Les flux vidéo sont omniprésents dans notre quotidien. L'exploitation efficace de l'information visuelle contenue dans ces flux laisse présager l’avènement de systèmes intelligents accompagnant l'activité humaine au quotidien. Dans ce contexte général, nos travaux de recherche s'articulent autour de la compréhension des comportements humains dans un environnement personnel sur la base de l'analyse vidéo. En particulier, nous nous intéressons à certains aspects de l'analyse faciale tels que l'orientation de la tête, la reconnaissance du genre et la reconnaissance des expressions. L'ensemble de ces aspects permet de développer des applications qui dressent de manière précise le profil, les intérêts ou les besoins de l'utilisateur. Plus spécifiquement, nous exposons des approches non-intrusives pour estimer l'orientation de la tête d'une personne en s'appuyant sur la symétrie du visage et sur l'identification des transformations permettant de ramener un visage dans une situation quasi-frontale. Nous développons aussi des techniques de normalisation géométrique et photométrique pour reconnaître le genre de la personne en partant de descripteurs simples tels que les intensités des pixels. Les attributs intra- et extra-faciaux tels que la chevelure, la barbe ou la moustache viennent alimenter un système d'inférence floue pour la reconnaissance du genre. Enfin, nous nous intéressons à l'étude unifiée de micro- et macro-expressions. Nous introduisons la notion de motifs locaux de mouvements afin de répondre au large panel d'intensités d'expression que l'on peut rencontrer dans un cadre d'interaction naturelle.
soutenue le 08/02/2019
Les flux vidéo sont omniprésents dans notre quotidien. L'exploitation efficace de l'information visuelle contenue dans ces flux laisse présager l’avènement de systèmes intelligents accompagnant l'activité humaine au quotidien. Dans ce contexte général, nos travaux de recherche s'articulent autour de la compréhension des comportements humains dans un environnement personnel sur la base de l'analyse vidéo. En particulier, nous nous intéressons à certains aspects de l'analyse faciale tels que l'orientation de la tête, la reconnaissance du genre et la reconnaissance des expressions. L'ensemble de ces aspects permet de développer des applications qui dressent de manière précise le profil, les intérêts ou les besoins de l'utilisateur. Plus spécifiquement, nous exposons des approches non-intrusives pour estimer l'orientation de la tête d'une personne en s'appuyant sur la symétrie du visage et sur l'identification des transformations permettant de ramener un visage dans une situation quasi-frontale. Nous développons aussi des techniques de normalisation géométrique et photométrique pour reconnaître le genre de la personne en partant de descripteurs simples tels que les intensités des pixels. Les attributs intra- et extra-faciaux tels que la chevelure, la barbe ou la moustache viennent alimenter un système d'inférence floue pour la reconnaissance du genre. Enfin, nous nous intéressons à l'étude unifiée de micro- et macro-expressions. Nous introduisons la notion de motifs locaux de mouvements afin de répondre au large panel d'intensités d'expression que l'on peut rencontrer dans un cadre d'interaction naturelle.
soutenue le 08/02/2019
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