C l a s s i f i c a t i o n d ' o b j e t s d e r é v o l u t i o n : a p p l i c a t i o n a u x p o t e r i e s s i g i l l é e s Chaouki MAIZA

Transcription

1 Classification d'objets de révolution : application aux poteries sigillées Chaouki MAIZA

2 Introduction Archélogie : le contexte Sur les sites de fouilles Peu d'objets complets Beaucoup de fragments 1 à 6 heures par fragment 2

3 Introduction Archélogie : le contexte Photo du four à tubulures 3

4 Introduction Archéologie : les pratiques Objets de révolution Représentation Description morphologique 4

5 Introduction Archéologie : les pratiques Nomenclature de formes Typologie de référence Image des différentes bases possibles 5

6 Introduction Passage au numérique Maillages 3D Profils 6

7 Introduction Comparaison de formes Comparaison de formes (Retrieval) Mise en correspondance (Matching) Détermination du degré de similarité de deux formes Indexation (Indexing) Recherche dans une base de données de formes Organisation d'une base de données d'objets Mise en correspondance partielle (Partial Matching) Recherche d'objets complets à partir d'un fragment 7

8 Plan Approches 2D État de l'art : Archéologie et poteries 2D Contributions : Solution 2D Approches 3D État de l'art : Comparaisons de formes tridimensionnelles Contributions : Solution 3D Conclusion et perspectives 8

9 Etat de l'art 2D Archéologie et poterie Cinq Projets : Les méthodes d'optimisation Le projet SIDRAC Ceramic Vessel Classification Le projet STITCH Computer Aided Classification of Ceramics Synthèse des projets 9

10 Etat de l'art 2D Les méthodes d'optimisation IITA (Institute of Information Theory and Automation) Objectif : Estimation d'un couple axe / profil Limites : Nécessité d'intervenir pour orienter le fragment Absence de notion de comparaison de formes 10

11 Etat de l'art 2D Le projet SIDRAC Université de Grenade Objectif : Extraction d un couple axe / profil Limites : Uniquement les fragments contenant un bord supérieur Absence de notion de comparaison de formes 11

12 Etat de l'art 2D Ceramic Vessel Classification Université d'arizona Objectifs : Extraction de points caractéristiques Segmentation des poteries Classification des profils 12

13 Etat de l'art 2D Ceramic Vessel Classification Université d'arizona Objectifs : Extraction de points caractéristiques Segmentation des poteries Classification des profils Limites : Segmentation utilisée uniquement pour la documentation Classification des pots complets uniquement 13

14 Etat de l'art 2D Le projet STITCH Université de Brown Objectifs : Estimation d'un couple axe / profil Reconstruction de poteries 14

15 Etat de l'art 2D Le projet STITCH Université de Brown Objectifs : Estimation d'un couple axe / profil Reconstruction de poteries Limites : Absence de notion de comparaison de formes Limitations des méthodes d'estimation du profil 15

16 Etat de l'art 2D Computer Aided Classification of Ceramics Université de Vienne Objectifs : Estimation d un couple axe / profil Segmentation de profils Classification de profils Reconstruction de poteries 16

17 Etat de l'art 2D Computer Aided Classification of Ceramics Université de Vienne Objectifs : Estimation d un couple axe / profil Segmentation de profils Classification de profils Reconstruction de poteries Limites : Manque de robustesse Pas de mesure de distance 17

18 Etat de l'art 2D Synthèse des projets Estimation du couple axe / profil Modèle algébrique de surface [Willis 03] Sphère de courbures [Cao 02] Transformée de Hough [Yacoub 97, Kampel 03] Optimisations à base de M-estimateurs [Halir 99, Halir 97] Approche semi-automatique [Melero 03] 18

19 Etat de l'art 2D Synthèse des projets Estimation du couple axe / profil Reconstruction de poteries Approche bayésienne [Willis 04a, Willis 04b] Approche par alignement des axes de rotation [Kampel 04] 19

20 Etat de l'art 2D Synthèse des projets Estimation du couple axe / profil Reconstruction de poteries Classification de poteries Similarité de graphes [Kampel 01] Comparaison de courbes [Razdan 01, Femiani 04] 20

21 Etat de l'art 2D Synthèse des projets Estimation du couple axe / profil Reconstruction de poteries Classification de poteries Remarques Pas de comparaisons fragment objet complet Pas de technique d'estimation idéale La segmentation des profils est intéressante Pas de dépôts de tests 21

22 Plan Partie 1 : 2D État de l'art : Archéologie et poteries 2D Contributions : Solution 2D Partie 2 : 3D État de l'art : Comparaisons de formes tridimensionnelles Contributions : Solution 3D Conclusion et perspectives 22

23 Contribution 2D Hypothèses de travail On ne traite pas les poteries décorées On étudie des méthodes basées sur l'utilisation des profils Les profils sont des courbes fermées Orientation de fragments : Présence de bords Présence de rainures Différence d'épaisseur Ou aucun élément discriminant 23

24 Contribution 2D Solution 2D Appariement géométrique d'un fragment et d'une forme modèle Indexation par description morphologique Combinaison des approches 24

25 Contribution 2D Appariement géométrique fragment - forme modèle Recherche du meilleur positionnement possible dans un espace de solution Utilisation d'un champ de distances 25

26 Contribution 2D Appariement géométrique fragment - forme modèle Création du champ de distances Du profil à la surface implicite [Alexe 04] Triangulation de Delaunay Calcul de squelette [Prasad 97] Génération de la fonction implicite (minimisation) 26

27 Contribution 2D Appariement géométrique fragment - forme modèle Deux tests relativement au champ de potentiel : Échantillonnage régulier de points du profil du fragment Échantillonnage stochastique de points de la surface du fragment 27

28 Contribution 2D Appariement géométrique fragment - forme modèle Positionnement du fragment par une méthode basée sur les algorithmes génétiques 28

29 Contribution 2D Appariement géométrique fragment - forme modèle Résultats obtenus image bon placement Bon Moyen Erroné 29

30 Contribution 2D Appariement géométrique fragment - forme modèle Résultats obtenus Population de 100 individus Fragment Bon Haut 30% Bas 60% Central 60% Moyen 60% (err<2mm) Erroné 10% (err>4.5mm) 40% (err<0.5mm) 40% (err<0.5mm) 1mn de calcul en moyenne pour une population et pour un objet 30

31 Contribution 2D Indexation par description morphologique Segmenter les profis selon leur description morphologique Prétraiter la base de données en tenant compte des segmentations 31

32 Contribution 2D Indexation par description morphologique Extraction de points de courbure caractéristiques Courbure signée Lissage du profil 32

33 Contribution 2D Indexation par description morphologique Étiquetage des primitives principales Assemblage en primitives Étiquetage suivant les conventions de descriptions Intervention possible de l'utilisateur 33

34 Contribution 2D Combinaison des approches Appariement morphologique Extraction et étiquetage des primitives principales du fragment Comparaisons avec les primitives principales de la base de données Présélection d'un nombre réduit d'objets candidats Appariement géométrique Probabilités d'appariement entre le fragment et les objets modèles sélectionnés 34

35 Contribution 2D Synthèse de la solution 2D Approche illustrant la faisabilité d'un concept Mesure de similarité empirique Résultats non représentatifs Intérêt de la segmentation Manque de tests réels Pas de base pour l'évaluation par rapport aux autres approches Méthode automatique et robuste d'extraction du profil pour compléter l'approche 2D 35

36 Plan Approches 2D État de l'art : Archéologie et poteries 2D Contributions : Solution 2D Approches 3D État de l'art : Comparaisons de formes tridimensionnelles Contributions : Solution 3D Conclusion et perspectives 36

37 Etat de l'art 3D Mise en correspondance Méthodes utilisant les caractéristiques : Caractéristiques globales Cartes spatiales Caractéristiques locales Méthodes utilisant les graphes : Graphes modèles Graphes de Reeb Squelettes Autres méthodes : Vues Nuages de points pondérés Erreurs volumétriques Déformations 37

38 Etat de l'art 3D Mise en correspondance partielle Mesh Retrieval by components [Tal 04] Segmentation des objets en sphères, cylindres, etc. Graphe attribué Modeling by Example [Funkhouser 04b] Segmentation manuelle Graphe attribué Ogden IV [Suzuki 05] Segmentation suivant les normales Signature par forme segmentée Base de données de 1700 objets décomposée en parties 38

39 Etat de l'art 3D Synthèse sur les méthodes de comparaison de formes Aucune méthode n'est spécifique aux objets de révolution Certaines méthodes sont des adaptations d'approches 2D à la 3D Les appariements partiels pourraient être effectués par les caractéristiques locales et les graphes Pour réaliser une mise en correspondance partielle, il faut un descripteur invariant par rotation et translation 39

40 Plan Approches 2D État de l'art : Archéologie et poteries 2D Contributions : Solution 2D Approches 3D État de l'art : Comparaisons de formes tridimensionnelles Contributions : Solution 3D Conclusion et perspectives 40

41 Contribution 3D Solution 3D Extraction des signatures Sélection de points caractéristiques Comparaison des signatures Calcul de distance Euclidienne 41

42 Contribution 3D Génération des signatures L'extension des Repères Mobiles permet de générer des signatures : Peu sensibles au bruit À base de «Joint Invariant» Fonctionellement indépendants Pour un groupe de transformations donné : les rotation translations Pour chaque triplet de points Les distances inter-points (3) et leurs dérivées (4) 42

43 Contribution 3D Génération de signatures a abc(i1,i2,i3,j1,j2,j~1,j~2) b c a d abc(i1,i2,i3,j1,j2,j~1,j~2) dbc(i1,i2,i3,j1,j2,j~1,j~2) b c adc(i1,i2,i3,j1,j2,j~1,j~2) abd(i1,i2,i3,j1,j2,j~1,j~2) 43

44 Contribution 3D Extraction de points caractéristiques Utilisation des maxima locaux de courbures gaussiennes et moyennes (200) À partir du profil élargi 44

45 Contribution 3D Signature et comparaisons Limitation de distance sur les triplets Nom P oterie Nb pt de la s ignature Nb après réduction Faux drag. 27 1,3M (335M o) 8881 (1,2M o) Drag. 27b 1,3M (335M o) (1,4M o) Ritt. 5 1,3M (335M o) 9760 (1,3M o) 45

46 Contribution 3D Signature et comparaisons Faux Drag. 27 Drag. 27B Tesson Bas 16s 18s Ritt. 5 13s 46

47 Contribution 3D Présentation du résultat 47

48 Plan Approches 2D État de l'art : Archéologie et poteries 2D Contributions : Solution 2D Approches 3D État de l'art : Comparaison de formes tridimensionnelles Contributions : Solution 3D Conclusion et perspectives 48

49 Conclusion Solution 2D basée profil Appariement géométrique Appariement morphologique Solution 3D basée maillage Caractéristiques locales Outil de présentation de résultat Principaux défauts Manque de tests réels Obtention des profils Temps de calculs 49

50 Perspectives Solution 2D Autres métriques de distance Autres méthodes de placement Utilisation des axes de révolution Automatisation du processus d'étiquetage Solution 3D Amélioration des temps de calcul Utilisation d'autres points caractéristiques Amélioration du processus de numérisation Réalisation d'un Benchmark de comparaison 50

51 Merci de votre attention. 51

52 Contribution 3D Signature Les invariants d'ordre 0 sont : I [k] P[1],P[2], P[3] où I [1]= P [2] P[1], I [1]= P[3] P[2], I [1]= P[1] P[3] Les invariants d'ordre 1 sont : N [t] r N [k ] r N [k ] J [k=1,2] P[1], P[2],P[3] = et J [k =1,2]= N [t] N [k ] N [t] N [k ] La distance Euclidienne permet de comparer les signatures Les intersections de signatures sont les zones communes 52