Publication

3D Shape Similarity

2016
Student Projects

Résumé

Microsoft Kinect, Google's Project Tango and Lytro's light field camera are all examples of 3D depth sensing reaching the consumer market. As this technology becomes more widestream, new signal processing techniques are needed to exploit this data. Recent techniques in 3D shape similarity assesment present exciting opportunities to develop new algorithms in this area. The aim of this project is to create a tutorial to these techniques using an iPython notebook. Particular emphasis will be placed on an excellent review paper [1] and book [2]. Seneca, the Roman philosopher, said “While we teach, we learn,” and creating a tutorial on these topics is an excellent exercise to understand a complex subject that is at the heart of many modern computer vision techniques. [1] S. Biasotti et al "Recent Trends, Applications, and Perspectives in 3D Shape Similarity Assessment", 2015. [2] A. Bronstein, M. Bronstein, R. Kimmel "Numerical Geometry of Non-Rigid Shapes", 2008. LCAV1556050917

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/536b036f-a906-441e-96c7-4ef846db9fbc

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Concepts associés (32)

Stéréopsie

La stéréopsie, composé des mots grecs στερεός, qui signifie « ferme, dur » et ὄψις qui signifie « œil » ou « vision », est le processus permettant à un être humain ou un animal doué de vision binoculaire de percevoir son environnement en trois dimensions. Chez l'être humain, le test de stéréopsie permet à l'ophtalmologiste et à l'optométriste de détecter si le patient est doté d'une bonne perception visuelle du relief et de la profondeur.

Forme (géométrie)

En géométrie classique, la forme permet d’identifier ou de distinguer des figures selon qu’elles peuvent ou non être obtenues les unes à partir des autres par des transformations géométriques qui préservent les angles en multipliant toutes les longueurs par un même coefficient d’agrandissement. Au sens commun, la forme d’une figure est en général décrite par la donnée combinatoire d’un nombre fini de points et de segments ou d’autres courbes délimitant des surfaces, des comparaisons de longueurs ou d’angles, d’éventuels angles droits et éventuellement du sens de courbure.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.

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Shot noise perturbations in digital holographic microscopy phase images

Parallel unfolding and visualization of curved surfaces extracted from large three-dimensional volumes