Compression et rendu de vidéos 3D par représentation LDI (Layered Depth Image)

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Compression et rendu de vidéos 3D par représentation LDI (Layered Depth Image)"

Transcription

1 Compression et rendu de vidéos 3D par représentation LDI (Layered Depth Image) Vincent Jantet 1, Luce Morin 2, Christine Guillemot 1 1 INRIA Rennes, Bretagne Atlantique, Campus de Beaulieu, Rennes France 2 IETR - INSA Rennes, 20 avenue des Buttes de Coësmes, Rennes France Coresa 2010 Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

2 Contexte Video multi-vues Fonctionnalités désirées : 3DTV : Impression de relief par stéréoscopie. FVV : Choix du point de vue par le spectateur. Difficultés Acquisition : Synchronisation, calibration... Compression : Représentation compacte de la scène 3D. Rendu : Synthèse de vue photo-réaliste. Fig: Acquisition multi-vues Fig: Rendu 3D Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

3 Plan 1 Introduction 2 Compression LDI par MVC 3 Remplissage par projection ordonnée 4 Résultats de compression Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

4 Plan 1 Introduction 2 Compression LDI par MVC 3 Remplissage par projection ordonnée 4 Résultats de compression Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

5 Problèmes de la synthèse de vue basée points Vue i Profondeur i Projections Entrées : Texture et carte de prof. associée Sortie : Nouveau point de vue Projection Problèmes Découvrement : Texture inconnue. Échantillonnage : Craquellement de texture Solutions proposées Couches supplémentaires (LDI) Remplissage (inpainting) Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

6 Définition d une LDI [SGHS98] LDI (pour Layered Depth Image) Images composées de plusieurs couches, contenant : Les pixels visibles selon un point de vue. Les pixels masqués selon ce point de vue. Compression? 1 re couche 2 e couche 3 e couche Fig: Les premières couches d une LDI Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

7 Remplissage basée texture Plusieurs méthodes : Par diffusion [Tel] Basée sur des patchs [CPT03]... Limites Diffusion de l avant plan Persistance de craquelures Remarque Il faut tenir compte de la géométrie (a) Découvrements (b) Inpainting de Telea (c) Inpainting de Criminisi Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

8 Plan 1 Introduction 2 Compression LDI par MVC 3 Remplissage par projection ordonnée 4 Résultats de compression Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

9 Codeur MVC (Multi-View Coding) Sur des Videos Multi-Vues Vue i... Méthode Prédiction inter-vue par champ de mouvement Vue j Prédictions Temps Prédictions : Temporelles Spatiales Inter-Vues... Limites Seulement 25% de gain par vue supplémentaire Champ de mouvement inadapté aux corrélations géométriques Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

10 Codeur MVC (Multi-View Coding) Sur des Videos Multi-Vues Sur des LDI Vue i... Couche 1... Prédictions Prédictions Vue j... Couche n... Temps Prédictions : Temporelles Spatiales Inter-Vues Temps Prédictions : Temporelles Spatiales Inter-Couches Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

11 Codeur MVC (Multi-View Coding) Méthode Couche visible servant à prédire les couches supplémentaires Avantages Pas de déformations géométriques Nombreux blocs identiques entre les couches Arrière plan "fixe" Sur des LDI Couche n Couche 1 Prédictions Temps Prédictions : Temporelles Spatiales Inter-Couches Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

12 Plan 1 Introduction 2 Compression LDI par MVC 3 Remplissage par projection ordonnée 4 Résultats de compression Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

13 Projection basée point Projection Fig: Projection classique sans zbuffer McMillan [McM95] Ordre de parcours des pixels pour supprimer le Z-buffer Permet également de connaitre le sens des vecteurs de disparité Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

14 Projection : Détails d une ligne de pixels Zone de recouvrement Zone de découvrement Direction de parcours P i 1 P i Fig: Détails d une ligne de pixels pour une projection rectifiée Projection de P(x; y) en P(x ; y ) x i x i 1 Recouvrement x i > x i 1 Découvrement Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

15 Projection : Cas non-réctifié Direction de parcours X j last P i Fig: Détails de quelques lignes de pixels pour une projection non rectifiée X j last : Abscisse du dernier pixel projeté sur la ligne j Projection de P(x; y) en P(x ; y ) x i < X j last Recouvrement x i > X j last Découvrement Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

16 Résultats de projection ordonnée (a) Inpainting de Telea (b) Projection Ordonnée Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

17 Résultats de projection ordonnée Fig: Qualité de la vue synthétisée en fonction de la distance de la caméra virtuelle Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

18 Résultats de projection ordonnée Avantages Supprime les craquelures et les découvrements Remplit les découvrements avec la texture d arrière plan Calcul rapide, pas de post-traitement Limites Ne respecte pas les motifs et structures Restreindre à de petites zones de découvrement Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

19 Plan 1 Introduction 2 Compression LDI par MVC 3 Remplissage par projection ordonnée 4 Résultats de compression Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

20 Comparaison MVD et LDI MVC sur MVD Vues d entrées V1 V2 V3 V4 MVC V1 V2 V3 V4 Compressées Synthèse Vue final VSRS F MVC sur LDI LDI Entrée MVC Compression LDI Compressée Proj. Synthèse F Vue final Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

21 Compression LDI Fig: Qualité de la vue synthétisée pour différents codages et débits Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

22 Rendu final (a) Projection Ordonnée d une seule vue (+ prof.) (b) Projection Ordonnée d une LDI Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

23 Conclusion Avantages LDI : remplissage photo-réaliste des zones de découvrement MVC : compression efficace des couches Proj. Ordonnée : remplissage des craquelures par la texture d arrière plan Limites MVC inadapté aux compressions des cartes de profondeur Objectifs Exploiter la projection ordonnée pour prédire les couches Tenir compte des artéfacts de compression des cartes de profondeurs Questions? Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

24 [CPT03] A. Criminisi, P. Pérez et K. Toyama : Object removal by exemplar-based inpainting. pages , [McM95] L. McMillan : A list-priority rendering algorithm for redisplaying projected surfaces. Rapport technique, Chapel Hill, NC, USA, [SGHS98] J. Shade, S. Gortler, L. W. He et R. Szeliski : Layered depth images. In SIGGRAPH 98 : Proceedings of the 25th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, pages , New York, NY, USA, ACM. [Tel] Alexandru Telea : An image inpainting technique based on the fast marching method. Vincent Jantet (INRIA - France) Compression et rendu LDI Coresa / 22

Object Removal by Exemplar-Based Inpainting

Object Removal by Exemplar-Based Inpainting Object Removal by Exemplar-Based Inpainting Kévin Polisano A partir d un article de A. Criminisi, P. Pérez & H. K. Toyama 14/02/2013 Kévin Polisano Object Removal by Exemplar-Based Inpainting 14/02/2013

Plus en détail

VISUALISATION DE NUAGES DE POINTS

VISUALISATION DE NUAGES DE POINTS ARNAUD BLETTERER MULTI-RÉSOLUTION 1/16 VISUALISATION DE NUAGES DE POINTS MULTI-RÉSOLUTION AU TRAVERS DE CARTES DE PROFONDEUR Arnaud Bletterer Université de Nice Sophia Antipolis Laboratoire I3S - Cintoo

Plus en détail

Synthèse d'images I. Venceslas BIRI IGM Université de Marne La

Synthèse d'images I. Venceslas BIRI IGM Université de Marne La Synthèse d'images I Venceslas BIRI IGM Université de Marne La La synthèse d'images II. Rendu & Affichage 1. Introduction Venceslas BIRI IGM Université de Marne La Introduction Objectif Réaliser une image

Plus en détail

Communications immersives : Enjeux et perspectives

Communications immersives : Enjeux et perspectives Journée Futur et Ruptures Communications immersives : Enjeux et perspectives Béatrice Pesquet-Popescu Télécom ParisTech, Département TSI 5 mars 2015 Institut Mines-Télécom Tendances actuelles Plus, plus,

Plus en détail

La visio-conférence holographique : Pourquoi? Comment?

La visio-conférence holographique : Pourquoi? Comment? La visio-conférence holographique : Pourquoi? Comment? Francis Felix Labo LSIS / Arts & Métiers Paritech (ENSAM) 2 Cours des Arts et Métiers 13100 Aix-en-Provence Thierry Henocque AIP-Primeca Dauphiné

Plus en détail

Livrable 2.1 Rapport d analyse et de restructuration de code monothread des modules P, T, Q et F de l encodage MPEG-4 AVC

Livrable 2.1 Rapport d analyse et de restructuration de code monothread des modules P, T, Q et F de l encodage MPEG-4 AVC Groupe des Ecoles des Télécommunications Institut National des Télécommunications Département ARTEMIS Advanced Research & TEchniques for Multidimensional Imaging Systems Livrable 2.1 Rapport d analyse

Plus en détail

Implémentation Matérielle des Services d un RTOS sur Circuit Reconfigurable

Implémentation Matérielle des Services d un RTOS sur Circuit Reconfigurable Implémentation Matérielle des Services d un RTOS sur Circuit Reconfigurable Pierre Olivier*, Jalil Boukhobza*, Jean-Philippe Babau +, Damien Picard +, Stéphane Rubini + *Lab-STICC, + LISyC, Université

Plus en détail

High Performance by Exploiting Information Locality through Reverse Computing. Mouad Bahi

High Performance by Exploiting Information Locality through Reverse Computing. Mouad Bahi Thèse High Performance by Exploiting Information Locality through Reverse Computing Présentée et soutenue publiquement le 21 décembre 2011 par Mouad Bahi pour l obtention du Doctorat de l université Paris-Sud

Plus en détail

Optimisation de la compression fractale D images basée sur les réseaux de neurones

Optimisation de la compression fractale D images basée sur les réseaux de neurones Optimisation de la compression fractale D images basée sur les réseaux de neurones D r BOUKELIF Aoued Communication Networks,Architectures and Mutimedia laboratory University of S.B.A aoued@hotmail.com

Plus en détail

Solution A La Gestion Des Objets Java Pour Des Systèmes Embarqués

Solution A La Gestion Des Objets Java Pour Des Systèmes Embarqués International Journal of Engineering Research and Development e-issn: 2278-067X, p-issn: 2278-800X, www.ijerd.com Volume 7, Issue 5 (June 2013), PP.99-103 Solution A La Gestion Des Objets Java Pour Des

Plus en détail

Rendu temps réel de mer et de nuages

Rendu temps réel de mer et de nuages Rendu temps réel de mer et de nuages Linares Antonin, Boyer Julien 17 décembre 2008 1 Résumé Nous allons traiter dans ce document les différentes méthodes explorées afin de parvenir à un rendu en temps

Plus en détail

Présent et futur dans la normalisation de la compression 3D

Présent et futur dans la normalisation de la compression 3D Présent et futur dans la normalisation de la compression 3D Khaled MAMOU Marius PREDA Authoring 3D Graphics Chain : Authoring and Publishing Very heterogeneous production chain: -A 3D Asset is processed

Plus en détail

Codage hiérarchique et multirésolution (JPEG 2000) Codage Vidéo. Représentation de la couleur. Codage canal et codes correcteurs d erreur

Codage hiérarchique et multirésolution (JPEG 2000) Codage Vidéo. Représentation de la couleur. Codage canal et codes correcteurs d erreur Codage hiérarchique et multirésolution (JPEG 000) Codage Vidéo Représentation de la couleur Codage canal et codes correcteurs d erreur Format vectoriel (SVG - Scalable Vector Graphics) Organisation de

Plus en détail

Codage vidéo par block matching adaptatif

Codage vidéo par block matching adaptatif Traitement et analyse d'images(39) Codage vidéo par block matching adaptatif Abdelhamid Djeffal Département d informatique Université Mohamed Khider BISKRA, ALGERIE Abdelhamid_Djeffal@yahoo.fr Zine Eddine

Plus en détail

DEVANT L UNIVERSITE DE RENNES 1

DEVANT L UNIVERSITE DE RENNES 1 N o d ordre: 3063 THÈSE présentée DEVANT L UNIVERSITE DE RENNES 1 pour obtenir le grade de : DOCTEUR DE L UNIVERSITE DE RENNES 1 Mention Informatique par Nathalie CAMMAS Équipe d accueil : France Télécom

Plus en détail

RIE LE RENDU THEO. 2 e trim ÉTAPE DE FINITION BOÎTE DE DIALOGUE. remarques

RIE LE RENDU THEO. 2 e trim ÉTAPE DE FINITION BOÎTE DE DIALOGUE. remarques THEO RIE LE RENDU 2 e trim JANVIER 2008 remarques ÉTAPE DE FINITION Le rendu est la partie finale de notre création, à ce moment on décide que notre 3D est finie et l on en réalise une image 2D Cette image

Plus en détail

Enregistrement et transformation du son. S. Natkin Novembre 2001

Enregistrement et transformation du son. S. Natkin Novembre 2001 Enregistrement et transformation du son S. Natkin Novembre 2001 1 Éléments d acoustique 2 Dynamique de la puissance sonore 3 Acoustique géométrique: effets de diffusion et de diffraction des ondes sonores

Plus en détail

Laboratoire 4 Développement d un système intelligent

Laboratoire 4 Développement d un système intelligent DÉPARTEMENT DE GÉNIE LOGICIEL ET DES TI LOG770 - SYSTÈMES INTELLIGENTS ÉTÉ 2012 Laboratoire 4 Développement d un système intelligent 1 Introduction Ce quatrième et dernier laboratoire porte sur le développement

Plus en détail

Visualisation d information interactive

Visualisation d information interactive Visualisation d information interactive Jean-Daniel Fekete & Frédéric Vernier INRIA Futurs/LRI & LIMSI Jean-Daniel.Fekete@inria.fr & Frederic.Vernier@limsi.fr Visualisation The eye the window of the soul,

Plus en détail

ISO/CEI 11172-3 NORME INTERNATIONALE

ISO/CEI 11172-3 NORME INTERNATIONALE NORME INTERNATIONALE ISO/CEI 11172-3 Première édition 1993-08-01 Technologies de l information - Codage de l image animée et du son associé pour les supports de stockage numérique jusqu à environ Ii5 Mbit/s

Plus en détail

Analyse de la vidéo. Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars 2015. Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57

Analyse de la vidéo. Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars 2015. Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57 Analyse de la vidéo Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet 10 mars 2015 Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57 La représentation d objets Plan de la présentation 1 La représentation

Plus en détail

Simulation de point de vue pour la localisation d une caméra à partir d un modèle non structuré

Simulation de point de vue pour la localisation d une caméra à partir d un modèle non structuré Simulation de point de vue pour la localisation d une caméra à partir d un modèle non structuré Pierre Rolin Marie-Odile Berger Frédéric Sur LORIA, UMR CNRS 7503, Université de Lorraine INRIA Nancy Grand

Plus en détail

Depuis quelques années, les

Depuis quelques années, les PHOTOGRAMMÉTRIE la photogrammétrie se trouve soudainement revalorisée, dans une période où la lasergrammétrie semblait s imposer dans la plupart des opérations de relevé architectural. Cet article s attachera

Plus en détail

Les images et les animations sur le web. Guérineau Chloé BTS2 Année 2001/2012

Les images et les animations sur le web. Guérineau Chloé BTS2 Année 2001/2012 Les images et les animations sur le web Guérineau Chloé BTS2 Année 2001/2012 Sommaire I) Les images sur le web 1) Qu est ce qu une image? Les images numériques, destinées à être visualisées sur les écrans

Plus en détail

Développements algorithmiques au LIAMA et àamap en vue de l'analyse d'une scène forestière

Développements algorithmiques au LIAMA et àamap en vue de l'analyse d'une scène forestière Développements algorithmiques au LIAMA et àamap en vue de l'analyse d'une scène forestière Principaux contributeurs: Zhang Xiaopeng (CASIA-NLPR-LIAMA Coordinateur Groupe Image) Li HongJun (CASIA-NLPR-LIAMA

Plus en détail

Intérêt des codes FEC pour le stockage distribué Le projet ANR FEC4Cloud et la solution RozoFS

Intérêt des codes FEC pour le stockage distribué Le projet ANR FEC4Cloud et la solution RozoFS Intérêt des codes FEC pour le stockage distribué Le projet ANR FEC4Cloud et la solution RozoFS RESSI-2015 Du 19 au 22 Mai, Université Technologique de Troyes Benoît Parrein (Polytech Nantes, IRCCyN) Jérôme

Plus en détail

LES SÛRETÉS OHADA GÉNÉRALEMENT UTILISÉES DANS LE CADRE DE FINANCEMENT DE PROJETS

LES SÛRETÉS OHADA GÉNÉRALEMENT UTILISÉES DANS LE CADRE DE FINANCEMENT DE PROJETS LES SÛRETÉS OHADA GÉNÉRALEMENT UTILISÉES DANS LE CADRE DE FINANCEMENT DE PROJETS Sommaire Le nantissement de créances Le nantissement de compte bancaire Le nantissement de titres La garantie autonome et

Plus en détail

Analyse d images. Edmond.Boyer@imag.fr. Edmond Boyer UFRIMA 1

Analyse d images. Edmond.Boyer@imag.fr. Edmond Boyer UFRIMA 1 Analyse d images Edmond.Boyer@imag.fr Edmond Boyer UFRIMA 1 1 Généralités Analyse d images (Image Analysis) : utiliser un ordinateur pour interpréter le monde extérieur au travers d images. Images Objets

Plus en détail

Equation LIDAR : exp 2 Equation RADAR :

Equation LIDAR : exp 2 Equation RADAR : Contexte scientifique Systèmes LIDAR/RADAR Equation LIDAR : exp Equation RADAR : p (r) : puissance rétrodiffusée r : altitude ou profondeur. C : constante instrumentale. β : coefficient de rétrodiffusion

Plus en détail

En DV (PAL ou NTSC), la largeur est toujours de 720 pixels, c'est la proportion du pixel qui change la proportion de l'image.

En DV (PAL ou NTSC), la largeur est toujours de 720 pixels, c'est la proportion du pixel qui change la proportion de l'image. En DV (PAL ou NTSC), la largeur est toujours de 720 pixels, c'est la proportion du pixel qui change la proportion de l'image. Il s agit de la notion de pixels non carrés Cette histoire de pixel non carrés

Plus en détail

Reconnaissance de visages 2.5D par fusion des indices de texture et de profondeur ICI 12/12/12

Reconnaissance de visages 2.5D par fusion des indices de texture et de profondeur ICI 12/12/12 Reconnaissance de visages 2.5D par fusion des indices de texture et de profondeur ICI 12/12/12 2 Discrimination Invariance Expressions faciales Age Pose Eclairage 11/12/2012 3 Personne Inconnue Identité

Plus en détail

Régularisation d Images Multivaluées par EDP : Un Formalisme Commun pour Différentes Applications

Régularisation d Images Multivaluées par EDP : Un Formalisme Commun pour Différentes Applications Régularisation d Images Multivaluées par EDP : Un Formalisme Commun pour Différentes Applications David Tschumperlé 1 et Rachid Deriche 2 1 INRIA Sophia-Antipolis, Laboratoire Odyssée, BP 93, 2004 Route

Plus en détail

05/09/2015. M Ponctualité : CM TD TP & Projet Æ En cas d absence : récupérer!!! 3 05/09/2015

05/09/2015. M Ponctualité : CM TD TP & Projet Æ En cas d absence : récupérer!!! 3 05/09/2015 Synthèse d images L3 Présentation du module Sandrine LANQUETIN Bureau G08 sandrine.lanquetin@u-bourgogne.fr Qui? Quand? Mode d emploi M Intervenants : Æ S. Lanquetin sandrine.lanquetin@u-bourgogne.fr M

Plus en détail

SOMMAIRE. Portraits des intervenants Portraits des animateurs Conférence, Débat et Échanges #$%&'(!)(*+,!-$*./)(*-(!"0!1,2*!34"0!5!!

SOMMAIRE. Portraits des intervenants Portraits des animateurs Conférence, Débat et Échanges #$%&'(!)(*+,!-$*./)(*-(!0!1,2*!340!5!! Compte-rendu Tout savoir sur le Big Data pour comprendre qui sont mes clients L'avènement des NTIC et des outils digitaux transforme nos métiers en profondeur. La révolution digitale a donné du pouvoir

Plus en détail

Reconnaissance de gestes : approches 2D & 3D

Reconnaissance de gestes : approches 2D & 3D Reconnaissance de gestes : approches 2D & 3D Maher Mkhinini et Patrick Horain Institut Mines-Télécom/Télécom SudParis Département Électronique et Physique, 9 rue Charles Fourier, 91011 Evry, France Email

Plus en détail

Figure 1 : représentation des différents écarts

Figure 1 : représentation des différents écarts ulletin officiel spécial n 9 du 30 septembre 2010 Annexe SIENES DE L INGÉNIEUR YLE TERMINAL DE LA SÉRIE SIENTIFIQUE I - Objectifs généraux Notre société devra relever de nombreux défis dans les prochaines

Plus en détail

Introduction aux systèmes temps réel

Introduction aux systèmes temps réel Introduction aux systèmes temps réel Frank Singhoff Bureau C-203 Université de Brest, France LISyC/EA 3883 singhoff@univ-brest.fr UE applications de l informatique, Université de Brest Page 1/22 Plan du

Plus en détail

Un algorithme équitable d exclusion mutuelle tolérant les fautes

Un algorithme équitable d exclusion mutuelle tolérant les fautes Un algorithme équitable d exclusion mutuelle tolérant les fautes Julien Sopena, Luciana Arantes, and Pierre Sens Projet REGAL : LIP6 - Université de Paris 6 - CNRS - INRIA 4, Place Jussieu 75252 Paris

Plus en détail

Fiches d aide à l utilisation

Fiches d aide à l utilisation alece.amd92.fr Un service proposé et géré par Liste des fiches d aide Fiche A. Se connecter à la plateforme... p. 3 Fiche B. Obtenir un code d accès pour la plateforme... p. 4 Fiche C. Rechercher des informations

Plus en détail

Traitement numérique de l'image. Raphaël Isdant - 2009

Traitement numérique de l'image. Raphaël Isdant - 2009 Traitement numérique de l'image 1/ L'IMAGE NUMÉRIQUE : COMPOSITION ET CARACTÉRISTIQUES 1.1 - Le pixel: Une image numérique est constituée d'un ensemble de points appelés pixels (abréviation de PICture

Plus en détail

Master Informatique et Systèmes. Architecture des Systèmes d Information. 03 Architecture Logicielle et Technique

Master Informatique et Systèmes. Architecture des Systèmes d Information. 03 Architecture Logicielle et Technique Master Informatique et Systèmes Architecture des Systèmes d Information 03 Architecture Logicielle et Technique Damien Ploix 2014-2015 Démarche d architecture SI : structuration en vues Quels métiers?

Plus en détail

Dans l Unité 3, nous avons parlé de la

Dans l Unité 3, nous avons parlé de la 11.0 Pour commencer Dans l Unité 3, nous avons parlé de la manière dont les designs sont créés dans des programmes graphiques tels que Photoshop sont plus semblables à des aperçus de ce qui va venir, n

Plus en détail

Modélisation de la Reconfiguration Dynamique appliquée à un décodeur LDPC Non Binaire

Modélisation de la Reconfiguration Dynamique appliquée à un décodeur LDPC Non Binaire Modélisation de la Reconfiguration Dynamique appliquée à un décodeur LDPC Non Binaire LAURA CONDE-CANENCIA 1, JEAN-CHRISTOPHE.PREVOTET 2, YASET OLIVA 2, YVAN EUSTACHE 1 1 Université Européenne de Bretagne

Plus en détail

Collaboration innovante pour la création d un outil de gestion de production pour le cinéma et l audiovisuel

Collaboration innovante pour la création d un outil de gestion de production pour le cinéma et l audiovisuel Collaboration innovante pour la création d un outil de gestion de production pour le cinéma et l audiovisuel Studio d'animation indépendant Christophe Archambault Responsable Recherche et Développement

Plus en détail

Comparaison de Relevés 3D issus de plusieurs Systèmes de Numérisation

Comparaison de Relevés 3D issus de plusieurs Systèmes de Numérisation Laboratoire Vision & Robotique Comparaison de Relevés 3D issus de plusieurs Systèmes de Numérisation Emilie KOENIG, Benjamin ALBOUY, Sylvie TREUILLET, Yves Lucas Contact : Sylvie Treuillet Polytech'Orléans

Plus en détail

Université Rennes 2 Université de Rennes 1 Rennes Métropole. Délégation de l Université Laval - Québec. Rennes - 24 au 28 juin 2012.

Université Rennes 2 Université de Rennes 1 Rennes Métropole. Délégation de l Université Laval - Québec. Rennes - 24 au 28 juin 2012. Rennes Métropole Délégation de l Université Laval - Québec Rennes - 24 au 28 juin 2012 Programme Dimanche 24 juin 13h30 16h00 : Arrivée à l hôtel, temps Libre Hôtel All Seasons 15 place de la Gare, (+33)2

Plus en détail

UN RÉSEAU D INFORMATIONS ET D OPPORTUNITÉS KIT MÉDIA PRINTEMPS 2014. quodieneconomique.com

UN RÉSEAU D INFORMATIONS ET D OPPORTUNITÉS KIT MÉDIA PRINTEMPS 2014. quodieneconomique.com UN RÉSEAU D INFORMATIONS ET D OPPORTUNITÉS KIT MÉDIA PRINTEMPS 2014 quodieneconomique.com UN RÉSEAU D INFORMATIONS ET D OPPORTUNITÉS NOTRE MISSION ÊTRE VOTRE PARTENAIRE DE CHOIX POUR LE DÉVELOPPEMENT DE

Plus en détail

Développement mobile MIDP 2.0 Mobile 3D Graphics API (M3G) JSR 184. Frédéric BERTIN fbertin@neotilus.com

Développement mobile MIDP 2.0 Mobile 3D Graphics API (M3G) JSR 184. Frédéric BERTIN fbertin@neotilus.com Développement mobile MIDP 2.0 Mobile 3D Graphics API (M3G) JSR 184 Frédéric BERTIN fbertin@neotilus.com Présentaion : Mobile 3D Graphics API JSR 184 M3G :présentation Package optionnel de l api J2ME. Prend

Plus en détail

Création intuitive des éléments d un paysage

Création intuitive des éléments d un paysage Création intuitive des éléments d un paysage Marie-Paule Cani Univ. Grenoble-Alpes, CNRS & Inria Organisation du cours «Façonner l imaginaire» Partie 1 : Création numérique 3D Modélisation géométrique

Plus en détail

Transmission d informations sur le réseau électrique

Transmission d informations sur le réseau électrique Transmission d informations sur le réseau électrique Introduction Remarques Toutes les questions en italique devront être préparées par écrit avant la séance du TP. Les préparations seront ramassées en

Plus en détail

Master (filière Réseau) Parcours Recherche: Systèmes Informatiques et Réseaux (RTS)

Master (filière Réseau) Parcours Recherche: Systèmes Informatiques et Réseaux (RTS) Master (filière Réseau) Parcours Recherche: Systèmes Informatiques et Réseaux (RTS) Responsables: Tanguy Risset & Marine Minier Tanguy.Risset@insa-lyon.fr Marine.minier@insa-lyon.fr http://master-info.univ-lyon1.fr/m2rts/

Plus en détail

2 Sur les Méthodes d Évaluation de la Qualité de la VoIP

2 Sur les Méthodes d Évaluation de la Qualité de la VoIP Évaluation Pseudo subjective de la Qualité des Flux VoIP: une Approche par Réseaux de Neurones Aléatoires Martín Varela Projet ARMOR, Irisa - INRIA/Rennes Campus universitaire de Beaulieu 35042 RENNES

Plus en détail

Techniques d interaction dans la visualisation de l information Séminaire DIVA

Techniques d interaction dans la visualisation de l information Séminaire DIVA Techniques d interaction dans la visualisation de l information Séminaire DIVA Zingg Luca, luca.zingg@unifr.ch 13 février 2007 Résumé Le but de cet article est d avoir une vision globale des techniques

Plus en détail

DUT. Informatique, orientation Imagerie Numérique. Domaine : Sciences, Technologies, Santé. Mention : Informatique

DUT. Informatique, orientation Imagerie Numérique. Domaine : Sciences, Technologies, Santé. Mention : Informatique DUT Informatique, orientation Imagerie Numérique Domaine : Sciences, Technologies, Santé Mention : Informatique Organisation : Institut Universitaire de Technologie Lieu de formation : Le Puy en Velay

Plus en détail

Une proposition d extension de GML pour un modèle générique d intégration de données spatio-temporelles hétérogènes

Une proposition d extension de GML pour un modèle générique d intégration de données spatio-temporelles hétérogènes 303 Schedae, 2007 Prépublication n 46 Fascicule n 2 Une proposition d extension de GML pour un modèle générique d intégration de données spatio-temporelles hétérogènes Samya Sagar, Mohamed Ben Ahmed Laboratoire

Plus en détail

Completed Projects / Projets terminés

Completed Projects / Projets terminés Completed Projects / Projets terminés Nouvelles normes Nouvelles éditions Publications spéciales publiées en français CAN/CSA-ISO/CEI 10164-9-97 (C2001), 1 re édition Technologies de l information Interconnexion

Plus en détail

Tutoriel: Utilisation du matériel de projection et de visioconférence du C6

Tutoriel: Utilisation du matériel de projection et de visioconférence du C6 Tutoriel: Utilisation du matériel de projection et de visioconférence du C6 1 Grandes questions que vous vous posez!!! Bonnes pratiques... 2 Comment allumer le projecteur?... 3 Comment projeter une présentation?...

Plus en détail

TD : Codage des images

TD : Codage des images TD : Codage des images Les navigateurs Web (Netscape, IE, Mozilla ) prennent en charge les contenus textuels (au format HTML) ainsi que les images fixes (GIF, JPG, PNG) ou animée (GIF animée). Comment

Plus en détail

Mesure agnostique de la qualité des images.

Mesure agnostique de la qualité des images. Mesure agnostique de la qualité des images. Application en biométrie Christophe Charrier Université de Caen Basse-Normandie GREYC, UMR CNRS 6072 Caen, France 8 avril, 2013 C. Charrier NR-IQA 1 / 34 Sommaire

Plus en détail

M2-Images. Rendu Temps Réel - OpenGL 4 et compute shaders. J.C. Iehl. December 18, 2013

M2-Images. Rendu Temps Réel - OpenGL 4 et compute shaders. J.C. Iehl. December 18, 2013 Rendu Temps Réel - OpenGL 4 et compute shaders December 18, 2013 résumé des épisodes précédents... création des objets opengl, organisation des données, configuration du pipeline, draw,... opengl 4.3 :

Plus en détail

R-ICP : une nouvelle approche d appariement 3D orientée régions pour la reconnaissance faciale

R-ICP : une nouvelle approche d appariement 3D orientée régions pour la reconnaissance faciale R-ICP : une nouvelle approche d appariement 3D orientée régions pour la reconnaissance faciale Boulbaba BEN AMOR, Karima OUJI, Mohsen ARDABILIAN, et Liming CHEN Laboratoire d InfoRmatique en Images et

Plus en détail

µrv : Realité Virtuelle

µrv : Realité Virtuelle µrv : Realité Virtuelle Edgar-Fernando ARRIAGA-GARCIA Charles-Henri BABIAUD Clément GRELLIER Quentin PETIT Jérôme Ricoeur Florent VIOLLEAU INSA Rennes 21 septembre 2011 1 / 15 Objectifs pour cette semaine

Plus en détail

Cloud computing et sécurité

Cloud computing et sécurité Cloud computing et sécurité Comparaison de systèmes chiffrés Rokhaya CISSE 1 1 2A ISI Grenoble INP -Ensimag 19 Mai 2015 Rokhaya CISSE Grenoble INP-Ensimag Comparaison de systèmes chiffrés 19 Mai 2015 1

Plus en détail

Auto-explication des Chorégraphies de Services

Auto-explication des Chorégraphies de Services Mario Cortes Cornax Sophie Dupuy-Chessa Dominique Rieu Université de Grenoble, LIG Auto-explication des Chorégraphies de Services 1 Problématique Chorégraphie de services Vision globale des processus distribués

Plus en détail

INGÉNIEUR LOGICIEL JAVAEE / GROOVY 8 ANS D EXPÉRIENCE

INGÉNIEUR LOGICIEL JAVAEE / GROOVY 8 ANS D EXPÉRIENCE INGÉNIEUR LOGICIEL JAVAEE / GROOVY 8 ANS D EXPÉRIENCE Igor Rosenberg 30 ans DEA «Image-Vision» de l Université de Nice Sophia-Antipolis POSTES PRECEDENTS MMA: Développement Web/Grails sur démonstrateur

Plus en détail

Rapport de stage. Développement d un logiciel de vidéoconférence : Enjeux 3. Guillaume DOTT 2009

Rapport de stage. Développement d un logiciel de vidéoconférence : Enjeux 3. Guillaume DOTT 2009 Rapport de stage Développement d un logiciel de vidéoconférence : Enjeux 3 Guillaume DOTT 2009 Maître de stage : Louis Poulette Tutrice : Marie-Paule Muller Remerciements Je tiens à remercier toute l équipe

Plus en détail

Technique de compression des images médicales 4D

Technique de compression des images médicales 4D Technique de compression des images médicales 4D Leila Belhadef 1 et Zoulikha Mekkakia 1 1 Département d Informatique, USTO-MB, BP 1505 El Mnaouer, Oran, Algérie l.belhadef@gmail.com, mekkakia@univ-usto.dz

Plus en détail

Comprendre «le travail collaboratif»

Comprendre «le travail collaboratif» Comprendre «le travail collaboratif» Samuel Genevieve-Anastasie 08/06/2010 comité utilisateur 1 Plan présentation Qu est-ce que le travail collaboratif? Objectifs du travail collaboratif Le travail collaboratif

Plus en détail

Économie d énergie dans les centrales frigorifiques : La haute pression flottante

Économie d énergie dans les centrales frigorifiques : La haute pression flottante Économie d énergie dans les centrales frigorifiques : La haute pression flottante Juillet 2011/White paper par Christophe Borlein membre de l AFF et de l IIF-IIR Make the most of your energy Sommaire Avant-propos

Plus en détail

UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL APPRENTISSAGE DE MODÈLES PROBABILISTES POUR LA VISION STÉRÉOSCOPIQUE EN TEMPS RÉEL

UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL APPRENTISSAGE DE MODÈLES PROBABILISTES POUR LA VISION STÉRÉOSCOPIQUE EN TEMPS RÉEL UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL APPRENTISSAGE DE MODÈLES PROBABILISTES POUR LA VISION STÉRÉOSCOPIQUE EN TEMPS RÉEL LUCAS BERTHOU DÉPARTEMENT DE GÉNIE INFORMATIQUE ET GÉNIE LOGICIEL ÉCOLE POLYTECHNIQUE DE MONTRÉAL

Plus en détail

RELEVÉ DES RÉVISIONS

RELEVÉ DES RÉVISIONS RELEVÉ DES RÉVISIONS Révision Paragraphe Description 0 s.o. Version originale 1 6.4 Exigences de conception Suppression de l exigence relative à la commande locale 6.14 Exigences de conception Suppression

Plus en détail

M1 Informatique, Réseaux Cours 9 : Réseaux pour le multimédia

M1 Informatique, Réseaux Cours 9 : Réseaux pour le multimédia M1 Informatique, Réseaux Cours 9 : Réseaux pour le multimédia Olivier Togni Université de Bourgogne, IEM/LE2I Bureau G206 olivier.togni@u-bourgogne.fr 24 mars 2015 2 de 24 M1 Informatique, Réseaux Cours

Plus en détail

Analyze. Command. Record. Surveillance Station. La solution NVR de Synology est conçue pour vous offrir la meilleure expérience de vidéosurveillance

Analyze. Command. Record. Surveillance Station. La solution NVR de Synology est conçue pour vous offrir la meilleure expérience de vidéosurveillance Analyze Command Record Surveillance Station La solution NVR de Synology est conçue pour vous offrir la meilleure expérience de vidéosurveillance Le système NVR est optimisé pour assurer une sécurité complète

Plus en détail

Brique BDL Gestion de Projet Logiciel

Brique BDL Gestion de Projet Logiciel Brique BDL Gestion de Projet Logiciel Processus de développement pratiqué à l'enst Sylvie.Vignes@enst.fr url:http://www.infres.enst.fr/~vignes/bdl Poly: Computer elective project F.Gasperoni Brique BDL

Plus en détail

Efficient Object Versioning for Object- Oriented Languages From Model to Language Integration

Efficient Object Versioning for Object- Oriented Languages From Model to Language Integration Efficient Object Versioning for Object- Oriented Languages From Model to Language Integration Pluquet Frédéric July, 3rd 2012 Etude de techniques efficaces de versionnement d objets pour les langages orientés

Plus en détail

Définition et diffusion de signatures sémantiques dans les systèmes pair-à-pair

Définition et diffusion de signatures sémantiques dans les systèmes pair-à-pair Définition et diffusion de signatures sémantiques dans les systèmes pair-à-pair Raja Chiky, Bruno Defude, Georges Hébrail GET-ENST Paris Laboratoire LTCI - UMR 5141 CNRS Département Informatique et Réseaux

Plus en détail

Maîtrise énergétique des centres de données

Maîtrise énergétique des centres de données LABORATOIRE D INFORMATIQUE DE NANTES-ATLANTIQUE UMR 6241 ÉCOLE DOCTORALE STIM, N. 503 «Sciences et technologies de l information et des mathématiques» Sujet de thèse pour 2010 Maîtrise énergétique des

Plus en détail

Relever les défis des véhicules autonomes

Relever les défis des véhicules autonomes EMM 2014 12eme rencontre européenne de mécatronique Relever les défis des véhicules autonomes Mathias Perrollaz Ingénieur expert Inria Christian Laugier Directeur de recherche Inria E-Motion Team Annecy,

Plus en détail

sont appliquées à des fonds documentaires, sont destinées à fournir des informations pertinentes sur la structure globale plutôt que sur le contenu.

sont appliquées à des fonds documentaires, sont destinées à fournir des informations pertinentes sur la structure globale plutôt que sur le contenu. Introduction Les techniques informatiques permettent de stocker et d accéder à des quantités sans cesse croissantes de données, disponibles en ligne ou via des centres documentaires fermés. Cette profusion

Plus en détail

Services internet gratuits. La PICASA Google avec son espace client. Cliquez ici

Services internet gratuits. La PICASA Google avec son espace client. Cliquez ici avec son espace client. Cliquez ici Il convient de régler vos paramètres. Cliquez Ici Par défaut c est votre identifiant qui est repris.. Vous pouvez ajoutez une photo en la sélectionnant parmi celles

Plus en détail

Synthèse d images Edmond Boyer

Synthèse d images Edmond Boyer Synthèse d images Edmond Boyer Edmond.Boyer@imag.fr UFRIMA 1 Une introduction aux techniques de l image Techniques de l image : utiliser l ordinateur pour interpréter ou générer des imag es. Motivations

Plus en détail

Le Futur de la Visualisation d Information. Jean-Daniel Fekete Projet in situ INRIA Futurs

Le Futur de la Visualisation d Information. Jean-Daniel Fekete Projet in situ INRIA Futurs Le Futur de la Visualisation d Information Jean-Daniel Fekete Projet in situ INRIA Futurs La visualisation d information 1.Présentation 2.Bilan 3.Perspectives Visualisation : 3 domaines Visualisation scientifique

Plus en détail

SIMULATION HYBRIDE EN TEMPOREL D UNE CHAMBRE REVERBERANTE

SIMULATION HYBRIDE EN TEMPOREL D UNE CHAMBRE REVERBERANTE SIMULATION HYBRIDE EN TEMPOREL D UNE CHAMBRE REVERBERANTE Sébastien LALLECHERE - Pierre BONNET - Fatou DIOUF - Françoise PALADIAN LASMEA / UMR6602, 24 avenue des landais, 63177 Aubière pierre.bonnet@lasmea.univ-bpclermont.fr

Plus en détail

DUT Informatique, orientation Imagerie Numérique

DUT Informatique, orientation Imagerie Numérique DUT Informatique, orientation Imagerie Numérique BAC+2 Domaine : Sciences, Technologies, Santé Mention : Informatique Organisation : Institut Universitaire Technologique Lieu de formation : Le Puy en Velay

Plus en détail

comptoir boutique centre culinaire contemporain

comptoir boutique centre culinaire contemporain comptoir boutique centre culinaire contemporain le projet Ce dernier sujet de l année en DSAA 1 aborde l architecture intérieure et plus particulièrement l espace commercial. Ce projet s implantera dans

Plus en détail

LES OUTILS DES DESIGNERS WEB : L ÈRE POST-ADOBE Atelier Paris Web 2014 - Benoît Vrins / @exibit -

LES OUTILS DES DESIGNERS WEB : L ÈRE POST-ADOBE Atelier Paris Web 2014 - Benoît Vrins / @exibit - LES OUTILS DES DESIGNERS WEB : L ÈRE POST-ADOBE Atelier Paris Web 2014 - Benoît Vrins / @exibit - 1 HELLO WORLD! Faisons connaissance... PLEASED TO MEET YOU Designers? Développeurs? Autres? MY NAME IS

Plus en détail

Haute performance pour serveurs Web embarqués

Haute performance pour serveurs Web embarqués Haute performance pour serveurs Web embarqués Simon Duquennoy 1, Gilles Grimaud 1, and Jean-Jacques Vandewalle 2 1 IRCICA/LIFL, CNRS UMR 8022, Univ. Lille 1, INRIA Futurs, équipe POPS {Simon.Duquennoy,Gilles.Grimaud}@lifl.fr

Plus en détail

Diffusez vos événements en direct sur Internet

Diffusez vos événements en direct sur Internet Diffusez vos événements en direct sur Internet A l heure des réseaux sociaux et où la communication sur internet devient un vecteur fort de promotion des évènements, certaines conférences font face à un

Plus en détail

Chaine de transmission

Chaine de transmission Chaine de transmission Chaine de transmission 1. analogiques à l origine 2. convertis en signaux binaires Échantillonnage + quantification + codage 3. brassage des signaux binaires Multiplexage 4. séparation

Plus en détail

Mes documents Sauvegardés

Mes documents Sauvegardés Mes documents Sauvegardés Guide d installation et Manuel d utilisation du logiciel Edition 13.12 Photos et illustrations : Copyright 2013 NordNet S.A. Tous droits réservés. Toutes les marques commerciales

Plus en détail

ETUDE ET IMPLÉMENTATION D UNE CACHE L2 POUR MOBICENTS JSLEE

ETUDE ET IMPLÉMENTATION D UNE CACHE L2 POUR MOBICENTS JSLEE Mémoires 2010-2011 www.euranova.eu MÉMOIRES ETUDE ET IMPLÉMENTATION D UNE CACHE L2 POUR MOBICENTS JSLEE Contexte : Aujourd hui la plupart des serveurs d application JEE utilise des niveaux de cache L1

Plus en détail

Catégories de format d'optimisation

Catégories de format d'optimisation Catégories de format d'optimisation On distingue 3 formats principaux pour les images destinées au Web: JPG GIF PNG Le format JPG est le format idéal pour les photographies et ses paramètres d'optimisation

Plus en détail

FÊTE DE LA SCIENCE 2005 (Village des Sciences)

FÊTE DE LA SCIENCE 2005 (Village des Sciences) FÊTE DE LA SCIENCE 2005 (Village des Sciences) Présentation des applications de réalité virtuelle et augmentée présentées par le Laboratoire LISA les samedi 15 et dimanche 16 octobre 2005 à l Ecole Supérieure

Plus en détail

TCAO. *CSCW = Computer Supported Cooperative Work

TCAO. *CSCW = Computer Supported Cooperative Work TCAO Travail Collaboratif Assisté Par Ordinateur* *CSCW = Computer Supported Cooperative Work le TCAO est le domaine qui étudie la conception, la construction et l utilisation (usages) des systèmes coopératifs

Plus en détail

PRODIGE V3. Manuel utilisateurs. Consultation des métadonnées

PRODIGE V3. Manuel utilisateurs. Consultation des métadonnées PRODIGE V3 Manuel utilisateurs Consultation des métadonnées Pour plus d'information sur le dispositif : à remplir par chaque site éventuellement 2 PRODIGE V3 : Consultation des métadonnées SOMMAIRE 1.

Plus en détail

Chaque équipe est dirigée par un responsable qui dispose d une autonomie pour l utilisation de son budget de fonctionnement et d investissement.

Chaque équipe est dirigée par un responsable qui dispose d une autonomie pour l utilisation de son budget de fonctionnement et d investissement. L institut de recherche IRIASA spécialisé dans le domaine des STIC est organisé en 6 centres de recherche et un siège localisés en France métropolitaine. L activité de recherche est réalisée par des équipes

Plus en détail