Article scientifique publié dans une conférence internationale

"La mesure de l'intelligence est la capacité à changer." – Albert Einstein

Objectif de l'étude :
Face à la complexité de la segmentation des maillages 3D et aux nombreuses applications dépendantes de cette technologie, notre recherche se concentre sur l'analyse de différentes méthodes de segmentation de maillages polygonaux 3D. Cette segmentation peut être basée sur des caractéristiques géométriques, telles que les patches surfaciques, ou sémantiques, à savoir les parties significatives d'un objet.

Problématique et motivation :
En raison de la diversité des méthodes de segmentation disponibles, évaluer et comparer leur efficacité est devenu un enjeu crucial. Notre principal objectif est de juger de manière objective la qualité de la segmentation pour chaque type de région, ce qui est essentiel pour l'avancement de la recherche dans ce domaine.

Méthodologie proposée :
Nous proposons une nouvelle approche d'évaluation objective des algorithmes de segmentation de maillages polygonaux 3D, basée sur la classification de régions. Ce processus commence par la classification des régions du maillage selon leur géométrie—convexes, concaves, ou planes—qui servent de vérité-terrain. Trois métriques de qualité sont ensuite introduites pour mesurer la similarité entre les régions de la vérité-terrain et celles obtenues par les algorithmes de segmentation.

Application et résultats :
Notre approche a été testée sur un échantillon représentatif de huit techniques de segmentation, sélectionnées parmi une base de données d'images hétérogène. Les résultats de cette évaluation ont permis de déterminer les points forts et les faiblesses de chaque technique en termes de capacité à segmenter différents types de régions. Ces informations sont cruciales pour guider le choix des algorithmes de segmentation adaptés à diverses applications.

Conclusion :
L'étude approfondie des méthodes de segmentation des maillages 3D permet non seulement de comprendre les défis techniques de chaque approche mais aussi d'optimiser le choix des algorithmes pour des applications spécifiques, assurant ainsi une utilisation plus efficace et ciblée de ces technologies.