offre de th
Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2011-05-07 par Lhassane Idoumghar
OFFRE DE THÈSE
• Titre : Optimisation de la reconstruction de formes 3D
• Encadrants : Fréderic Cordier, Lhassane Idoumghar et Mahmoud Melkemi.
• Contacts : frederic.cordier@uha.fr, lhassane.idoumghar@uha.fr et mahmoud.melkemi@uha.fr.
• Lieu : Université de Haute Alsace.
• Durée : 36 mois.
- Contexte :
La modélisation de formes tridimensionnelles en utilisant les logiciels existants est un travail fastidieux qui demande une forte expérience et beaucoup de temps. En comparaison, le dessin d'une forme tridimensionnelle sur une feuille est un travail très simple. La plupart d'entre nous ont un don naturel pour dessiner des croquis de voitures, d'arbres, etc. Malheureusement, les techniques existantes qui permettent de reconstruire des formes à partir de croquis sont très primaires. Elles ne permettent de modéliser que des formes très simples.
Ce sujet de thèse a pour but le développement de méthodes qui permettent de construire des formes tridimensionnelles symétriques à partir d'un dessin bidimensionnel. Les données d'entrée sont un croquis constitué d'un ensemble de courbes correspondant à la projection orthogonale de la silhouette d'une forme tridimensionnelle. Nous supposons que la forme à reconstruire est symétrique par rapport à un plan.
Objectifs
La principale difficulté de la modélisation 3D à partir de croquis 2D est qu'il existe une infinité de solutions. Plusieurs formes peuvent avoir exactement la même silhouette. De plus, la reconstruction nécessite de calculer un nombre très important de variables. Afin de trouver une solution unique, la reconstruction est formulée sous la forme d'un problème d'optimisation avec une fonction objective et un ensemble de contraintes. Une partie importante de ce sujet concerne donc la conception d'algorithmes d'optimisation combinatoire.
Les objectifs de ce travail de recherche sont les suivants :
• Trouver un modèle pour représenter la forme à reconstruire. Cette étape est importante ; ce modèle servira à formuler le problème d'optimisation. Il faudra trouver un bon compromis entre un modèle trop simple qui limitera la complexité des formes que l'on peut reconstruire et un modèle trop compliqué pour lequel le temps de calcul sera trop long.
• Formulation du problème d'optimisation. En fonction du modèle choisi, il faudra définir les variables. Ce problème d'optimisation sera formulé avec une fonction multiobjectif et un ensemble de contraintes. La fonction multiobjectif permettra par exemple de reconstruire la forme dont le ratio surface sur volume est le plus faible possible. Les contraintes seront nécessaires afin que la silhouette de la forme reconstruite corresponde au dessin.
• Mise en œuvre des méthodes hybrides permettant de résoudre efficacement le problème multiobjectif lié à la reconstruction de formes 3D. Les métaheuristiques constituent une classe d'approches intéressante pour résoudre les problèmes de grande taille que nous aurons pour la reconstruction 3D. En effet, leur variété permet de s'adapter à différents types de problèmes. Pour tirer avantage de cette variété, de nombreuses méthodes hybrides, mettant en œuvre deux métaheuristiques par exemple, existent dans la littérature. Malheureusement, actuellement, ce type d'hybridation est majoritairement réalisé de façon statique et est paramétré de manière expérimentale. Ainsi, l'une des limites de ce type de méthode concerne l'ensemble des paramètres d'hybridation à définir (comment combiner deux approches, à quel moment instancier telle ou telle approche, etc.). Nous souhaitons à travers cette thèse répondre à ces questions.
- Plan de travail
Ce travail comportera les phases suivantes :
• Faire un état de l'art sur les algorithmes de reconstruction de formes 3D et sur les métaheuristiques hybrides et leur fonctionnement.
• Choix du modèle pour représenter la forme à reconstruire. Un choix possible est de représenter la forme à reconstruire avec des cylindres généralisés.
• Formulation du problème d'optimisation avec la fonction multiobjectif et les contraintes.
• Étude de processus d'exploration des méthodes hybrides déjà développées afin d'en extraire des informations/connaissances utiles.
• Proposition et validation de nouvelles méthodes hybrides intégrant les connaissances précédemment extraites.
- Pré-requis
• Le candidat doit avoir un master recherche ou équivalent en informatique ou mathématiques appliquée. Il sera souhaité que le candidat ait une bonne connaissance dans l'un ou plusieurs domaines suivants : reconstruction 3D, métaheuristiques, optimisation multiobjectif, bonne connaissances algorithmique.
• Langage de programmation : C++ ou Java.
• Le candidat doit avoir un bon niveau en anglais.
- Candidature
• Envoyez un CV, vos relevés de notes de M1 et M2, 2 à 3 lettres de recommandations.
• Titre : Optimisation de la reconstruction de formes 3D
• Encadrants : Fréderic Cordier, Lhassane Idoumghar et Mahmoud Melkemi.
• Contacts : frederic.cordier@uha.fr, lhassane.idoumghar@uha.fr et mahmoud.melkemi@uha.fr.
• Lieu : Université de Haute Alsace.
• Durée : 36 mois.
- Contexte :
La modélisation de formes tridimensionnelles en utilisant les logiciels existants est un travail fastidieux qui demande une forte expérience et beaucoup de temps. En comparaison, le dessin d'une forme tridimensionnelle sur une feuille est un travail très simple. La plupart d'entre nous ont un don naturel pour dessiner des croquis de voitures, d'arbres, etc. Malheureusement, les techniques existantes qui permettent de reconstruire des formes à partir de croquis sont très primaires. Elles ne permettent de modéliser que des formes très simples.
Ce sujet de thèse a pour but le développement de méthodes qui permettent de construire des formes tridimensionnelles symétriques à partir d'un dessin bidimensionnel. Les données d'entrée sont un croquis constitué d'un ensemble de courbes correspondant à la projection orthogonale de la silhouette d'une forme tridimensionnelle. Nous supposons que la forme à reconstruire est symétrique par rapport à un plan.
Objectifs
La principale difficulté de la modélisation 3D à partir de croquis 2D est qu'il existe une infinité de solutions. Plusieurs formes peuvent avoir exactement la même silhouette. De plus, la reconstruction nécessite de calculer un nombre très important de variables. Afin de trouver une solution unique, la reconstruction est formulée sous la forme d'un problème d'optimisation avec une fonction objective et un ensemble de contraintes. Une partie importante de ce sujet concerne donc la conception d'algorithmes d'optimisation combinatoire.
Les objectifs de ce travail de recherche sont les suivants :
• Trouver un modèle pour représenter la forme à reconstruire. Cette étape est importante ; ce modèle servira à formuler le problème d'optimisation. Il faudra trouver un bon compromis entre un modèle trop simple qui limitera la complexité des formes que l'on peut reconstruire et un modèle trop compliqué pour lequel le temps de calcul sera trop long.
• Formulation du problème d'optimisation. En fonction du modèle choisi, il faudra définir les variables. Ce problème d'optimisation sera formulé avec une fonction multiobjectif et un ensemble de contraintes. La fonction multiobjectif permettra par exemple de reconstruire la forme dont le ratio surface sur volume est le plus faible possible. Les contraintes seront nécessaires afin que la silhouette de la forme reconstruite corresponde au dessin.
• Mise en œuvre des méthodes hybrides permettant de résoudre efficacement le problème multiobjectif lié à la reconstruction de formes 3D. Les métaheuristiques constituent une classe d'approches intéressante pour résoudre les problèmes de grande taille que nous aurons pour la reconstruction 3D. En effet, leur variété permet de s'adapter à différents types de problèmes. Pour tirer avantage de cette variété, de nombreuses méthodes hybrides, mettant en œuvre deux métaheuristiques par exemple, existent dans la littérature. Malheureusement, actuellement, ce type d'hybridation est majoritairement réalisé de façon statique et est paramétré de manière expérimentale. Ainsi, l'une des limites de ce type de méthode concerne l'ensemble des paramètres d'hybridation à définir (comment combiner deux approches, à quel moment instancier telle ou telle approche, etc.). Nous souhaitons à travers cette thèse répondre à ces questions.
- Plan de travail
Ce travail comportera les phases suivantes :
• Faire un état de l'art sur les algorithmes de reconstruction de formes 3D et sur les métaheuristiques hybrides et leur fonctionnement.
• Choix du modèle pour représenter la forme à reconstruire. Un choix possible est de représenter la forme à reconstruire avec des cylindres généralisés.
• Formulation du problème d'optimisation avec la fonction multiobjectif et les contraintes.
• Étude de processus d'exploration des méthodes hybrides déjà développées afin d'en extraire des informations/connaissances utiles.
• Proposition et validation de nouvelles méthodes hybrides intégrant les connaissances précédemment extraites.
- Pré-requis
• Le candidat doit avoir un master recherche ou équivalent en informatique ou mathématiques appliquée. Il sera souhaité que le candidat ait une bonne connaissance dans l'un ou plusieurs domaines suivants : reconstruction 3D, métaheuristiques, optimisation multiobjectif, bonne connaissances algorithmique.
• Langage de programmation : C++ ou Java.
• Le candidat doit avoir un bon niveau en anglais.
- Candidature
• Envoyez un CV, vos relevés de notes de M1 et M2, 2 à 3 lettres de recommandations.