Contribution À La Reconnaissance/authentification De Visages 2d/3d

Résumé: L’analyse de visages 3D y compris la reconnaissance des visages et des expressions faciales 3D est devenue un domaine actif de recherche ces dernières années. Plusieurs méthodes ont été développées en utilisant des images 2D pour traiter ces problèmes. Cependant, ces méthodes pré sentent un certain nombre de limitations dépendantes à l’orientation du visage, à l’éclairage, à l’expression faciale, et aux occultations. Récemment, le développement des capteurs d’acquisition 3D a fait que les données 3D deviennent de plus en plus disponibles. Ces données 3D sont relative ment invariables à l’illumination et à la pose, mais elles restent sensibles à la variation de l’expression. L’objectif principal de cette thèse est de pro poser de nouvelles techniques de reconnaissance/vérification de visages 3D et de reconnaissance d’expressions faciales 3D. Tout d’abord, une mé thode de reconnaissance de visages en utilisant des matrices de covariance comme des descripteurs de régions de visages est proposée. Notre mé thode comprend les étapes suivantes : le prétraitement et l’alignement de visages, un échantillonnage uniforme est ensuite appliqué sur la surface faciale pour localiser un ensemble de points de caractéristiques. Autours de chaque point, nous extrayons une matrice de covariance comme un descripteur de région du visage. Deux méthodes d’appariement sont ainsi proposées, et différentes distances (géodésiques / non-géodésique) sont appliquées pour comparer les visages. La méthode proposée est évaluée sur trois bases de visages GAVAB, FRGCv2 et BU-3DFE. La deuxième par tie de cette thèse porte sur la reconnaissance des expressions faciales 3D. Pour ce faire, nous avons proposé d’utiliser les matrices de covariances avec les méthodes noyau. Dans cette contribution, nous avons appliqué le noyau de Gauss pour transformer les matrices de covariances en espace d’Hilbert. Cela permet d’utiliser les algorithmes qui sont déjà implémen tés pour l’espace Euclidean (i.e. SVM) dans cet espace non-linéaire. Des xv expérimentations sont alors entreprises sur deux bases d’expressions fa ciales 3D (BU-3DFE et Bosphorus) pour reconnaitre les six expressions faciales prototypiques

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