v2.11.0 (5932)

Enseignement scientifique & technique - CSC_4IM08_TP : Vision 3D et vidéo

Domaine > Image-Données-Signal.

Descriptif

L’objectif de cette UE est d’approfondir le processus d’acquisition des images, en prenant en compte deux caractéristiques des scènes imagées :

 

  • Celles-ci évoluent au fil du temps. Ainsi, la première partie de ce cours mettra l’accent sur la vidéo, qui permet d’acquérir cet aspect temporel. Nous verrons des techniques d’estimation de mouvement au sein de vidéos (flot optique, méthodes d’appariement de blocs avec différentes stratégies de recherche et mouvement paramétrique – en outre, les méthodes d’apprentissage profond seront abordées), puis des méthodes automatiques de suivi d’objets (filtrage de Kalman et particulaire) ;

 

  • Avant d’être projetées en deux dimensions sur le capteur, celles-ci comportent trois dimensions spatiales. Ainsi, des techniques de calibration et de stéréo-vision (permettant de retrouver l’information 3D à partir de deux photographies d’une scène) seront étudiées. Enfin, l’exploitation de nuages de points 3D de la scène et la reconstruction de surfaces à partir de ceux-ci seront abordées.

 

Cette UE sera réalisée en classe inversée : les élèves devront avoir lu les supports proposés avant le cours, qu’ils approfondiront lors des séances en travaillant par groupes. Une phase de mise en commun, où chaque groupe pourra proposer ses réponses à l’ensemble de la classe, aura ensuite lieu. L’objectif d’une telle approche est de favoriser l’implication de chacun et chacune, tout en permettant une immersion dans des conditions proches d’un environnement professionnel.

 

Un TP complétera chacune de ces sessions pour mettre en pratique les notions traitées.

Objectifs pédagogiques

Acquis d'apprentissage
À l'issue de l'UE, l'élève sera capable de:
- nommer, utiliser, implémenter en python et expliquer les algorithmes classiques de 1) traitement de mouvement dans les vidéos et de suivi d'objets ; 2) calibration d'images ; 3) nuages de points 3D.
- décrire et expliquer les problématiques classiques en 1) traitement de mouvement dans les vidéos et suivi d'objet ; 2) calibration d'images ; 3) nuages de points 3D. Il saura mettre en équation ces problèmes.
- d'analyser les résultats des algorithmes classiques et d'avoir un point de vue critique sur ceux-ci
- répondre en groupe à des questions posées sur le cours par des camarades

Compétences de rattachement (et justification)
- BC5.1 – Modéliser mathématiquement une situation, des données, des phénomènes physiques dans le contexte du numérique; Justification : Modélisation mouvement dans les vidéos, mise en équation du suivi d'objet et modélisation d'un appareil photographique
- BC5.2 – Concevoir un système de traitement de données, d’intelligence artificielle, d’apprentissage machine dans un objectif d’aide à la décision ou de recherche automatique d’information; Justification : Mise en place des algorithmes classiques de 1) traitement de mouvement dans les vidéos et de suivi d'objets ; 2) calibration d'images ; 3) nuages de points 3D.
- BC5.4 – Tester, gérer un système de traitement de données, d’intelligence artificielle, d’apprentissage machine dans un objectif d’aide à la décision ou de recherche automatique d’information; Justification : Test des algorithmes classiques sur des jeux de données de vidéo et d'images

24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)

40 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

Vos modalités d'acquisition :

L'évaluation comprend :
- les TP (4 points) pour valider la mise en oeuvre des algorithmes ;
- l'implication en cours (4 points) pour mesurer notamment le travail de groupe effectué ;
- un examen écrit (12 points) pour vérifier la capacité à décrire et expliquer les notions vues en cours.

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

Vos modalités d'acquisition :

L'évaluation comprend :
- les TP (4 points) pour valider la mise en oeuvre des algorithmes ;
- l'implication en cours (4 points) pour mesurer notamment le travail de groupe effectué ;
- un examen écrit (12 points) pour vérifier la capacité à décrire et expliquer les notions vues en cours.

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

L'UE se décompte en 4 parties : l'estimation de mouvements dans les vidéos, le suivi dans les vidéos, la calibration et stéréovision et les nuages de points 3D.

Mots clés

Estimation de mouvement, suivi d'objets, vidéo, nuages de points 3D, calibration, stéréovision

Méthodes pédagogiques

Classe inversée : les élèves lisent des diapositives avant le cours et préparent des questions. Pendant le cours, ils répondent par petits groupes aux réponses de leurs camarades. S'ensuit une phase de mise en commun des réponses inter-groupes.

Les cours sont suivis d'un TP.
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