Learning Image-to-Surface Correspondence - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Learning Image-to-Surface Correspondence

Apprentissage de Correspondances Image-Surface

Résumé

This thesis addresses the task of establishing adense correspondence between an image and a 3Dobject template. We aim to bring vision systemscloser to a surface-based 3D understanding ofobjects by extracting information that iscomplementary to existing landmark- or partbasedrepresentations.We use convolutional neural networks (CNNs)to densely associate pixels with intrinsiccoordinates of 3D object templates. Through theestablished correspondences we effortlesslysolve a multitude of visual tasks, such asappearance transfer, landmark localization andsemantic segmentation by transferring solutionsfrom the template to an image. We show thatgeometric correspondence between an imageand a 3D model can be effectively inferred forboth the human face and the human body.
Cette thèse se concentre sur le développement demodèles de représentation dense d’objets 3-D àpartir d’images. L’objectif de ce travail estd’améliorer les modèles surfaciques 3-D fournispar les systèmes de vision par ordinateur, enutilisant de nouveaux éléments tirés des images,plutôt que les annotations habituellementutilisées, ou que les modèles basés sur unedivision de l’objet en différents parties.Des réseaux neuronaux convolutifs (CNNs) sontutilisés pour associer de manière dense les pixelsd’une image avec les coordonnées 3-D d’unmodèle de l’objet considéré. Cette méthodepermet de résoudre très simplement unemultitude de tâches de vision par ordinateur,telles que le transfert d’apparence, la localisationde repères ou la segmentation sémantique, enutilisant la correspondance entre une solution surle modèle surfacique 3-D et l’image 2-Dconsidérée. On démontre qu’une correspondancegéométrique entre un modèle 3-D et une imagepeut être établie pour le visage et le corpshumains.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)
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Dates et versions

tel-02094354 , version 1 (09-04-2019)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02094354 , version 1

Citer

Riza Alp Guler. Learning Image-to-Surface Correspondence. Signal and Image processing. Université Paris Saclay (COmUE), 2019. English. ⟨NNT : 2019SACLC024⟩. ⟨tel-02094354⟩
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