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Thesis of

Hassen Drira

Monday 4 July 2011
TELECOM Lille

Calcul statistiques sur des variétés de formes 3D pour la reconnaissance des visages 3D

Directeur de thèse : Mohamed Daoudi, Professeur, TELECOM Lille1
Co-encadrant : Boulbaba Ben Amor, Maître de conférences, TELECOM Lille1
Rapporteurs : Pietro Pala, Associate Professor, Université de Florence (Italie)
Remco Veltkamp, Professeur, Université d'Utrecht (Pays-bas)
Membres : Liming Chen, Professeur, Ecole Centrale de Lyon
Anuj Srivastava, Professeur, Florida States University (Etats-Unis)

Dans cette thèse, nous proposons un cadre Riemannien pour comparer, déformer, calculer des statistiques et organiser de manière hiérarchique des surfaces faciales. Nous appliquons ce cadre à la biométrie faciale 3D où les défis sont les expressions faciales, les variations de la pose et les occultations du visage par des objets externes.
Les surfaces faciales sont représentées par un ensemble de courbes de niveaux et de courbes radiales. L'ensemble des courbes fermées (de niveau) constitue une sous-variété non-linéaire de dimension infinie et est utilisé pour représenter le nez, la partie la plus stable du visage. La surface faciale est présentée, par ailleurs, par une collection indexée de courbes radiales. Dans ce cas, le calcul se simplifie et l’espace des formes des courbes ouvertes se ramène à une hyper sphère de l’espace de Hilbert. La comparaison dans l’espace des formes se fait via une métrique "élastique" afin de faire face aux déformations non-isométriques (ne conservant pas les longueurs) des surfaces faciales. Nous proposons des algorithmes pour calculer les moyennes, les vecteurs propres dans ces variétés non-linéaires et l'estimation des parties manquantes des surfaces faciales 3D.
L’approche présentée dans cette thèse a été validée sur des Benchmarks connus (FRGCv2, GAVAB, BOSPHORUS) et obtenu des résultats compétitifs par rapport aux méthodes de l'état de l'art.

Ours

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