Bibliographie & annexes
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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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Méthodes pour l'holoportation
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7. Glossaire
Grille de blocs de voxels (Voxel block grid)
Une grille de blocs de voxels est une structure de données globalement clairsemée et localement dense pour représenter des scènes 3D. Elle est globalement clairsemée car les surfaces des objets 2D occupent généralement une petite partie de l'espace 3D ; elle est localement dense afin de représenter les surfaces contiguës.
Pour représenter une telle structure, nous divisons d'abord grossièrement l'espace 3D en grilles de blocs. Les blocs contenant des surfaces sont organisés dans une carte de hachage par coordonnées 3D (globalement clairsemé), et sont ensuite divisés en voxels denses auxquels on peut accéder par des indices de tableau (localement dense). La raison pour laquelle nous ne maintenons pas de carte de hachage de Dong 2021 de voxels est que nous pouvons préserver la localité des données au lieu de disperser uniformément les données adjacentes dans la mémoire.
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Glossaire
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).
-
(3) - BESL (P.J.), MCKAY (N.D.) - A method for registration of 3D Shapes. - PAMI (1992).
-
(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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