GMOD : MODélisation Géométrique

Mots clés

surfaces paramétriques, maillages, objets discrets, analyse de forme, extraction d’information, modélisation par contraintes

 

Responsable
Romain RAFFIN

 
Membres

BAC Alexandra  Enseignant-Chercheur / Chercheur
BEGUET Florian  Doctorant
DANIEL Marc  Enseignant-Chercheur / Chercheur
DESBENOIT Brett  Enseignant-Chercheur / Chercheur
GIRARD Remi  Doctorant
GONZALEZ-LORENZO Aldo  Enseignant-Chercheur / Chercheur
JIN Nan  Doctorant
JUBERT Manon  Doctorant
MARI Jean-Luc  Enseignant-Chercheur / Chercheur
MAVROMATIS Sebastien  Enseignant-Chercheur / Chercheur
PAYET Thibault  Doctorant
RAFFIN Romain  Enseignant-Chercheur / Chercheur
RAVAGLIA Joris  
REMY Eric  Enseignant-Chercheur / Chercheur
SEQUEIRA Jean  Enseignant-Chercheur / Chercheur
THON Sebastien  Enseignant-Chercheur / Chercheur
URIBE LOBELLO Ricardo  Enseignant-Chercheur / Chercheur

Objectif scientifique

Les activités de G-Mod couvrent 3 thèmes qui interagissent selon les projets et développent une activité large et cohérente en modélisation géométrique.

Analyse géométrique et topologique

L’analyse de caractéristiques locales ou globales de données géométriques est la base de méthodes de modélisation, d’appariement, ou de représentations multi-résolution. Ces travaux permettent la reconnaissance de formes prédéfinies, de lignes caractéristiques, de zones homogènes, sur des objets variés (maillages de triangles, nuages de points, objets abstraits décrits par la topologie).

Modélisation – Reconstruction

Ce thème ajoute une abstraction aux données géométriques en joignant la connaissance sémantique. Ces propriétés sont fournies a priori (modélisation déclarative), ou extraites d’un objet numérisé (caractérisation). Cela induit la mise en place de contraintes de différents niveaux (de la donnée vers l’expertise-métier), résolues par des techniques spécifiques.
 

Fusion de données et modélisation pour la simulation graphique

Dans les modèles multi-représentation, la fusion de données et la simulation graphique se basent sur la modélisation géométrique. La fusion d’information enrichit les données mais induit de la redondance. Quels que soient le réalisme des images produites ou les moyens utilisés, la difficulté est la communication cette information. La modélisation est alors un support de représentation de la connaissance (recalage spatial, indexation de données sémantiques).

 

Site Web

Pour plus de détail : http://g-mod.lis-lab.fr

 

Publications récentes de l’équipe



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