Institut d'Électronique et de Télécommunications de Rennes
UMR CNRS 6164

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Soutenance de thèse

Salah Eddine KABBOUR soutient sa thèse intitulée :

Reconstruction 3D de l’oreille humaine avec une caméra de téléphone portable

La soutenance aura lieu lundi 24 juin 2019 à 10h30 en salle 153, à CentraleSupélec, campus de Rennes.


Résumé :
Reconstruction 3D de l’oreille humaine avec une caméra de téléphone portable

Dans ce travail, un nouveau pipeline est proposé pour obtenir la forme 3D de l’oreille humaine en utilisant « Multiview structure from motion » en combinaison avec un algorithme de déformation du modèle 3D de l’oreille. Comme le montrent les résultats, notre approche donne un résultat précis sans nécessiter un environnement de capture d’image ou un matériel spécialisé.

Tout d’abord, une approche « Multiview structure » dans le cas général est présentée, avec quelques améliorations au pipeline général pour obtenir des résultats plus robustes. En outre, un nouvel algorithme de filtrage des graphes de caméra est introduit afin de détecter les rotations erronées, ce qui est fait indirectement en analysant les cycles du graphe pour les fausses fermetures de boucle. Le filtrage d’une orientation relative erronée est essentiel pour une estimation globale de la pose. L’efficacité de notre méthode est démontrée par plusieurs tests sur différents jeux de données d’image.

Dans la deuxième partie de ce travail, une méthode spécifique à l’oreille est présentée. Un gabarit est utilisé pour récupérer l’orientation et la position globale précise de la caméra, ainsi que le nuage de points 3D dense. Enfin, un modèle déformable sans texture est ajusté à ce nuage de points en minimisant l’écart entre les deux. Ce modèle a été construit à partir d’un jeu de données d’oreilles numérisées et est représenté par un vecteur de paramètres pouvant être modifiés afin de s’adapter à la forme de l’oreille spécifique.


Abstract :
Humar Ear 3D Reconstruction Using Cell Phoen Camera In this work, a new pipeline is proposed to get the human ear 3d shape using multi-view structure from motion combined with a morphable texture-less model. As the results show, our approach gives an accurate result without requiring any specific set up environment. It also performs well even if the 3D dense reconstruction is incomplete.

Firstly, a general case multi-view approach is presented, with some improvements to the general pipeline for more robust results. Also, a novel camera graph filtering algorithm is introduced in order to detect erroneous rotations, which is done indirectly by analysing cycles for false loop closures. Filtering erroneous relative orientation is essential for global pose estimation. The efficiency of our method is demonstrated by several tests on different image datasets.

In the second part of this work an ear specific method is presented. A tagged template is used to retrieve accurate global camera orientation and position as well as the dense 3D point cloud. Lastly, a texture-less morphable model is fitted to this point cloud by minimizing the gap between both them. This model has been built from scanned ears dataset and is represented by a vector of parameters that can be changed in order to fit the shape of any specific ear.






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