De nouveaux mouvements satisfaisant des contraints hauts-niveaux sont construites en combinant et interpolant les trames des données observées. Notre méthode apporte une amélioration local au processus de la synthèse grâce à l'optimisation des transitions interpolées, ainsi qu'une amélioration globale avec une structure organisatrice optimale qu'on appelle le graph essentiel.On aborde en suite la construction de représentations efficaces de l'apparence de formes en mouvement observées à travers des vidéos multi-vue. On propose une représentation par sujet qui identifie la structure sous-jacente de l'information d'apparence relative à uneforme particulière. La représentation propre résultante représente les variabilités d'apparence dues au point de vue et au mouvement avec les textures propres, et celles dues aux imprécisions locales dans le modèle géométrique avec les déformations propres. Outre fournir des représentation compactes, ces décompositions permettent aussi l'interpolation et la complétion des apparences.Finalement, on s'intéresse au problème de transfert de mouvement entre deux modèles 4D capturés. Étant donné des ensembles d'apprentissages pour deux sujets avec des correspondances sémantiques éparses entre des poses clés, notre méthode est capable de transférer un nouveau mouvement capturé d'un sujet vers l'autre. Nous contribuons principalement un nouveau modèle de transfert basé sur l'interpolation non-linéaire de pose et de déplacement qui utilise les processus Gaussiens de régression. / As a new alternative to standard motion capture, 4D surface capture is motivated by the increasing demand from media production for highly realistic 3D content.Such data provides real full shape, appearance and kinematic information of the dynamic object of interest. We address in this work some of the tasks related to the acquisition and the exploitation of 4D data, as obtained through multi-view videos, with an emphasis on corpus of moving subjects. Some of these problems have already received a great deal of interest from the graphics and vision communities, but a number of challenges remain open in this respect. We address namely example based animation synthesis, appearance modelling and semantic motion transfer.We first propose a method to generate animations using video-based mesh sequences of elementary movements of a shape. New motions that satisfy high-level user-specified constraints are built by recombining and interpolating the frames in the observed mesh sequences. Our method brings local improvement to the synthesis process through optimized interpolated transitions, and global improvement with an optimal organizing structure that we call the essential graph.We then address the problem of building efficient appearance representations of shapes observed from multiple viewpoints and in several movements. We propose a per subject representation that identifies the underlying manifold structure of the appearance information relative to a shape. The resulting Eigen representation encodes shape appearance variabilities due to viewpoint and illumination, with Eigen textures, and due to local inaccuracies in the geometric model, with Eigen warps. In addition to providing compact representations, such decompositions also allow for appearance interpolation and appearance completion.We finally address the problem of transferring motion between captured 4D models. Given 4D training sets for two subjects for which a sparse set of semantically corresponding key-poses are known, our method is able to transfer a newly captured motion from one subject to the other. The method contributes a new transfer model based on non-linear pose and displacement interpolation that builds on Gaussian process regression.

Ce travail de thèse concerne l'analyse structurelle des maillages triangulaires surfaciques, ainsi que leur traitement en vue de l'amélioration de leur qualité (remaillage) ou de leur simplification. Dans la littérature, le repositionnement des sommets d'un maillage est soit traité de manière locale, soit de manière globale mais sans un contrôle local de l'erreur géométrique introduite, i.e. les solutions actuelles ne sont pas globales ou introduisent de l'erreur géométrique non-contrôlée. Les techniques d'approximation de maillage les plus prometteuses se basent sur une décomposition en primitives géométriques simples (plans, cylindres, sphères etc.), mais elles n'arrivent généralement pas à trouver la décomposition optimale, celle qui optimise à la fois l'erreur géométrique de l'approximation par les primitives choisies, et le nombre et le type de ces primitives simples. Pour traiter les défauts des approches de remaillage existantes, nous proposons une méthode basée sur un modèle global, à savoir une modélisation graphique probabiliste, intégrant des contraintes souples basées sur la géométrie (l'erreur de l'approximation), la qualité du maillage et le nombre de sommets du maillage. De même, pour améliorer la décomposition en primitives simples, une modélisation graphique probabiliste a été choisie. Les modèles graphiques de cette thèse sont des champs aléatoires de Markov, ces derniers permettant de trouver une configuration optimale à l'aide de la minimisation globale d'une fonction objectif. Nous avons proposé trois contributions dans cette thèse autour des maillages triangulaires 2-variétés : (i) une méthode d'extraction statistiquement robuste des arêtes caractéristiques applicable aux objets mécaniques, (ii) un algorithme de segmentation en régions approximables par des primitives géométriques simples qui est robuste à la présence de données aberrantes et au bruit dans la position des sommets, (iii) et finalement un algorithme d'optimisation de maillages qui cherche le meilleur compromis entre l'amélioration de la qualité des triangles, la qualité de la valence des sommets, le nombre de sommets et la fidélité géométrique à la surface initiale.

Ce travail de thèse concerne l'analyse structurelle des maillages triangulaires surfaciques, ainsi que leur traitement en vue de l'amélioration de leur qualité (remaillage) ou de leur simplification. Dans la littérature, le repositionnement des sommets d'un maillage est soit traité de manière locale, soit de manière globale mais sans un contrôle local de l'erreur géométrique introduite, i.e. les solutions actuelles ne sont pas globales ou introduisent de l'erreur géométrique non-contrôlée. Les techniques d'approximation de maillage les plus prometteuses se basent sur une décomposition en primitives géométriques simples (plans, cylindres, sphères etc.), mais elles n'arrivent généralement pas à trouver la décomposition optimale, celle qui optimise à la fois l'erreur géométrique de l'approximation par les primitives choisies, et le nombre et le type de ces primitives simples. Pour traiter les défauts des approches de remaillage existantes, nous proposons une méthode basée sur un modèle global, à savoir une modélisation graphique probabiliste, intégrant des contraintes souples basées sur la géométrie (l'erreur de l'approximation), la qualité du maillage et le nombre de sommets du maillage. De même, pour améliorer la décomposition en primitives simples, une modélisation graphique probabiliste a été choisie. Les modèles graphiques de cette thèse sont des champs aléatoires de Markov, ces derniers permettant de trouver une configuration optimale à l'aide de la minimisation globale d'une fonction objectif. Nous avons proposé trois contributions dans cette thèse autour des maillages triangulaires 2-variétés : (i) une méthode d'extraction statistiquement robuste des arêtes caractéristiques applicable aux objets mécaniques, (ii) un algorithme de segmentation en régions approximables par des primitives géométriques simples qui est robuste à la présence de données aberrantes et au bruit dans la position des sommets, (iii) et finalement un algorithme d'optimisation de maillages qui cherche le meilleur compromis entre l'amélioration de la qualité des triangles, la qualité de la valence des sommets, le nombre de sommets et la fidélité géométrique à la surface initiale. / The work in this thesis concerns structural analysis of 2-manifold triangular meshes, and their processing towards quality enhancement (remeshing) or simplification. In existing work, the repositioning of mesh vertices necessary for remeshing is either done locally or globally, but in the latter case without local control on the introduced geometrical error. Therefore, current results are either not globally optimal or introduce unwanted geometrical error. Other promising remeshing and approximation techniques are based on a decomposition into simple geometrical primitives (planes, cylinders, spheres etc.), but they generally fail to find the best decomposition, i.e. the one which jointly optimizes the residual geometrical error as well as the number and type of selected simple primitives. To tackle the weaknesses of existing remeshing approaches, we propose a method based on a global model, namely a probabilistic graphical model integrating soft constraints based on geometry (approximation error), mesh quality and the number of mesh vertices. In the same manner, for segmentation purposes and in order to improve algorithms delivering decompositions into simple primitives, a probabilistic graphical modeling has been chosen. The graphical models used in this work are Markov Random Fields, which allow to find an optimal configuration by a global minimization of an objective function. We have proposed three contributions in this thesis about 2-manifold triangular meshes : (i) a statistically robust method for feature edge extraction for mechanical objects, (ii) an algorithm for the segmentation into regions which are approximated by simple primitives, which is robust to outliers and to the presence of noise in the vertex positions, (iii) and lastly an algorithm for mesh optimization which jointly optimizes triangle quality, the quality of vertex valences, the number of vertices, as well as the geometrical fidelity to the initial surface.