Méthodes informatiques pour la prévention et la prédiction du vieillissement du visage

Computing methods for facial aging prevention and prediction

• Auteur / Autrice : Victor Martin
• Direction : Renaud Séguier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, Image, Vision
• Date : Soutenance le 11/02/2019
• Etablissement(s) : CentraleSupélec
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes)
• Jury : Président / Présidente : Luce Morin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alice Caplier, Jean-Luc Dugelay, Aurélie Porcheron, Lionel Prevost
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alice Caplier, Jean-Luc Dugelay

Mots clés

Mots clés contrôlés

Visage

Visage

Réseaux neuronaux (informatique)

Mots clés libres

Modèle actif d'apparence

Réseau neuronal convolutionnel

Vieillissement du visage

Progression de l'âge

Modélisation des rides

Perception de la santé

Active Appearance Model

Convolutional Neural Network

Facial Aging

Age Progression

Modeling of wrinkles

Health Perception

Résumé

L'utilisation de la simulation informatique pour comprendre comment les visages humains vieillissent est un domaine de recherche en pleine croissance depuis des décennies. Cela a été appliqué à la recherche d'enfants disparus ainsi qu'aux domaines du divertissement, des cosmétiques et de la recherche en dermatologie. Notre objectif est de modéliser les changements des traits du visage liés à l'âge, afin de mieux les prédire. Dans ce travail, une nouvelle perspective pour faire vieillir un visage est proposée : un modèle actif d'apparence axé sur les rides. Tout d'abord, les visages sont décomposés en termes d'apparence et de forme à l'aide d'un modèle actif d'apparence. Ensuite, les rides de chaque visage sont transformées en paramètres d'apparence et de forme. Une façon nouvelle et efficace de modéliser la distribution des paramètres des rides dans un visage est introduite. Il est démontré que les visages artificiellement vieillis produits par le système influencent mieux la perception de l'âge que ceux produits par deux autres systèmes. Cet outil est une première étape dans la construction d'un système de vieillissement du visage plus précis. En outre, une nouvelle méthode d'estimation de la santé utilisant un réseau neuronal convolutionnel est proposée. Ce système est capable de reproduire le jugement humain dans l'évaluation de la santé perçue. Il est présenté comment cet outil utilise les mêmes traits du visage que l'humain pour effectuer sa prédiction. Enfin, l'impact de caractéristiques faciales spécifiques jamais étudié auparavant sur la perception de la santé est établi.

The use of computer simulation to understand how human faces age has been a growing area of research since decades. It has been applied to the search for missing children as well as to the fields of entertainment, cosmetics and dermatology research. Our objective is to elaborate a model for the age-related changes of facial cues which affect the perception of age, so that we may better predict them. In this work, a new framework to make a face age is proposed: Wrinkle Oriented Active Appearance Model. First, faces are decomposed in terms of appearance and shape using Active Appearance Model. In addition, wrinkles in each face are transformed in appearance and shape parameters.A new effective way to model the distribution of wrinkle parameters in a face is introduced. Finally, it is shown that artificially aged faces produced by the system better influence age perception than those produced by two other systems. This framework is a first step in the construction of a more accurate facial aging system. In addition, a new health estimation system using a convolutional neural network is introduced. This system is able to estimate how a face is perceived in terms of health by humans. It is shown how this tool reacts in the same way as health perception by humans. Finally, the impact of specific facial features on health perception that have never been studied before is etablished.