2018-00895 - [GRAPHDECO] First tests for Uncertainty Evaluation in Approximate Global Illumination Algorithms

Type de contrat : CDD de la fonction publique

Niveau de diplôme exigé : Thèse ou équivalent

Fonction : Chercheur contractuel

Niveau d'expérience souhaité : Jeune diplômé

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

Le centre Inria Sophia Antipolis - Méditerranée compte 37 équipes de recherche, ainsi que 9 services d’appui à la recherche. Le personnel du centre (600 personnes environ dont 400 salariés Inria) est composé de scientifiques de différentes nationalités (250 personnes étrangères sur 50 nationalités), d’Ingénieurs, de Techniciens et d’Administratifs. 1/3 du personnel est fonctionnaire, les autres sont contractuels. La  majorité des équipes de recherche du centre sont localisées à Sophia  Antipolis et Nice dans les Alpes-Maritimes. Six équipes sont  implantées à Montpellier et une équipe est  hébergée par le département d'informatique de l'université de Bologne en Italie. Le Centre est membre de la Communauté d’Université et d’Établissement (ComUE) « Université Côte d’Azur (UCA) ».

Contexte et atouts du poste

There are currently several very effective global illumination algorithms that manage to simulate the majority of significant visual phenomena (eg [Georgiev12]); however they are far from real time. On the other end of the spectrum, there are real-time global illumination solutions (eg [McGuire17]) that usually achieve very approximate solutions, but at interactive or real-time framerates, and often with remarkable visual quality. These solutions are typically built on light probes or virtual point lights, that can be seen as a sampling of path space.

We will first analyze error in the different steps of these approximate algorithms, possibly modelling the error with statistical tools that handle uncertainty [Smi13]. This will require careful analysis starting with simple configurations, moving up to more complex cases. We will investigate the effect of discretization, both spatial and directional, and quantify the effect on the accumulated error, using statistical methods or alternatively data-driven learning-based methods.

 

Mission confiée

Research activities (bibliography, initial research exploration) for the topic above.

Principales activités

See above.

Compétences

Good knowledge of Computer Graphics, knowledge of Computer Vision desirable, good knowledge of C++ and OpenGL/GLSL and equivalent.

Avantages sociaux

  • Restauration subventionnée
  • Transports publics remboursés partiellement
  • Sécurité sociale
  • Congés payés
  • Aménagement du temps de travail
  • Installations sportives

Rémunération

A partir de 2900 euros brut mensuel (selon expérience)