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Segmentation des Traits du Visage, Analyse et Reconnaissance des Expressions Faciales par les Modèles de Croyance Transférable.
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Hammal, Zakia |
| Copyright Year | 2006 |
| Abstract | L'objectif de ce travail est l'analyse et la classification d'expressions faciales. Des experiences en psychologie ont permis de mettre en evidence le fait que l'etre humain est capable de reconnaitre les emotions sur un visage a partir de la visualisation de l'evolution temporelle de certains points caracteristiques de celui-ci. Nous avons donc tout d'abord propose un systeme d'extraction automatique des contours des traits permanents du visage (yeux, sourcils et levres). Dans ce travail nous nous interessons au probleme de la segmentation des yeux et des sourcils. La segmentation des contours des levres est basee sur un travail precedent developpe au sein du laboratoire. L'algorithme propose pour l'extraction des contours des yeux et des sourcils est constitue de trois etapes : d'abord la definition de modeles parametriques pour modeliser au mieux le contour de chaque trait ; ensuite, les modeles choisis sont initialises sur les images a segmenter grâce a l'extraction d'un ensemble de points caracteristiques ; enfin, les modeles initiaux sont ajustes finement en tenant compte d'information de gradient de luminance. La segmentation des contours des yeux, des sourcils et des levres conduit a ce que nous appelons des squelettes d'expressions. Pour mesurer la deformation des traits caracteristiques, cinq distances caracteristiques sont definies sur ces squelettes. Base sur l'etat de ces distances un ensemble de regles logiques est defini pour chacune des expressions considerees : Sourire, Surprise, Degout, Colere, Peur, Tristesse, Neutre. Ces regles sont compatibles avec la norme MPEG-4 qui fournit une description des transformations subies par chacun des traits du visage lors de la production des six expressions faciales universelles. Cependant le comportement humain n'etant pas binaire, une expression pure est rarement produite. Pour pouvoir modeliser le doute entre plusieurs expressions et le cas des expressions inconnues, les Modeles de Croyance Transferables sont utilises comme pro cessus de fusion pour la classification des expressions faciales. Le systeme de reconnaissance developpe tient compte de l'evolution au cours du temps des deformations des traits du visage. Dans la perspective d'un systeme audio-visuel de reconnaissance d'expressions emotionelles, une etude preliminaire sur des expressionse vocales a aussi ete menee. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00207676/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
