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Séminaires REPARTI


Les Séminaires REPARTI à l'Université Laval ont lieu le vendredi à 11h30.
Veuillez consulter le programme pour plus de détails.

 

 

 

 

REPARTI

MIVIM

Sep 17 2010 11:00AM

Jean-François Lalonde
Candidat au Doctorat
Carnegie Mellon University, Pittsburgh, États-Unis


Estimer les conditions d'illumination d'une scène à partir d'une seule image



Résumé:

Je présenterai une manière d'estimer les conditions d'illumination d'une scène à partir d'une seule image prise à l'extérieur. Plus précisément, notre approche calcule une distribution de probabilités sur la position relative du soleil par rapport à la caméra. Elle combine plusieurs indicateurs calculés sur différentes portions de l'image: le ciel, les surfaces verticales, et le sol. Bien qu'aucun de ces indicateurs ne suffise par lui-même, chacun d'entre eux apporte une contribution significative au résultat final. Des résultats quantitatifs sont obtenus en évaluant notre technique sur des images provenant de 'webcams' préalablement calibrées, et des résultats qualitatifs sont présentés sur une variété d'images téléchargées sur Internet. Nous démontrons qu'il est possible d'utiliser les conditions d'éclairage estimées pour introduire des objets 3-D virtuels dans une scène réelle à partir d'une seule image non calibrée.

Vous trouverez plus d'informations sur mes projets à l'adresse suivante: http://www.cs.cmu.edu/~jlalonde

Bio:

Jean-François Lalonde est candidat au Doctorat à Carnegie Mellon University, à Pittsburgh, États-Unis. Il a obtenu son Baccalauréat en Génie Informatique avec distinction à l'Université Laval en 2004. Il s'est ensuite dirigé vers Carnegie Mellon pour obtenir sa Maîtrise en Robotique sous Martial Hebert, qu'il a reçue en 2006. Depuis, il travaille sur son Doctorat en Robotique avec Alexei A. Efros et Srinivasa G. Narasimhan, et il est supporté par une bourse doctorale de Microsoft Research depuis 2009. Ses intérêts de recherche se retrouvent à l'intersection entre la vision numérique et le graphisme, avec un focus sur la compréhension et la synthèse d'images en exploitant une vaste quantité d'images existantes.




     
   
   

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