(H/F) offre de thèse : Protéger les modèles 3D avec des techniques de tatouage robuste

Sujet de thèse :
Les modèles tridimensionnels (3D), représentant une personne, un animal ou un objet mécanique, sont couramment utilisés dans diverses applications telles que le divertissement numérique, la réalité virtuelle et la conception assistée par ordinateur. Le tatouage 3D robuste est une technique prometteuse pour la protection des droits d'auteur des modèles 3D (principalement représentés sous forme de maillages 3D). Le tatouage inséré doit être invisible et résistant aux différents traitements appliqués aux modèles 3D. Dans le cadre de ce projet de thèse, nous souhaitons développer de nouvelles méthodes fiables de tatouage de modèles 3D en exploitant l'apprentissage profond. Un réseau neuronal profond spécialement conçu est entraîné de bout en bout pour réaliser l'insertion et l'extraction robustes de tatouages pour les modèles 3D. Cela remplace la conception manuelle des caractéristiques et des fonctions de tatouage, qui est souvent laborieuse et généralement sous-optimale.
- Nous commençons par une revue de la littérature comprenant une lecture et une analyse détaillées des méthodes importantes et récentes de tatouage de maillages 3D, ainsi que des recherches représentatives dans des domaines connexes tels que le tatouage d'images basé sur l'apprentissage profond et l'analyse de formes 3D.
- Deuxièmement, nous souhaitons implémenter un réseau neuronal spécialement conçu pour résister aux attaques de connectivité complexes (qui peuvent modifier radicalement le nombre et la position des sommets du maillage tout en préservant la forme 3D).
- Troisièmement, afin de mieux s'adapter aux scénarios d'utilisation des modèles 3D (par exemple, en protégeant également le contenu photométrique des modèles et en permettant d'extraire des tatouages à partir de vues 2D de modèles 3D), nous mènerons des études originales sur l'interaction entre différents types d'informations de maillage pour l'insertion et l'extraction de tatouages.
- Les candidats qualifiés doivent être titulaires d'un Master / Ingénieur en informatique ou dans des domaines connexes.
- Une expérience en traitement de modèles 3D et / ou en apprentissage automatique sera un plus.
- Maîtrise de la programmation Python.
- Excellentes compétences en communication et forte motivation.



Contexte :
Le Gipsa-lab est un laboratoire de recherche mixte du CNRS, Grenoble-INP -UGA et de l’Université de Grenoble Alpes. Il est conventionné avec l’Inria et l’Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble. Il mène des recherches théoriques et appliquées sur l’AUTOMATIQUE, le SIGNAL, les IMAGES, la PAROLE, la COGNITION, la ROBOTIQUE et l’APPRENTISSAGE.
Pluridisciplinaire et à l’interface entre l’humain, les mondes physiques et numériques, nos recherchent se confrontent à des mesures, des données, des observations provenant des systèmes physiques, physiologiques, cognitifs. Elles portent sur la conception de méthodologies et d’algorithmes de t
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