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APPROCHES CLASSIQUES ET NEURONALES POUR LA RECONSTRUCTION 3D PHOTOMÉTRIQUE
Y. QUEAU
CNRS-GREYC Univ Caen
La reconstruction 3D photométrique est un problème inverse qui consiste à estimer le relief d’une surface, à partir de photographies obtenues sous un éclairage actif. Cette présentation discutera des avancées récentes dans ce domaine fondées sur l'intelligence artificielle, et des applications pour la préservation d'oeuvres du patrimoine.
5:30pm - 5:45pm
MICROSCOPIE HOLOGRAPHIQUE NUMERIQUE PAR APPRENTISSAGE FONDE SUR LA PHYSIQUE
R. KIEBER, M. JACQUOT
Université de Franche-Comté, CNRS, Institut FEMTO-ST, 25000 Besançon, France
Les réseaux de neurones profonds avec un apprentissage fondé sur la physique reposent sur un jeu de données restreintes avec le potentiel d’un transfert d’une partie des calculs numériques en optique. Un premier dispositif de microscope holographique profond est proposé intégrant un réseau hybride pour des applications d’autofocalisation dynamique.
5:45pm - 6:00pm
RÉSEAU DE NEURONES CONVOLUTIF POUR L’ANALYSE D’IMAGES INTERFÉROMÉTRIQUES DE PARTICULES
A. ABAD, A. POUX, M. BRUNEL
UMR CNRS 6614 CORIA, France
Un réseau de neurones convolutif a été développé pour reconstruire la forme de particules rugueuses de formes irrégulières à partir de leurs images interférométriques.
6:00pm - 6:15pm
UNE NOUVELLE APPROCHE COMBINANT L'APPRENTISSAGE PROFOND ET LA MODÉLISATION STOCHASTIQUE POUR EXTRAIRE LES PROPRIÉTÉS EN 3D DES ÉCOULEMENTS MULTIPHASIQUES À PARTIR D'IMAGES DE PROJECTION EN 2D
F. LAMADIE1, J. DEBAYLE2, K. DIA1,2
1CEA, DES, ISEC, DMRC, Univ Montpellier, Marcoule, France; 2MINES Saint-Etienne, SPIN/LGF UMR CNRS 5307, 158 cours Fauriel, Saint-Etienne, France
L'imagerie directe, technique majeure d'analyse des écoulements gaz-liquide, nécessite un traitement d'image efficace. Un nouvel algorithme, couplant modélisation stochastique et apprentissage profond, offre une solution pour retrouver les paramètres 3D des bulles, y compris dans des écoulements complexes où les approches traditionnelles échouent.
6:15pm - 6:30pm
COMPORTEMENT DU TEMPS OBSERVÉ PAR RAPPORT AU TEMPS RÉEL D'UNE SCÈNE EN FONCTION D'UN MILIEU INTERMÉDIAIRE D'INDICE DE RÉFRACTION VARIABLE
A. MATWYSCHUK
Institut franco-allemand de recherches de Saint-Louis, France
A partir du principe WRAI, la possibilité de réaliser une dilatation et une inversion temporelle des événements d’une scène a été étudiée en se basant sur l’indice de réfraction. En modulant cet indice, deux modes de variation et une phase de basculement ont été identifiés dévoilant dans la vision de l’observateur des zones temporelles insolites.
