Biométrie
Génération d’un mannequin personnalisable
Dans le cadre d’un projet client, CORUO a développé un prototype logiciel innovant permettant de générer en temps réel un mannequin personnalisable selon de multiples critères. L’un des principaux défis relevés a été le transfert automatisé de vêtements, initialement fournis sous forme d’images 2D à plat, vers une projection réaliste sur le mannequin 3D, dont la forme et les dimensions sont ajustées en temps réel. Pour atteindre cet objectif, des technologies de programmation par shaders OpenGL ont été massivement employées, assurant une modélisation précise et dynamique.
🎯 Objectif du Projet
L’objectif principal était de créer un outil interactif permettant aux utilisateurs de visualiser des vêtements sur un mannequin virtuel personnalisable, facilitant ainsi le processus de conception et d’ajustement dans le domaine de la mode et de l’habillement.
🛠️ Défis Techniques Relevés
Adaptation Dynamique des Vêtements : Convertir des images 2D de vêtements en représentations 3D réalistes, tout en s’adaptant aux modifications en temps réel des mensurations du mannequin.
Performance en Temps Réel : Assurer une fluidité et une réactivité optimales lors des interactions utilisateur, malgré la complexité des calculs graphiques impliqués.
💡 Solutions Apportées
Utilisation Intensive des Shaders OpenGL : Exploitation des capacités des shaders pour effectuer des transformations et des projections complexes directement sur la carte graphique, améliorant ainsi les performances et la qualité du rendu.
Algorithmes d’Enveloppement 3D : Développement d’algorithmes spécifiques pour ajuster avec précision les textures des vêtements sur le mannequin, en tenant compte des variations morphologiques en temps réel.
🚀 Technologies Employées
Langages de Programmation : C++ pour la performance et la gestion des ressources, associé à Qt pour la création d’une interface utilisateur intuitive.
Bibliothèques Graphiques : OpenGL pour le rendu 3D avancé et la manipulation des shaders.
Cette réalisation témoigne de l’expertise de CORUO dans le développement de solutions logicielles sur mesure, intégrant des technologies graphiques avancées pour répondre aux besoins spécifiques de ses clients dans le secteur de la mode et de l’habillement.
Identification d’empreintes digitales
Dans le cadre d’un projet client, CORUO a développé un algorithme massivement parallèle pour accélérer l’identification d’empreintes digitales. Ce logiciel, programmé en CUDA (Compute Unified Device Architecture) sur GPU NVIDIA, exploite la puissance du calcul parallèle pour traiter rapidement de vastes ensembles de données biométriques. Cette approche permet d’améliorer significativement les performances des systèmes d’identification, répondant ainsi aux exigences croissantes en matière de sécurité et d’efficacité dans le domaine de la biométrie.
🔍 Défis Techniques Relevés
Traitement de Données Massives : Les systèmes d’identification d’empreintes digitales doivent comparer une empreinte donnée à de larges bases de données en un temps réduit. L’utilisation de l’architecture CUDA permet de paralléliser ces opérations de comparaison, réduisant ainsi le temps de traitement global.
Optimisation des Ressources GPU : La programmation en CUDA nécessite une gestion efficace des ressources du GPU, notamment la mémoire et les threads. CORUO a mis en œuvre des techniques avancées pour maximiser l’utilisation du matériel et minimiser les goulots d’étranglement.
💡 Solutions Apportées
Parallélisation des Algorithmes de Correspondance : En décomposant les tâches de comparaison en sous-tâches exécutées simultanément sur plusieurs cœurs du GPU, le système peut traiter plusieurs correspondances en parallèle, accélérant ainsi le processus d’identification.
Utilisation Efficace de la Mémoire : L’algorithme optimise les transferts de données entre la mémoire hôte et la mémoire du GPU, réduisant les latences et améliorant le débit de traitement.
🚀 Technologies Employées
Langage de Programmation: CUDA C/C++ pour exploiter les capacités de calcul parallèle des GPU NVIDIA.
Plateforme Matérielle : GPU NVIDIA, offrant une architecture adaptée au calcul parallèle massive.
Cette réalisation illustre l’expertise de CORUO dans le développement de solutions logicielles avancées, tirant parti des technologies de calcul parallèle pour répondre aux défis complexes de l’identification biométrique.