Estimation linéaire de la pose tridimensionnelle d'un visage et de ses actions faciales
Abstract
L'objectif de la thèse est le suivi de visages et d'animations faciales dans des séquences vidéo. Après avoir introduit le sujet, nous proposerons une première méthode permettant de suivre la pose 3D et les animations faciales du visage détecté au début d'une séquence vidéo. Nous présenterons ensuite une méthode permettant d'initialiser le suivi du visage, en estimant la pose et la forme d'un visage inconnu, à partir d'une base de visages vus de face. Pour atteindre ces deux objectifs (initialisation et suivi), différentes approches seront décrites, utilisant un modèle géométrique de visage et une mise en correspondance de deux ensembles de variables: les perturbations du modèle géométrique en terme de pose 3D et de déformations, et les résidus correspondant (erreurs entre l'observation courante et le modèle d'apparence du visage à suivre). La relation de dépendance entre les deux ensembles de variables est décrite à l'aide d'une analyse canonique des corrélations ou d'une analyse canonique régularisée à noyaux. Nous montrerons enfin comment améliorer la détection de la pose et de la forme du visage, à l'aide d'un apprentissage supervisé incrémental. L'efficacité des méthodes sera évaluée à partir d'un grand nombre de séquences vidéo, et les résultats de suivi seront comparés à des vérités terrain.
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