Contraintes et possibilités du processus d’indexation et de recherche

Nous avons vu les points clés d’un système d’indexation et de recherche d’objets 3D, et ceci, en relation avec les contraintes définies par l’accessibilité envers les utilisateurs. Cependant, afin d’offrir une certaine efficacité, que ce soit en terme de pertinence ou de rapidité, il est nécessaire de définir des contraintes orientant les performances de cette chaîne de traitements. En effet, même si l’utilisateur a des moyens efficaces pour inter- roger la base de modèles 3D, il est indispensable que les résultats qui lui sont proposés répondent à un certain nombre de critères. L’utilisateur peut, par exemple, souhaiter un système robuste aux articulations d’objets 3D, rapide ou encore extrêmement pertinent. Cependant, certaines combinaisons de ces critères sont impossibles à réaliser à l’heure actuelle à cause de la puissance de calcul dont nous disposons. C’est donc dans ce sens que les contraintes du processus complet doivent être définies afin de répondre du mieux possible au besoin final de l’utilisateur.

Afin de répondre efficacement à ses besoins, il est souhaitable de définir, au préalable, les contraintes de celui-ci, tout en gardant à l’esprit qu’une certaine flexibilité doit parfois être mise en place pour le satisfaire. En effet, il est par exemple difficile de construire un système très pertinent, tout en garantissant un temps de réponse faible. Dans ce cas, il faut trouver le juste milieu permettant d’offrir des résultats raisonnables dans un temps qui l’est tout autant. Une autre possibilité, plus souple, est d’offrir à l’utilisateur un outil lui permettant de régler ce compromis rapidité/pertinence.

Pour bien comprendre l’ensemble des contraintes possibles, nous dressons une liste non exhaustive de celles-ci, classées selon qu’elles viennent des objets, de la machine qui traite les différentes opérations ou de l’utilisateur.

Contraintes sur les objets

– Invariances aux transformations de l’espace : Il s’agit de rendre la description de l’objet invariante aux transformations simples de l’espace, qui sont : la translation, le changement d’échelle et la rotation. Pour résoudre ce problème, il est fréquent qu’une étape de prétraitements soit appliquée avant la description d’un objet 3D

afin de le centrer, le normaliser en taille et de l’orienter d’une manière précise. Ainsi, la distance entre un objet 3D O et un objet σ(O), où σ est la composition de trans- formations quelconque, est négligeable (voir figure2.5).

(a) Translation (b) Echelle (c) Rotation (d) Normalisé

Figure 2.5 – Exemple d’un même objet ayant subit des transformations affines. (a), (b)

et (c) représentent respectivement l’objet 3D ayant subi, une translation, une rotation et

un changement d’échelle, tandis que (d)représente l’objet normalisé.

– Invariances à la résolution : Lors de sa création par modélisation ou par acquisition (voir section2.3), la surface d’un objet 3D peut être définie avec une résolution par- ticulière. De ce fait, il est nécessaire de caractériser la forme en faisant, si possible, abstraction de cette résolution. Cependant, celle-ci est très souvent liée à la qualité visuelle du modèle 3D car jouant un rôle dans la définition de la surface. Ainsi, pour traiter cette invariance, il peut-être utile de travailler avec des approches dites “2D/3D” (voir section3.6) car ces artefacts n’apparaissent alors que sur les contours des silhouettes. Pour les méthodes “3D/3D” (voir section 3.4) et “2.5D/3D” (voir section3.5) il est indispensable de construire une description de la forme invariante à la résolution (voir figure2.6).

(a) 98 faces (b) 450 faces (c) 2000 faces

Figure 2.6 – Exemple d’un même objet (une sphère) avec trois résolutions différentes.(a),

(b) et (c) représentent respectivement l’objet 3D en basse, moyenne et haute résolution,

soit 98, 450 et 2000 faces.

– Invariances aux petites variations de la surface : Afin de satisfaire l’utilisateur, il est souhaitable de retrouver des objets proches de sa requête sans pour autant qu’ils y soient identiques. Il peut donc être intéressant que le processus d’indexation soit invariant aux petites variations de la surface telles que par exemple le bruit ou les

trous dans le maillage (voir figure 2.7). Cette invariance s’obtient à travers l’utili- sation d’une mesure de dissimilarité adaptée ainsi que par l’utilisation d’approches “2D/3D” et “2.5D/3D” permettant de faire abstraction des erreurs de maillage (voir paragraphe 2.2.2).

(a) Original (b) Bruit sur la sur- face

(c) Déplacements de quelques sommets

Figure 2.7 – Exemple d’un même objet avec différentes petites variations de surface. (b)

et (c)représentent respectivement l’objet(a) avec, du bruit et un déplacement de quelques

sommets.

– Invariances aux articulations : Certains objets 3D, sont dits articulés quand ils com- portent des jointures flexibles entre deux zones, exemples : la jambe d’un humain, la tête d’un animal ou le manche d’une pince. Ainsi, dans un esprit proche de l’inva- riance précédente, il est souhaitable, pour certaines méthodes, de prendre en compte ces articulations. Ainsi, il devient possible de considérer des objets articulés comme étant proches, voire similaires. Cette contrainte peut être facilement traitée par des descriptions de la forme à base de graphes (voir section3.4.5du chapitre3) ou dans la mesure de dissimilarité, qui est alors fortement élastique (voir figure 2.8).

Figure 2.8 – Exemple d’un même objet 3D articulé.

– Invariance aux miroirs : Finalement, il peut être intéressant de considérer les objets miroirs. Ceux-ci sont des modèles 3D identiques, à une réflexion près, par exemple : une main gauche et une main droite. Pour résoudre cette invariance, il est nécessaire de mettre en place une description qui s’affranchisse de la réflexion ou de traiter celle-ci lors de la mesure de dissimilarité grâce à une distance adaptée (voir figure

2.9).

(a) Main gauche (b) Main droite

Figure 2.9 – Exemple d’une main gauche (a)et d’une main droite (b).

thèse chercherons à traiter, autant que possible, chacune de ces contraintes. En particu- lier, nous définirons, pour l’une de nos signatures, une mesure de dissimilarité “élastique” permettant de prendre en compte les articulations d’objets.

Contraintes sur la machine

– Puissance de calcul : Un processus complet d’indexation et de recherche d’objets 3D peut être amené à traiter des milliers, voir des millions d’objets. Dans ce cadre, il faut être capable, dans une première phase, d’indexer un objet dans un temps raison- nable de l’ordre de quelques secondes car se faisant “hors-ligne” sauf pour la requête (voir paragraphe 2.2.4). En revanche, dans la seconde phase, celui de la recherche, il faut être capable de répondre à la demande de l’utilisateur dans un temps bref, si possible inférieur à une seconde. En effet, il est impératif que cette tâche soit ra- pide afin d’offrir un service efficace aux utilisateurs. Pour résoudre cette contrainte, il est préférable de structurer la base de données, à l’aide d’un arbre par exemple, afin d’accélérer la comparaison. Pour résumer, la puissance de calcul nécessaire au système d’indexation doit être minimum pour la phase “en-ligne” (voir paragraphe

2.2.4) alors qu’elle peut être plus importante pour la phase “hors-ligne”.

– Capacité de stockage : L’indexation d’objets 3D cherche à décrire de manière efficace, mais synthétique, la forme d’un modèle. Dans ce cadre, il faut être capable d’extraire les informations pertinentes, et uniquement celles-ci, afin de limiter l’espace de sto- ckage. Nous nous rendons cependant compte que la pertinence est souvent liée au nombre d’informations (même s’il peut être fastidieux de les retrouver) et donc à leur taille en mémoire. Il est donc nécessaire de trouver le juste milieu entre pertinence des informations et espace de stockage. Cette contrainte devient très importante dans le cas ou la base de données comporte des millions d’objets, multipliant ainsi la place nécessaire pour stocker les signatures. Une solution efficace, mais coûteuse en temps, est l’ajout d’une phase de compression des données.

Contraintes de l’utilisateur

– Pertinence des résultats : Avant toutes choses, ce que souhaite l’utilisateur du sys- tème est un ensemble d’objets ressemblant à sa requête. Nous avons vu dans le

paragraphe 2.2.4que pour satisfaire cette demande, une description de la forme de chaque objet est extraite, et ceci, afin de la comparer à la requête. Ainsi, la perti- nence des résultats est fortement liée aux informations choisies pour décrire chaque objet, mais aussi à la mesure permettant de les comparer. Dans ce cadre, il est im- portant de capturer des informations qui caractérisent la forme intrinsèque de l’objet pour ainsi renforcer la recherche d’objets similaires. De plus, il est indispensable de fournir une mesure de dissimilarité adaptée (invariance aux petites déformations, aux articulations...) pour offrir des résultats robustes. Finalement, la fusion de plu- sieurs descriptions, ou signatures, peut permettre d’améliorer la pertinence globale du processus.

– Temps de réponse : Une autre attente de l’utilisateur est la rapidité de la recherche. Il est clair que, dans la plupart des cas, la réponse à une interrogation de la base de données doit se faire en moins d’une seconde, ceci afin d’offrir une bonne réactivité à l’utilisateur. Cependant, ce temps de réponse est souvent très fortement lié à la pertinence des résultats. Afin de résoudre cette contrainte, il peut être nécessaire de mettre en place une stratégie d’élagage permettant un accès rapide aux objets 3D intéressants. Pour répondre aux attentes de l’utilisateur, il est raisonnable d’orienter l’aspect vitesse ou pertinence lui offrant, de ce fait, un système de recherche qui lui est adapté. Finalement, il peut être judicieux de proposer une recherche en “temps contraint” où le temps d’interrogation est fixé par l’utilisateur.

– Types de requêtes : Les moyens d’interroger la base de données d’objets 3D sont une contrainte importante (voir paragraphes 2.2.2 et 2.2.3). En effet, l’accessibilité du système va être définie par l’ensemble des moyens permettant de rechercher un modèle 3D. D’une manière générale, l’utilisateur veut un moyen simple de retrouver rapidement l’objet qu’il s’est représenté mentalement. De ce fait, il faut lui permettre de transcrire sa pensée en une requête exploitable par le processus de recherche. Fina- lement, c’est en multipliant les moyens d’interrogations que l’on facilite l’utilisation du moteur de recherche d’objets 3D.

2.3

Modélisation et représentation des objets 3D

Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’indexation appliquée aux objets en trois dimensions. Leur acquisition passe par deux étapes importantes qui sont : la modélisation et la représentation. Un intérêt tout particulier doit être apporté à ces phases car elles conditionnent la qualité du modèle 3D ainsi que ses propriétés qui peuvent influencer la pertinence de l’indexation et donc de la recherche.

Afin de bien comprendre l’influence des données sur le processus de description com- plet, nous présentons dans cette partie les différents types de modélisation allant de la modélisation manuelle à la reconstruction par photos en passant par les scanners 3D. Nous introduisons aussi les différentes méthodes de représentation des objets 3D. Finale-

ment, pour chacun d’entre eux, nous dresserons un bilan des avantages et inconvénients de chaque méthode.