Ce mémoire présente une méthode d’acquisition légère et abordable basée sur l’apprentissage profond pour l’estimation des paramètres intrinsèques de surface des matériaux du monde réel. Pour ce problème d’estimation, la difficulté principale est l’entraînement des réseaux de neurones des méthodes modernes qui est habituellement effectué sur des données virtuelles exclusivement. Après cet entraînement avec des matériaux synthétiques, les résultats obtenus pour les matériaux réels ne sont pas satisfaisants. De plus, il est difficile d’évaluer et de comparer les différentes méthodes puisque la vérité terrain est inconnue pour l’estimation des paramètres des matériaux réels. Afin de résoudre ces problèmes, un nouvel appareil est développé. Il permet la capture d’images de l’apparence des surfaces sous divers angles d’illumination. Cet appareil permet l’acquisition d’une base de données contenant 80 matériaux réels. Cette base de données est mise à profit pour l’évaluation de différentes méthodes modernes basées sur l’apprentissage profond. Finalement, des stratégies supplémentaires pour les matériaux réels, ainsi qu’une nouvelle architecture de réseau de neurones sont proposées pour estimer les propriétés de surface de matériaux réels (on identifie ces propriétés par la SVBRDF pour Spatially-Varying Bidirectional Reflectance Distribution Function). Les réseaux mis au point dans les recherches permettent d’obtenir des résultats supérieurs à l’état de l’art pour l’estimation de l’apparence des matériaux réels sans avoir recours à des systèmes d’acquisition sophistiqués.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/69186 |
| Date | 01 June 2021 |
| Creators | Asselin, Louis-Philippe |
| Contributors | Laurendeau, Denis, Lalonde, Jean-François |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (vi, 51 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
Page generated in 0.0025 seconds