Utilisation des données 3D pour la reconnaissance du visage

par Nesli Erdogmus (Bozkurt)

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Jean-Luc Dugelay.

Le président du jury était Mohamed Daoudi.

Le jury était composé de Joseph Colineau, Igor S. Pandzic.

Les rapporteurs étaient Marc Antonini, Bülent Sankur.


  • Résumé

    Avec l’augmentation des applications de sécurité, un sujet particulier a attiré plus d’attention que de nombreux autres domaines en reconnaissance de formes : la biométrie – la reconnaissance des personnes en fonction de leur physique et/ou de leurs traits comportementaux. Parmi ces traits, le visage se distingue par un compromis favorable entre accessibilité et fiabilité. Dans cette thèse, nous avons principalement travaillé sur une modalité relativement plus récente en reconnaissance du visage : la forme 3D. Plus avantageuse que son homologue en 2D, car intrinsèquement invariant aux changements d’illumination de pose, l’analyse 3D du visage se heurte encore à des défis majeurs tels que les déformations de surface du visage dues aux expressions ou occultations. En conséquence, une étude approfondie est effectuée sur ce sujet incluant le prétraitement des données 3D du visage, l’annotation automatique, la simulation d’altération et d’expressions en 3D, l’extraction de caractéristiques 3D et l’analyse locale de surface.

  • Titre traduit

    Utilization of 3D data in face recognition


  • Résumé

    As the need and investment for security applications grow vastly, one particular topic has certainly been attracting higher attention than many other pattern recognition fields: biometrics – recognition of humans based on their physical and/or behavioral traits. Among those traits, face stands out with its favorable reconcilement between accessibility and reliability. In this doctoral dissertation, we principally investigate 3D shape which is a relatively more recent modality in face recognition. Being advantageous to its 2D counterpart for being intrinsically invariant to illumination and pose changes, 3D face recognition still encounters major challenges such as acquisition inadequacy or facial surface deformations due to expressions or occlusion. Bearing those in mind, a thorough study is carried out on this topic, including pre-processing of 3D facial data, automatic landmarking, facial expression and alteration simulations in 3D, 3D feature extraction and 3D regional surface analysis.


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