Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
La capture volumétrique vidéo classique (vidéogrammétrie) est chère (5 k euros par minute minimum). Elle nécessite l’utilisation d’un studio 360° fond monochrome, d’une trentaine - a minima - de caméras “genlockées” (synchronisées à l’image près). Il existe cependant des caméras depth cam à coût abordable qui génèrent des nuages de points (point cloud).
Ce type de technologie (depth cam) peut-il générer des modèles 3D animés suffisamment qualitatifs pour la perception humaine ? Dans quelles conditions ? Quelles sont les améliorations possibles dans le workflow, de la captation à l’affichage d’un maillage (mesh) texturé animé ?
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The classic volumetric video capture (videogrammetry) is expensive (5k euros per minute minimum). It requires the use of a 360° studio with a monochrome background and a minimum of thirty "genlocked" cameras (synchronized to the image). However, there are depth cameras at an affordable cost that generate point clouds.
Can this type of technology (depth cam) generate animated 3D models of sufficient quality for human perception? Under what conditions? What are the possible improvements in the workflow from capture to display of an animated textured mesh?
Auteur(s)
-
François BOUILLE : Directeur R&D pour le projet Holocap3D - à French Touch Factory, 41, rue du Faubourg Saint Martin 75010 Paris - en partenariat avec les Mines Paris – PSL
INTRODUCTION
Le procédé de Capture volumétrique consiste à scanner en 3D des objets à l’aide d’une matrice composée de plusieurs caméras. Cette méthode permet de capter des objets, tout comme des environnements réels. Le résultat est une représentation tridimensionnelle qui peut être intégrée à du contenu numérique visuel.
La capture volumétrique vidéo ou vidéo volumétrique est une technique qui capture un espace tridimensionnel dans le temps. Ce type de volumographie acquiert des données en mouvement qui peuvent être visualisées sur des écrans classiques ainsi qu'à l'aide d'écrans stéréoscopiques et de visiocasques (casques immersifs).
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MOTS-CLÉS
réalité virtuelle réalité augmentée hologramme vidéo capture volumétrique caméra RGBD holoportation
KEYWORDS
virtual reality | augmented reality | homogram | video | capture | volumetric | caméra | RGBD | holoportation
DOI (Digital Object Identifier)
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Glossaire
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6. Conclusion
Les enjeux de la capture volumétrique vidéo à coût abordable sont nombreux et transversaux et peuvent amener à une démocratisation de ces techniques auprès de nombreux professionnels et du grand public. Son exploitation touche de nombreux secteurs comme l’audiovisuel, le jeu vidéo, les métaverses, le spectacle vivant, la médecine, le sport, la formation pour l’artisanat et l’industrie, etc.
C’est un secteur qui a peu de concurrence en Europe mais qui voit des avancées importantes sur d’autres continents. C’est un enjeu d’avenir qui peut également moderniser les médias, le numérique, la XR et l’AR mais aussi les télécommunications avec le direct live et la possibilité de transmettre à distance des hologrammes. C’est un enjeu important à l’époque de l’explosion des métaverses.
Il est nécessaire d’accéder à des fonds publics et privés, et d’investir dans la recherche et le développement pour rattraper le retard pris en Europe sur ces techniques par rapport aux USA et à l’Asie.
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - CHOI (S.), ZHOU (Q.-Y.), KOLTUN (V.) - Robust reconstruction of indoor scenes. - CVPR (2015).
-
(2) - ZHOU (Q.-Y.), PARK (J.), KOLTUN (V.) - Fast global registration. - ECCV http://vladlen.info/papers/fast-global-registration.pdf (2016).
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(3) - BESL (P.J.), MCKAY (N.D.) - A method for registration of 3D Shapes. - PAMI (1992).
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(4) - CHEN (Y.), MEDIONI (G.G.) - Object modelling by registration of multiple range images. - Image and Vision Computing, 10(3) (1992).
-
(5) - RUSINKIEWICZ (S.), LEVOY (M.) - Efficient variants of the ICP algorithm. - In 3-D Digital Imaging and Modeling (2001).
-
(6) - PARK (J.), ZHOU (Q.-Y.), KOLTUN (V.) - Colored point cloud registration revisited. - ICCV (2017).
- ...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
Azure Kinect DK :
https://azure.microsoft.com/fr-fr/services/kinect-dk/
Spécifications matérielles des kinest Azure :
https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/kinect-dk/system-requirements
https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/kinect-dk/hardware-specification
Synchronisation avec un câble audio :
https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/kinect-dk/multi-camera-sync
Matrice de déformation de Brow Comrady :
https://docs.derivative.ca/Lens_Distort_TOP
ou
https://www.foamcoreprint.com/blog/what-are-calibration-targets
Génération d’un point cloud à partir d’une depth :
https://medium.com/yodayoda/from-depth-map-to-point-cloud-7473721d3f
Fast Point Feature Histogram :
https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/fpfh_estimation.html
Détection de squelette par les Kinect Azure :
https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/kinect-dk/body-sdk-setup
...
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