Thèse soutenue

Détection des points caractéristiques du visage par modélisation des mouvements locaux et globaux
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Auteur / Autrice : Romain Belmonte
Direction : Chaabane DjerabaNacim IhaddadenePierre TirillyIoan Marius Bilasco
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique et applications
Date : Soutenance le 26/11/2019
Etablissement(s) : Université de Lille (2018-2021)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nacim Ihaddadene, Pierre Tirilly, Ioan Marius Bilasco

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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La détection des points caractéristiques du visage est une tâche essentielle pour un grand nombre d’applications telles que l’analyse faciale (p. ex., identification, expression, reconstruction 3D), l’interaction homme-machine ou encore le multimédia (p. ex., recherche, indexation). Bien que de nombreuses approches aient été proposées, les performances en conditions non contrôlées ne sont toujours pas satisfaisantes. Les variations susceptibles d’impacter l’apparence du visage (p. ex., pose, expression, éclairage, occultation, flou cinétique) en font un problème encore difficile à résoudre. Dans cette thèse, une contribution est faite à la fois sur l’analyse des performances des approches actuelles mais aussi sur la modélisation de l’information temporelle pour la détection des points caractéristiques du visage basée sur la vidéo. Une étude expérimentale est réalisée à l’aide d’un jeu de données vidéo permettant d’évaluer l’impact des variations de pose et d’expression sur la détection des points caractéristiques. Cette évaluation permet notamment de mettre en évidence les poses et expressions posant le plus de difficultés. Elle permet également d’illustrer l’importance d’une modélisation temporelle capable de tenir compte efficacement de la nature dynamique du visage. L’accent est ensuite mis sur l’amélioration de la modélisation temporelle afin de considérer le mouvement local en plus du mouvement global. Plusieurs architectures sont conçues en s’appuyant sur les deux principaux modèles de la littérature : les réseaux de régression de coordonnées et les réseaux de régression de cartes de chaleur. Les expérimentations sur deux ensembles de données confirment que la modélisation du mouvement local améliore les résultats (p. ex. avec les expressions). Ces expérimentations sont étendues par une étude portant sur la complémentarité entre l’information spatiale et temporelle ainsi que le mouvement local et global dans le but d’améliorer la conception des architectures proposées. En exploitant davantage ces complémentarités, de meilleures performances, compétitives avec l’état de l’art, sont obtenues, et ce, malgré la simplicité des modèles proposés.