Analyse 3D du visage humain pour les demandes de reconnaissance et capture du mouvement

3D human face analysis for recognition applications and motion capture

• Auteur / Autrice : Nicole Dagnes
• Direction : Enrico Vezzetti, Khalil Ben Mansour, Federica Marcolin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biomatériaux et Bio-ingénierie : Unité de Recherche Biomécanique et Bio-ingénierie (UMR-7338)
• Date : Soutenance le 03/02/2020
• Etablissement(s) : Compiègne en cotutelle avec Politecnico di Torino
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale 71, Sciences pour l'ingénieur (Compiègne)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Face -- Chirurgie

Troubles musculo-squelettiques

Géométrie différentielle

Imagerie tridimensionnelle

Modélisation tridimensionnelle

Reconnaissance automatique des émotions

Reconnaissance des formes (informatique)

Reconnaissance gestuelle

Perception visuelle du mouvement

Perception des visages

Expression du visage

Visage

Mots clés libres

Analyse du visage

Méthodes 3D

Modèles 3D

Reconnaissance faciale

Reconnaissance des expressions faciales

Capture du mouvement

Plateforme de capture du mouvement 3D

Quantification objective des mouvements

Face analysis

3D methods

Three-dimensional modeling

Facial recognition

Recognition of facial expressions

Motion capture

3D motion capture platform

Facial expression

Face perception

Pattern recognition systems

Differential geometry

Overuse injuries

Face surgery

Résumé

Cette thèse se propose comme une étude géométrique de la surface faciale en 3D, dont le but est de fournir un ensemble d'entités, issues du contexte de la géométrie différentielle, à utiliser comme descripteurs faciaux dans les applications d'analyse du visage, comme la reconnaissance faciale et la reconnaissance des expressions faciales. En effet, bien que chaque visage soit unique, tous les visages sont similaires et leurs caractéristiques morphologiques sont les mêmes pour tous les individus. Par conséquent, il est primordial pour l'analyse des visages d'extraire les caractéristiques faciales les plus appropriées. Tous les traits du visage, proposés dans cette étude, sont basés uniquement sur les propriétés géométriques de la surface faciale. En effet, l'objectif final de cette recherche est de démontrer que la géométrie différentielle est un outil complet pour l'analyse des visages et que les caractéristiques géométriques conviennent pour décrire et comparer des visages et, en général, pour extraire des informations pertinentes pour l'analyse faciale dans les différents domaines d'application. Enfin, ce travail se concentre aussi sur l'analyse des troubles musculo-squelettiques en proposant une quantification objective des mouvements du visage pour aider la chirurgie maxillo-faciale et la rééducation des mouvements du visage. Ce travail de recherche explore le système de capture du mouvement 3D, en adoptant la plateforme Technologie, Sport et Santé, située au Centre d'Innovation de l'Université de Technologie de Compiègne, au sein du Laboratoire de Biomécanique et Bioingénierie (BMBI).

This thesis is intended as a geometrical study of the three-dimensional facial surface, whose aim is to provide an application framework of entities coming from Differential Geometry context to use as facial descriptors in face analysis applications, like FR and FER fields. Indeed, although every visage is unique, all faces are similar and their morphological features are the same for all mankind. Hence, it is primary for face analysis to extract suitable features. All the facial features, proposed in this study, are based only on the geometrical properties of the facial surface. Then, these geometrical descriptors and the related entities proposed have been applied in the description of facial surface in pattern recognition contexts. Indeed, the final goal of this research is to prove that Differential Geometry is a comprehensive tool oriented to face analysis and geometrical features are suitable to describe and compare faces and, generally, to extract relevant information for human face analysis in different practical application fields. Finally, since in the last decades face analysis has gained great attention also for clinical application, this work focuses on musculoskeletal disorders analysis by proposing an objective quantification of facial movements for helping maxillofacial surgery and facial motion rehabilitation. At this time, different methods are employed for evaluating facial muscles function. This research work investigates the 3D motion capture system, adopting the Technology, Sport and Health platform, located in the Innovation Centre of the University of Technology of Compiègne, in the Biomechanics and Bioengineering Laboratory (BMBI).