Modèles statistiques de la forme d'organes du corps humain. Application à la reconstruction faciale
Auteur / Autrice : | Maxime Berar |
Direction : | Michel Desvignes |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Signal, image, parole, télécoms |
Date : | Soutenance en 2007 |
Etablissement(s) : | Grenoble INPG |
Résumé
Notre problématique concerne la modélisation de la variabilité des formes et des relations entre ces formes. Elle est illustrée sur l'exemple de la reconstruction cranio-faciale. Est il possible de prédire l'apparence d'un visage à partir du crâne d'un individu? A partir d'un ensemble d'apprentissage, nous générons un modèle statistique de l'ensemble crâne-visage. Il est réalisé par segmentation des images scanners 3D, puis maillage surfacique du crâne et du visage. Chaque individu est ensuite recalé et normalisé dans un référentiel commun (un maillage générique), dans lequel les sommets du maillage deviennent des semi-Iandmarks. Le modèle statistique décrit implicitement les relations spatiales de l'ensemble crâne-visage. Nous avons défini un formalisme de reconstruction partielle qui prédit alors une des deux surfaces, connaissant la seconde, à l'aide du modèle. Nous travaillons sur des procédures non linéaires, qui pourraient améliorer la précision de cette reconstruction.