Résumé: Dans cette thèse, nous abordons deux problèmes principaux, à savoir l'évaluation quantitative des algorithmes de segmentation de maillages ainsi que la segmentation de maillages par apprentissage en exploitant le facteur humain.Tout d'abord, nous proposons un benchmark dédié à l'évaluation des algorithmes de segmentation de maillages 3D. Le benchmark inclut un corpus de segmentation vérités-terrains réalisées par des volontaires ainsi qu'une nouvelle métrique de similarité pertinente qui quantifie la cohérence entre ces segmentations vérités-terrains et celles produites automatiquement par un algorithme donné sur les mêmes modèles. De plus, nous menons un ensemble d'expérimentations, y compris une expérimentation subjective, pour respectivement démontrer et valider la pertinence de notre benchmark. Nous proposons ensuite un algorithme de segmentation par apprentissage. Pour cela, l'apprentissage d'une fonction d'arête frontière est effectué, en utilisant plusieurs critères géométriques, à partir d'un ensemble de segmentations vérités-terrains. Cette fonction est ensuite utilisée, à travers à une chaîne de traitement pour segmenter le maillage en entrée. Nous montrons, à travers une série d'expérimentations s'appuyant sur différents benchmarks, les excellentes performances de notre algorithme par rapport à ceux de l'état de l'art. Enfin, nous proposons une application de notre algorithme de segmentation pour l'extraction de squelettes cinématiques pour les maillages 3D dynamiques, et présentons quelques résultats prometteurs.

Edition: Lille: Ecole Doctorale Sciences pour l'Ingénieur
Langue: Français
Collation: 140 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Doctorat d'état
Etablissement de soutenance: Lille, Université lille 1 Sciences et Technologie. Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur
Spécialité: Informatique
Thème Informatique