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Thesis of

Baiqiang Xia

Tuesday 25 November 2014
TELECOM Lille

Learning 3D Geometric Features for Soft-Biometrics Recognition

Liming CHEN, Professeur, Ecole Centrale de Lyon, France (Rapporteur). Jean-Luc DUGELAY, Professeur, EURECOM, France (Rapporteur). Christophe ROSENBERGER, Professeur, ENSICAEN, France (Examinateur). Stefano BERRETTI, Associate Professor, Université de Florence, Italie (Examinateur). Luigi LANCIERI, Professeur, Université de Lille1 (Examinateur). Mohamed DAOUDI, Professeur, Télécom Lille (Directeur). Boulbaba BEN AMOR, Maître de conférences, Télécom Lille (Co-encadrant).

La reconnaissance des biométries douces (genre, âge, etc.) sur le visage humain trouve ses applications dans plusieurs domaines comme la sécurité ou encore le marketing. Dans la littérature, les approches proposées se basent sur l'analyse de l'apparence (images 2D), très sensible aux changements de la pose et à l'illumination, et surtout pauvres en descriptions géométrique du visage. Dans cette thèse, nous proposons d'exploiter la forme 3D du visage et nous introduisons quatre descriptions de sa morphologie à savoir, la symétrie bilatérale, la moyenne de sa forme, la configuration spatiale et les variations locales de sa forme. Basée sur une approche Riemannienne d'analyse de formes 3D de visages, l'extraction de ces caractéristiques géométriques se fait d'une manière dense sur la surface faciale. Une phase d'apprentissage permet ensuite d'étudier la corrélation entre les descriptions citées ci-dessus et les biométries douces que nous étudions. Les évaluations faites sur la base de référence FRGCv2 montrent que l'approche proposée est capable de classer les visages d'hommes et de femmes ou encore l'estimation de l’âge avec précision. A notre connaissance, c'est la première étude menée sur l'estimation de l’âge à partir de la forme 3D du visage. C'est aussi la première étude qui propose d'explorer les corrélations qui existent entre les attributs faciaux à partir de formes 3D pour améliorer les performances.  Cette thèse a été financé par le projet ANR Blanc International Franco-Chinois 3D FaceAnalyzer et  China Scholarship Council (Chine).

Ours

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