Miscellaneous

PhD Committees

  • Tadios Sisay HABITE Examiner – August 2022

    • Title: Pith Location and Annual Ring Detection for Modelling of Knots and Fibre Orientation in Structural Timber
    • Supervisors: Anders Olsson, Osama Abdeljaber and Jan Oscarsson
    • University: Linnaeus University, Växjö, Sweeden

  • Majid BANAEYAN Rapporteur – April 2024

    • Title: Redundant Edges and Parallel Algorithms in Binary Irregular Graph Pyramids
    • Supervisors: Walter Kropatsch
    • University: Faculty of Informatics, Technische Universität Wien, Austria

Research Supervisors

Post-doc 1

  • Xiaolin LILaBoMaP-LORIA, March 2022 – April 2023

    • Subject: Image processing for wood boards recognition
    • Supervisors: Guillaume POT and Phuc NGO
    • Focus: The post-doctoral study aims at developing algorithms that allows to recognize board ends and localize them in log images, and then use this information to improve timber quality assessment. Indeed, there are correlations between the quality of the timber and the logs from which they arise. The post-doc is divided into 2 stages. The first is the extraction of different characteristics from a board; growth rings are an example for identifying planks. Other important characteristics can also be used, such as color / texture, singularities (nodes, ramifications, etc.). After the feature extraction, the second step consists in reconstructing log end images from the plank end images. Some practical aspects of the sawing process can also be used to help the algorithm: the orientation of the log during sawing, the sawing flow plan and the number of boards for each log, etc.

Ph.D. Students 4

  • Aude MARÊCHÉLORIA-LIMOS, October 2022 – Present

    • Thesis: Approaches by polyhedral neighborhoods for the study of digital surfaces
    • Supervisors: Isabelle DEBLED-RENNESSON, Fabien FESCHET and Phuc NGO
    • Focus: The objective of this thesis is to study a new approach for the structuring of local neighborhoods on a digital surface. It is based on the decomposition of a geodesic or quasi-geodesic neighborhood into polyhedral pieces, more precisely pointed polyhedral cones. It also aims to study the normal field of a surface and to propose regularizations. A natural extension of the 2d tangential cover can be formulated from polyhedral neighborhoods. Indeed, if there are as many local polyhedral cones as there are ways of traversing the border of the neighborhood of a point, we can see the structure in an aggregated way by considering, for each 3d line placed on the surface, the set of faces of local cones which contain or cover it. This leads directly to consider a set of planar polyhedral faces covering the 3d line. The situation is then identical to the 2d case, each 3d line is covered by a family of planar sectors and the characteristics of the support planes can be used to determine the geometric characteristics of the line. The characteristics of the surface are then linked to the distribution of the characteristics of the set of 3d lines thus considered. A particular effort will be made to keep a reasonable combination of the pieces of digital plans and the calculation times contained.

  • Florian DELCONTELIRIS-LORIA, Febuary 2020 – Present

    • Thesis: Automatic detection and characterization of defects on the surface of logs
    • Supervisors: Bertrand KERAUTRET, Isabelle DEBLED-RENNESSON and Phuc NGO
    • Focus: This thesis deals with the difficult problem of segmentation and the identification of defects on the surface of wooden logs. In particular, we are interested in relating the signatures of defects on the bark, with their internal characteristics. Without being exclusive, the defects to be detected are in particular the nodes of the pruned branches included in the trunk.
      In this context, several works have proposed by comparing the surface of the trunk with a reference surface. However, the reference surface does not always come close to the real surface of the trunk, especially when the latter has irregular shape and thus, small defects are not always detected. At a first step, we would like to study the notion of central line in order to improve the detection of default zones. Besides, our goal is to advance the challenge of integrating geometry into deep learning. More precisely, we would like to study a new approach by combining deep learning and geometry to segment and identify the defects on the surface of the tree from high resolution TLS (Terrestrial Laser Scanner) point cloud. Such integration is a key element and, to our knowledge, very little work has been done in this direction. The advances obtained in this context could also be used in other fields.

  • Rémi DECELLEINRAE-LORIA, October 2018 – July 2022

    • Thesis: Elements for image analysis and processing: application to wood quality estimation
    • Titre: Elements pour l’analyse et le traitement d’images : application à l’estimation de la qualité du bois
    • Supervisors: Fleur LONGUETAUD, Isabelle DEBLED-RENNESSON and Phuc NGO
    • Focus: The objectif of this thesis is to develop an image analysis tool, able to process rough log end images, in order to assist the expert at the sawmill for the grading of logs in the different quality classes. Such a tool could help small and medium-sized sawmills to become more competitive by using more accessible technologies than CT scanners. More broadly, the idea is to develop a tool that could be used easily everywhere from the forest to the sawmill.In addition to the wood quality estimation of logs, there is a parallel demand to improve wood traceability from the forest to the sawmill and within the sawmill up to the end products. This task will be done by using biometric analysis on cross-section images. Biometric criteria could contribute to the estimation of wood quality and inversely wood quality characteristics automatically detected could help to the identification of cross-sections.

  • Hayat NASSERLORIA, September 2014 – October 2018

    • Thesis: Tools for the analysis of noisy discrete curves
    • Titre: Outils pour l’analyse des courbes discrètes bruitées
    • Supervisors: Isabelle DEBLED-RENNESSON and Phuc NGO
    • Focus: In this thesis, we are interested in the study of noisy discrete curves that correspond to the contours of objects in images. We have proposed several tools to analyze them. The dominant points (points whose curvature estimation is locally maximal) play a very important role in pattern recognition and we have developed a non-heuristic, fast and reliable method to detect them in a discrete curve. We have also proposed two approaches for polygonal simplification: an automatic method minimizing, and another fixing the vertex number of the resulting polygon.
      A new geometric tool, called adaptive tangential cover (ATC), is as well presented. This structure takes into account the different levels of noise present in the studied curve. Two applications of ATC in image analysis are proposed: (1) the decomposition of the contours of a shape in an image into arcs and right segments, and (2) within the framework of a project with an Indian university about the sign language and recognition of hand gestures.

Research engineer 1

  • Dorian MARTINETTOOctober 2023 – Present

    • Subject: Algorithms for the traceability of oak logs
    • Supervisors: Fleur LONGUETAUD and Phuc NGO
    • Focus: This work addresses the log traceability problem and aims to develop new methods using image processing techniques and deep-learning approaches.

Master 2 (M.Sc.) degree 9

  • Dorian MARTINETTOMarch – September 2023

    • Cursus: Master Informatique AVR (Lorraine University, France)
    • Subject: Algorithms for automatic tree-ring reading and interdating on several oak species
    • Supervisors: Marion JOURDAN, Isabelle DEBLED-RENNESSON and Phuc NGO
    • Titre: Algorithmes pour la lecture automatique de cernes et l’interdatation sur plusieurs espèces de chênes
    • Résumé: Les mesures dendrochronologiques classiques (par lecture des cernes de croissances) faites manuellement, en plus de l’acquisition d’équipements coûteux, nécessitent beaucoup de temps, argent et d’expertise pour obtenir des mesures de qualité.

      Le but de ce stage est de développer une méthode fiable de détection de cernes automatiques sur les différentes espèces de chênes sur le territoire français. En premier temps, nous testons les algorithmes de lecture de cernes déjà existants et disponibles sur des jeux de données hétérogènes en difficulté de lecture de chênes sessile (Quercus petrae), pédonculé (Quercus robur) et pubescent (Quercus pubescens). L’analyse d’image nous permettra d’obtenir la largeur de cernes totales, ainsi que la largeur du bois initial (représenté par les gros vaisseaux) et du bois final (représenté par les zones plus dense). Pour permettre une meilleure précision dans les mesures, nous voudrions intégrer la dimension d’interdatation des carottes dans l’analyse, afin de permettre une correction des lectures automatiques.

  • Paul GEORGESApril – September 2022

    • Cursus: Master Informatique AVR (Lorraine University, France)
    • Subject: Forest track extraction from LiDAR data using deep learning approches
    • Supervisors: Philippe Even and Phuc NGO
    • Titre: Extraction de pistes forestières de données LiDAR par apprentissage profond
    • Résumé: Nous nous intéressons à la détection des structures linéaires, en particulier les pistes forestières, dans ces données LiDAR. L’objectif de ce stage est d’étudier des méthodes basées sur des réseaux de neurones profonds pour l’extraction des pistes forestières des données LiDAR.

      Différents modèles d’apprentissage profond seront étudiés à partir de la littérature, pour évaluer leur possible exploitation dans ce cadre, en comparaison d’approches existantes basées sur des réseaux de convolutions pour la localisation de routes. Par défaut, l’exploitation d’un modèle de réseaux de neurones convolutifs de type Unet pour segmenter les images du MNT sera mise en œuvre. Les résultats obtenus seront alors comparés avec ceux existants pour évaluer les performances atteintes en temps d’exécution et en qualité de la détection.

  • Aude MARÊCHÉMarch – September 2022

    • Cursus: Master Informatique AVR (Lorraine University, France)
    • Subject: Geometric estimators from sectoral decomposition of digital surface
    • Supervisors: Fabien FESCHET, Isabelle DEBLED-RENNESSON and Phuc NGO
    • Titre: Approches locales sectorielles pour l’étude de surfaces discrètes
    • Résumé: Ce stage s’inscrit dans la suite de travaux de stage de Baptiste Millotte pour la décomposition d’une surface en secteurs planaires afin de déduire des informations locales de la surface. Issue de la première étude, l’approche nécessite plusieurs paramètres : la taille du voisinage, l’épaisseur des secteurs, etc. Le résultat de la décomposition dépend fortement du choix de ces paramètres. Dans ce stage, nous voudrions étudier plus en profondeur cet aspect afin de mieux étudier la surface et le type de zone considérée (plane, concave ou convexe). De plus, nous cherchons à étudier des différentes estimateurs géométriques à partir des secteurs obtenus, et également des propriétés de convergence asymptotique de ces estimateurs.

  • Baptiste MILLOTTEMarch – August 2021

    • Cursus: Master Informatique AVR (Lorraine University, France)
    • Subject: Local sectoral approaches for the study of digital surfaces
    • Supervisors: Fabien FESCHET, Isabelle DEBLED-RENNESSON and Phuc NGO
    • Titre: Approches locales sectorielles pour l’étude de surfaces discrètes
    • Résumé: L’objectif de ce stage est d’étudier une nouvelle approche pour la structuration des voisinages locaux sur une surface digitale. Elle se base sur la décomposition d’un voisinage géodésique ou quasi-géodésique en secteurs afin d’étudier par secteur les estimations locales de planéité, ou de normalité. Elle permet aussi d’étudier le champs normal d’une surface et d’en proposer des régularisations. Plus précisément, le travail consiste à mettre en œuvre un parcours efficace des secteurs généralisés autour d’un point notamment pour des problématiques de test de planéité locale. Plusieurs stratégies pourront être étudiées, ex. considérer l’intersection d’une boule d’un rayon fixé avec la surface puis en extraire une courbe discrète à étudier.

      Une fois les voisinages établis, le second travail consistera à les utiliser pour partitioner les résultats d’un algorithme de type plane probing afin d’extraire des plans moyens par secteur et ensuite pouvoir les fusionner pour comprendre la structure de la surface digitale de manière non locale, c’est-à-dire en dépassant le strict cadre du voisinage initial.

  • Hugo AMBROZIKMarch – August 2021

    • Cursus: Master Informatique AVR (Lorraine University, France)
    • Subject: Geometric estimators of 3D noisy discrete curves
    • Supervisors: Isabelle DEBLED-RENNESSON and Phuc NGO
    • Titre: Estimateurs géométriques de courbes discrètes 3D bruitées
    • Résumé: Les courbes 3D sont obtenues par un processus d’acquisition 3D, par exemple avec des caméras ou avec des interfaces graphiques 3D. Les données résultantes peuvent contenir du bruit induit par une acquisition dans de mauvaises conditions. Dans ce contexte, plusieurs outils ont été élaborés pour extraire des caractéristiques géométriques sur des courbes discrètes bruitées correspondant aux contours de ces formes.

      Un outil récemment développé dans l’équipe, appelé Couverture Tangentielle Adaptative (ATC), permet d’analyser des courbes 2D irrégulièrement bruitées. Cet outil repose sur la décomposition de la courbe en segments épais (appelés segments flous) et utilise un estimateur de bruit local. L’objectif de ce stage est d’étendre cette notion d’ATC aux courbes 3D et de définir ainsi des estimateurs géométriques adaptés aux courbes 3D bruitées comme la longueur, la tangente, la courbure ainsi que la simplification et la décomposition de la courbe 3D.

  • Gaëtan PELTEMarch – August 2020

    • Cursus: Master Informatique AVR (Lorraine University, France)
    • Subject: Thick line segment detection on grayscale images
    • Supervisors: Philippe EVEN, Bertrand KERAUTRET and Phuc NGO
    • Titre: Détection de segments droits épais dans des images en niveaux de gris
    • Résumé: FBSD (Fast Blurred Segment Detector) est un outil de détection de segments droits épais basé sur des outils de géométrie discrète (segments flous, scans directionnels). L’objectif de ce stage est d’accroître les performances du détecteur de segments droits FBSD par une sélection de graines issues d’une analyse locale du gradient visant à fiabiliser la phase d’initialisation, et par l’intégration d’une détection de fausses alarmes basée sur une approche probabiliste pour accroître la précision du détecteur.

  • Alexis BARTHELEMYMarch – August 2020

    • Cursus: Master Informatique AVR (Lorraine University, France)
    • Subject: Reconstruction of wood section from planks
    • Supervisors: Isabelle DEBLED-RENNESSON and Fleur LONGUETAUD and Phuc NGO
    • Titre: Reconstruction de section de bois à partir des planches
    • Résumé: Le stage a pour objectif de retrouver la position des planches de bois dans la section du billon. Plus précisément, nous avons en entrée deux jeux d’images : un correspond aux billons avant le débit et un autre correspond aux tas de planches obtenues après le débit. En sortie, nous voulons savoir la position des planches par rapport aux billons et afficher dans l’image de résultat, pour chaque section, des planches trouvées et remises dans le repère billon.

  • Florian DELCONTEMarch – August 2019

    • Cursus: Master Informatique AVR (Lorraine University, France)
    • Subject: Geometric measurements on the log wood image
    • Supervisors: Isabelle DEBLED-RENNESSON and Phuc NGO
    • Titre: Mesures géométriques sur l’image de grumes de bois
    • Résumé: Dans ce stage, nous nous intéressons à l’estimation de la qualité des grumes issus des images de ses extrémités acquises en forêt. Plus précisément, nous voulons extraire directement, à partir d’images du grume, des caractéristiques ainsi que effectuer des mesures numériquement du bois par example le diamètre, la longueur des fissures, le rayons des cercles de croissance et leurs distance, la surface de la grume,…

  • Hong Thuy DAOOctober 2017 – March 2018

    • Cursus: Master Informatique SIM (IFI – Vietnam National University, Hanoi, Vietnam)
    • Subject: Study of the hierarchical structure of non-convex digital objects
    • Supervisors: Isabelle DEBLED-RENNESSON and Phuc NGO
    • Titre: Etude de la structure hiérarchique des objets digitaux non-convexes
    • Résumé: Basé sur un travail préliminaire, nous proposons la notion de quasi-régularité pour les objets digitaux convexes permettant de préserver non seulement la géométrie mais aussi la topologie par les transformations rigides. Un schema algorithmique est également présenté pour les objets quasi-réguliers. L’objectif de ce stage est d’étendre la méthode proposée aux objets non-convexes via l’utilisation de la structure de l’arbre de concavité.

Master 1 (M.Sc.) degree 10

  • Julien FERAUX, Hugo BIENVENOTJanuary – Present

    • Cursus: Master 1 Informatique (Lorraine University, France)
    • Subject: Mobile development for automatic analysis of wood log sections
    • Supervisors: Fleur LONGUETAUD and Phuc NGO
    • Titre: Développement mobile pour l’analyse automatique de sections de grumes de bois
    • Résumé: Le but de ce stage est de développer une application sur smartphone (système Android) en se basant sur l’algorithme existant de détection de la moelle proposé dans le cadre de travaux de thèse de Rémi Decelle. Plus précisément, à partir d’une photo de section de grume prise par le smartphone, l’application va afficher le résultat de la position de la moelle directement sur l’image.

  • Hamoumi HICHAM, Malory PISCAGLIAJanuary – Present

    • Cursus: Master 1 Informatique (Lorraine University, France)
    • Subject: Application development for a tool to help read oak rings using neural network
    • Supervisors: Marion JOURDAN, Isabelle DEBLED-RENNESSON and Phuc NGO
    • Titre: Développement d’application pour un outil d’aide à la lecture des cernes de chênes
    • Résumé: Le but de ce stage est de développer une interface utilisateurs pour rendre le travail méthodologique et algorithmique fait au cours du stage de Dorian Martinetto sur la lecture automatique de cernes. L’interface développée permet de rendre accessible au plus grand nombre d’utilisateurs. En particulier, l’accessibilité doit dépendre le moins possible du niveau en informatique de l’opérateur. De plus, pour permettre une meilleure précision de résultats obtenus, nous intégrons la dimension d’interdatation dans l’analyse, afin de permettre une correction des lectures automatiques.

  • Alexandre SERRATORE, Hugo SUCKJanuary – Mai 2023

    • Cursus: Master 1 Informatique (Lorraine University, France)
    • Subject: Automatic calibration based on checkerboard detection
    • Supervisors: Fleur LONGUETAUD and Phuc NGO
    • Titre: Calibration automatique basée sur la détection du damier
    • Résumé: Dans le contexte d’un projet, nous nous intéressons à l’estimation de la qualité des grumes à partir des images de leurs extrémités acquises en forêt ou après transport. Afin de réaliser les mesures sur l’image de la grume, une mire est disposée près de celle-ci. Cette mire est une règle dont l’unité est en forme géométrique connue. L’objectif de ce stage est de développer une méthode de conversion automatique de l’échelle à partir de l’information de la mire détectée dans l’image.

  • Morgan MELLINGER, Kevin ENGRAND, Lindsay NOYERJanuary – May 2022

    • Cursus: Master 1 Informatique (Lorraine University, France)
    • Subject: Surface and solid voxelization of a mesh
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Titre: Voxelisation surfacique et solide d’un maillage
    • Résumé: Dans ce stage, on s’intéresse à la discrétisation des maillages fermés simples. En particulier, on cherche à implémenter la voxelisation surfacique avec le modèle de plus proche voisin et la voxelisation solide, appelée aussi digitalisation gaussienne, avec la méthode de lancer de rayon et la vérification de la parité (parity-count method).

  • Maela LACONI, Nada MADAD, Linda BATTIKHFebruary – May 2021

    • Cursus: Master 1 Informatique (Lorraine University, France)
    • Subject: Straight line reconstruction for table extraction in document images
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Titre: Reconstruction de droite pour une extraction des tableaux dans les images de documents
    • Résumé: Les tableaux et les formulaires sont un moyen très courant d’organiser les informations dans des documents structurés. Dans ce stage, on s’intéresse à l’extraction de tableaux contenus dans des images scannées de documents où le bruit d’acquisition peut conduire à des lignes brisées. La réalisation du travail consistera à développer une méthode pour les différentes tâches liées à la reconnaissance des tableaux et formulaires dans des images de documents.

  • Adham BADAWY, Alexis LIAUD, Jordan SCHERRINGFebruary – May 2021

    • Cursus: Master 1 Informatique (Lorraine University, France)
    • Subject: Construction of 2D isocontour and 3D isosurface
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Titre: Construction de courbes de niveau en 2D et 3D
    • Résumé: Dans ce stage, nous nous intéressons aux algorithmes permettant de construire les courbes de niveau, appellés aussi courbes isovaleurs d’un champ scalaire, et plus particulièrement l’algorithme marching squares en 2D et marching cubes en 3D. Le stage consiste à implémenter ces deux méthodes en utilisant le LUT (Look-Up-Table) et des différents méthodes d’interpolation comme l’interpolation linéaire, bilinéaire, cubique, …

  • Alexis CESARO, Mathieu LEVY, Brandon HORNBECKJanuary – May 2020

    • Cursus: Master 1 Informatique (Lorraine University, France)
    • Subject: Interactive visualization tool for the segmentation of vascular networks
    • Supervisors: Bertrand KERAUTRET, Philippe EVEN and Phuc NGO
    • Titre: Outil de visualisation interactive pour la segmentation des réseaux vasculaires
    • Résumé: Dans ce stage, nous proposons de réaliser une nouvelle interface d’édition et d’annotation de réseaux vasculaires hépatiques. L’idée de cette interface sera de permettre à l’utilisateur de (1) visualiser le réseau vasculaire en train d’être extrait; (2) être guidé pour l’extraction du réseau (avec la possibilité de sélectionner un noeud de l’arbre à éditer) et (3) annoter le centre des vaisseaux sur des sections orthogonales à l’axe principal.

  • Yann CAEL, Gaetan PELTE and Bryan VIRTEJanuary – May 2019

    • Cursus: Master 1 Informatique (Lorraine University, France)
    • Subject: Solid Voxelization of object from mesh
    • Titre: Voxelisation solide d’un objet à partir de son maillage
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Résumé: L’objectif de ce stage est d’implémenter la digitalisation gaussienne pour des maillages simples (c-à-d les maillage qui ne contenant pas de fissures ni de trous). Plus précisément, nous utiliserons la méthode de lancer de rayon avec la vérification de la parité (parity-count method). Ensuite, afin d’optimiser l’espace mémoire utilisée pour les objets de haute résolution, nous considérons une approche de voxélisation solide à base d’octree.

  • Florent NOSARI and Oussama ZEKRIJanuary – May 2017

    • Cursus: Master 1 Informatique (Lorraine University, France)
    • Subject: Polygonal approximation and shape comparison
    • Titre: Approximation polygonale et comparaison des formes
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Résumé: L’objectif de ce stage est d’explorer quelques méthodes de simplification polygonale et la représentation des formes an de pouvoir les comparer quasi instantanément. La motivation de cette etude repose sur la recherche de la traduction en temps reel du langage des signes.

  • Nicolas ANDUZE and Loïc HORMAINJanuary – May 2016

    • Cursus: Master 1 Informatique (Lorraine University, France)
    • Subject: A discrete approach for patch-based image denoising
    • Titre: Débruitage d’images par patchs avec approche discrète
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Résumée: Ce stage avait pour objectif d’explorer les techniques de débruitage non locales, notamment le débruitage par patchs. En particulier, nous nous intéressons a l’etude d’une approche discrete avec l’utilisation du graphe des transformations rigides discrètes.

Engineering degree 2

  • Anas EL MOUSSAOUIOctober 2018 – June 2019

    • Cursus: 2nd year, Ecole des Mines de Nancy
    • Subject: Voxelization of polyhedral objects and repair of non-regular objects
    • Titre: Discrétisation gaussienne des objets polyédraux et réparation des objets 3D non-réguliers
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Résumée: Ce stage poursuit le travail préliminaire sur l’extension de la quasi-régularité en 3D pour la préservation des propriétés topologiques et géométriques des objets polyédraux, appelé aussi maillage, par des transformations rigides digitales. Le stage consiste à (1) la mise en place l’outil permettant la discrétisation gaussienne d’un maillage afin d’obtenir des voxels, (2) la vérification de la condition de la quasi-regularité pour la préservation topologique et géométrique des maillages par la discrétisation gaussienne et les transformations rigides digitales et (3) la réparation des maillages non quasi-réguliers.

  • Damien KEMBERGJune – July 2015

    • Cursus: 3rd year, TELECOM Nancy
    • Subject: Modelling the displacement of granular materials by graph structure
    • Titre: Modélisation de déplacement des matériaux granulaires par structure de graphe
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Résumée: Ce stage est en lien avec une collaboration du laboratoire Sols, Solides, Structures, Risques (3SR), Grenoble et du Laboratoire d’Informatique Gaspard-Monge (LIGM) dans le cadre de l’etude des déplacements de matériaux granulaires soumis a une déformation. L’objectif de ce stage est de développer une application permettant de modéliser la relation entre ces objets granulaires et de simuler ce phénomène via des graphes modélisant l’evolution de leurs contacts.

Licence (B.Sc.) Degree 7

  • Benjamin SUELApril – Juin 2023

    • Cursus: 3ème année de License Informatique, Université de Lorraine
    • Titre: Développement d’un site web de boutique en ligne.
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Résumée: Réaliser un site internet de commerce en ligne pour la vente de tableaux d’une galerie pour l’association « Femmes d’Arts » à Nancy.

  • Mathéo SERRIERFebruary – April 2023

    • Cursus: 2ème année en Informatique, IUT Nancy-Charlemagne
    • Titre: Visualisation de modèles 3D via la méthode de z-buffer
    • Supervisors: sylvain CONTASSOT-VIVIER, Bellalem LOTFI et Phuc NGO
    • Résumée: Développement et implémentation de l’algorithme de Z-buffer pour les modèles 3D.

  • Matthieu PERRIGOTApril – June 2020

    • Cursus: 3ème année de License Informatique, Université de Lorraine
    • Titre: Contribution au DGTalTools avec CLI11
    • Supervisors: Bertrand KERAUTRET et Phuc NGO
    • Résumée: Remplacer Boost program option par CLI11 dans les programmes de DGtalTools.

  • Adrien DEVERINApril – June 2019

    • Cursus: Cycle Préparatoire Polytechnique des INP (classe Prépa intégrée)
    • Titre: Reconstruction d’objets à partir de l’axe médian
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Résumée: Implémenter l’algorithme de reconstruction d’objet digital à partir de l’axe médian.

  • Clément PALAUApril – June 2019

    • Cursus: 3ème année en Informatique, IUT Nancy-Charlemagne
    • Titre: Étude de l’espace des tangentes pour les ellipses
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Résumée: L’espace des tangentes d’une courbe polygonale est utilisée pour la mesure de similarité des formes et la reconnaissance des formes. Il est montré que la représentation de la séquence des cordes d’un cercle forme un segment droit dans l’espace des tangentes. Cette propriété permet de la détection de cercles ou de arcs de cercle dans l’image numérique par la reconnaissance de droits dans l’espace des tangentes. Dans ce stage, nous étendons cette étude pour les ellipses. Plus précisément, nous étudions les caractéristiques de l’espace des tangentes d’une ellipse et l’application pour la reconnaissance des ellipses dans les images numériques.

  • Valentin BERARDApril – June 2018

    • Cursus: 2ème année en Informatique, IUT Nancy-Charlemagne
    • Titre: Dépliage de la surface d’un objet 3D voxellisé
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Résumée: Implémenter un algorithme de dépliage d’une surface d’objet voxelisé en utilisant la structure de graphe construite à partir des faces visibles de l’objet. Ensuite, étudier les patrons générés en terme de nombres de découpage, de nombres de trous,…

  • Maxime ERMISSEAvril – June 2016

    • Cursus: Cycle Préparatoire Polytechnique des INP (classe Prépa intégrée)
    • Titre: Dépliement de maillages triangulaires
    • Supervisors: Phuc NGO
    • Résumée: Ce projet traite du dépliement de maillages triangulaires. La question est de savoir comment déplier un polyèdre 3D en coupant le long des bords (i.e. arêtes du polyèdre) de telle sorte qu’il puisse être déplié en une figure géométrique plane 2D, appelée un patron