15 avril 2024
Rendre l’éclairage virtuel plus réaliste pour l’humain
La doctorante Justine Giroux travaille sur un système d'évaluation de la qualité de l’éclairage virtuel qui tient compte de la perception humaine
À travers son projet de recherche, Justine Giroux combine son côté scientifique et créatif.
— Yan Doublet
La série Échantillons de la recherche raconte l'expérience de membres de la communauté étudiante en recherche. Ils partagent un aperçu de leur projet aux cycles supérieurs.
Justine Giroux, doctorante à la Faculté des sciences et de génie, s'intéresse à la perception humaine de l'éclairage virtuel, utilisé dans plusieurs domaines artistiques. C'est son intérêt pour la science et son côté créatif qui l'ont motivée à entreprendre un projet de recherche dans le laboratoire du professeur Jean-François Lalonde, directeur scientifique adjoint à l'Institut intelligence et données.
Le groupe de recherche travaille depuis plusieurs années sur des méthodes pour extrapoler les conditions lumineuses d'une image et les recréer sur un objet virtuel. «Le cerveau peut être truqué facilement sur certains aspects comme l'éclairage, mais il est bon pour percevoir ce qui lui paraît irréaliste», lance la doctorante.
L'objectif de son projet est de créer une métrique pour découvrir les conditions lumineuses d'un objet virtuel les plus réalistes selon l'œil humain. «Les métriques actuelles ne sont pas adaptées. Elles comparent pixel par pixel la lumière et son intensité, mais ce qu'elles considèrent comme adéquat ne correspond pas à la perception humaine», explique Justine Giroux.
Pour développer une nouvelle métrique qui répond à ces lacunes, la doctorante avait besoin de savoir quelle était la perception humaine. Elle a donc créé une expérience pour déterminer les conditions lumineuses considérées comme les plus réalistes par les personnes participantes. Installées devant un écran d'ordinateur, dans une pièce complètement noire, elles devaient sélectionner leur éclairage préféré parmi plusieurs représentations d'un objet virtuel.
La doctorante Justine Giroux dans la pièce sombre qui était utilisée pour les tests, avec deux exemples d'éclairage à l'écran parmi lesquels les participantes et participants devaient choisir.
— Yan Doublet
«Il ne devait pas y avoir d'autres sources de lumière dans la pièce pour ne pas influencer le choix d'image. L'écran devait être calibré puisque sa teinte et son éclairage peuvent influencer la perception. Sur deux écrans différents, nous aurions eu des résultats très variables», souligne Justine Giroux en mentionnant les défis rencontrés.
Après l'humain, c'était le tour de la machine. Sans surprise pour la doctorante, aucune des 15 métriques testées ne choisissait la même représentation virtuelle que les personnes participantes.
Avec les données amassées durant l'expérience, Justine Giroux a pu entraîner un modèle d'intelligence artificielle. Elle a ainsi montré qu'une combinaison des métriques existantes représentait plus précisément les préférences humaines.
Durant son doctorat, la jeune chercheuse va améliorer la métrique grâce à l'apprentissage profond pour qu'elle puisse un jour servir à la communauté d'estimation de l'éclairage. «L'idée est de rendre le travail plus facile et plus efficace. Ça a des applications dans plusieurs branches, comme la réalité virtuelle ou augmentée. Ça peut aussi servir pour aider les artistes à rendre leur création plus réaliste. On peut aussi penser au domaine publicitaire», mentionne la doctorante.
Les résultats de recherche ont été acceptés comme article à la Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Justine Giroux s'en réjouit. «C'est la conférence de vision numérique la plus importante! Ses critères de sélection sont très rigoureux.»
