Les techniques d'acquisition de l'apparence sont développées depuis de nombreuses années par les instituts nationaux de métrologie, ainsi que par des équipes universitaires dans des laboratoires d'optique ou, depuis les années 2000, dans des laboratoires d'infographie (Bonn, MIT Media Lab) ou de vision par ordinateur (e.g., UCL). Bien que ces instruments s'améliorent constamment en termes de précision de mesure, ils restent limités à certains égards : (i) vitesse de mesure lente, (ii) petite taille d'échantillon (quelques cm2) et (iii) apparence restreinte (projets prédominants BRDF et BTDF radiométriques). Surtout, elles ne sont pas conçues pour une acquisition in situ.
Or, les objets du patrimoine sont rarement transportables en laboratoire (en raison de contraintes telles que les questions juridiques, la taille, le poids, la conservation, l'accessibilité, ...). Les dispositifs issus de l’Informatique Graphique ou de la vision 3D peuvent être plus rapides et portables mais ils ne sont pas validés en termes de métrologie. L'un des principaux défis de l'acquisition in situ est le nombre de mesures qui peuvent être réalisées dans les limites des contraintes. Une solution consiste à concentrer l'acquisition sur un sous-ensemble d'informations bien identifiées de manière non invasive. La méthode non invasive se traduit par des systèmes optiques.
À titre d'exemple de ce qui peut être fait pour l'acquisition de la juste quantité d'informations, il a été démontré pour l'imagerie spectrale qu'un nombre réduit d'échantillons obtenus sur une base bien sélectionnée et réduite est suffisant pour identifier les pigments. L'optique computationnelle peut conduire au développement de systèmes capables d'acquérir efficacement les échantillons nécessaires. Malheureusement, aucun travail n'a été réalisé pour la caractérisation de l'apparence.
Du point de vue du patrimoine, le défi en termes d'acquisition est :
Mission confiée
Les objectifs de la Mission sont :
Principales activités
Les principaux bénéfices attendus sont :
Compétences
Compétences techniques et niveau requis : C++, CUDA, Python, OpenCV.
Langues : Anglais maîtrisé.
Compétences relationnelles : Ouverture d'esprit.
Compétences additionnelles appréciées : Programmation parallèle, OpenGL.
Rémunération
Rémunération mensuelle brute de 2788 euros.