Chapitre 4 La Caracterisation D Un Visage
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Chapitre 4 - La caractérisation d’un visage
L'analyse faciale est un domaine de recherche en pleine expansion car elle concerne de nombreuses applications telles que la sécurité, la robotique ou les télécommunications. Ce chapitre examine en détail les différentes étapes du processus d'analyse faciale. Il présente une synthèse des différents systèmes d'analyse faciale existants. La détection d'un visage dans une image numérique consiste à mettre en évidence les zones de cette image qui sont considérées comme "intéressantes" pour l'analyse, c'est-à-dire, à présenter les propriétés locales qui caractérisent un visage. Le rôle des méthodes d'apprentissage est de regrouper les objets en classes de manière à ce que les objets appartenant à une même classe soient plus semblables entre eux qu'aux objets appartenant à d'autres classes. Plusieurs catégories de méthodes de normalisation sont proposées dans la littérature. Ce chapitre distingue trois grandes catégories de normalisation : le recalage des formes, la normalisation photométrique et la normalisation inter-individu. La caractérisation d'un visage consiste à extraire l'information contenue dans le visage. Le visage peut être caractérisé soit globalement, soit localement. Mots-clés : normalisation du visage, normalisation inter-individu, alignement des formes, images numériques, méthodes d'apprentissage, normalisation photométrique, processus d'analyse faciale, télécommunications. DOI : 10.51926/ISTE.9111.ch4
Analyse faciale en conditions non contrôlées
L’analyse faciale est essentielle pour un grand nombre d’applications telles que l’interaction homme-machine ou le multimédia (pour par exemple l’indexation et la recherche de contenu). Bien que de nombreuses approches soient explorées, les performances dans des conditions non contrôlées ne sont pas encore satisfaisantes. Les variations qui ont un impact sur l’apparence du visage, comme la pose, l’expression, l’illumination, l’occlusion ou le flou de mouvement, en font un problème difficile à résoudre. Analyse faciale en conditions non contrôlées présente les progrès réalisés pour répondre à ce problème, depuis une tâche de base – la détection des points de repère faciaux – jusqu’à une tâche plus avancée de reconnaissance des micro et macro-expressions. L’ouvrage aborde la modélisation de l’information temporelle afin de tirer parti de la nature dynamique du visage. Il comprend également une analyse comparative des solutions récentes, ainsi que des détails sur l’acquisition d’un ensemble de données pour réaliser de telles tâches.
Chapitre 6 - Caractérisation du mouvement facial
Ce chapitre propose un descripteur innovant appelé Local Motion Patterns, qui permet de filtrer et de caractériser le mouvement des expressions faciales en s’affranchissant des discontinuités de mouvement. Il se concentre sur les spécificités du mouvement facial afin d'améliorer les caractéristiques des mouvements induits par les muscles faciaux et d'extraire les principales directions de mouvement liées aux expressions faciales en s'affranchissant des discontinuités de mouvement. Le chapitre se concentre sur la cohérence locale de la distribution du mouvement en termes de magnitude et de direction. Il analyse les caractéristiques du mouvement en présence d'expressions faciales, calculées à l'aide d'une approche rapide de mouvement dense. Le chapitre décrit le processus permettant de dissocier plus distinctement les principales directions associées au mouvement du visage. Il soutient qu'un mouvement naturel implique une certaine cohérence locale et doit se propager continuellement autour des régions voisines. Mots-clés : expressions faciales, caractéristiques du mouvement facial, muscle facial, approche rapide de mouvement dense, descripteur innovant, cohérence locale, motifs de mouvement locaux, mouvement naturel. DOI : 10.51926/ISTE.9111.ch6