Exercice de style : Julie Digne

photo_siteJulie Digne, chercheuse au CNRS au sein du laboratoire LIRIS (équipe Géomod) dans le domaine du traitement numérique de la géométrie, a accepté notre défi. Elle explique son sujet de recherche à trois lecteurs de niveaux différents :

a. Niveau 1 : élève de 10 ans

Mon domaine de recherche consiste à concevoir des méthodes pour générer, à partir d’objets réels, des objets virtuels, c’est à dire des objets que l’on ne pourra regarder que sur un écran. Par exemple, pour des objets datant de l’époque romaine, avoir des représentations virtuelles permet de pouvoir l’observer sous toutes ses coutures et de très près sans risquer de le casser. Ces méthodes sont appelées algorithmes de reconstruction de surfaces. Il faut ensuite réussir à les optimiser, c’est à dire les rendre les plus beaux possibles. 

b. Niveau 2 : élève de 15 ans

Les modèles virtuels d’objets, de scènes et de personnages sont omniprésents : les jeux vidéo ainsi que le cinéma en font un usage intensif.

Il est difficile de soupçonner que leur création relève d’algorithmes qui se basent largement sur les mathématiques et notamment sur la géométrie.

À partir de sculptures ou d’objets réels, des appareils prennent des mesures qui sont ensuite transformés en objets virtuels.

Ces objets sont représentés sous forme de maillage, ce sont des centaines de petits triangles qui de loin donnent l’impression d’une surface lisse.

Passer de la mesure au maillage requiert de pouvoir analyser très finement les propriétés géométriques de la forme lorsqu’elle n’est connue que par l’ensemble des mesures.

c. Niveau 3 : étudiant de 20 ans (L2 science ou prépa scientifique)

La création de modèles virtuels d’objets réels passe par la numérisation de ceux-ci au moyen de scanners laser, par exemple.

Le résultat de ce processus est un ensemble de mesures qu’il convient d’analyser pour reconstruire une surface virtuelle sous forme d’un maillage.

Ceci nécessite souvent de pouvoir estimer les courbures de la surface efficacement, il faut donc des estimateurs de courbure robuste. De plus les mesures sont souvent entachées de bruit et l’on doit avoir recourt à des méthodes statistiques robustes pour extraire la forme finale de ce signal. Ce domaine de recherche est un domaine récent et en constante évolution.

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