Modèles biométriques prédictifs 3D du vieillissement du visage: application en santé

par Farnaz Majid Zadeh Heravi

Projet de thèse en Signal, Image, Automatique

Sous la direction de Amine Nait ali.


  • Résumé

    Le sujet de cette thèse s'inscrit dans le cadre de nos activités de recherche dans le domaine de la biométrie faciale, appliquée à la santé. La première partie de ce projet a pour objectif de développer un modèle mathématique permettant de prédire l'évolution des caractéristiques du visage d'un individu lorsque celui-ci aura atteint une tranche d'âge particulière. Le modèle de vieillissement facial en question prend en considération, entre autres, les facteurs suivants: (1) les caractéristiques faciales d'un individu à l'instant présent, (2) son mode de vie, à savoir, son addiction éventuelle, au tabac, à l'alcool ainsi qu'à certaines drogues, etc. En termes d'applications, un tel outil peut être utilisé afin de: 1. Sensibiliser les enfants, dans des écoles, quant aux risques de la prise de certaines substances, sur leur santé ; notamment sur leur apparence physique. 2. Prédire le vieillissement des individus, portés disparus. Les études que nous avons menées récemment au LiSSi sur des images numériques 2D ont permis de mettre au point les premiers modèles, intégrant à la fois, l'information géométrique du visage (e.g. prise en considération de l'élasticité de la peau dû au vieillissement) ainsi que l'information de texture (e.g. apparition et formation des rides). Ainsi, le candidat à cette thèse aura comme mission, d'établir une extension de modèles 2D vers la 3D, en suivant les étapes suivantes: 1. Capture: un système de stéréo vision sera mis en place pour numériser la structure géométrique 3D du visage. Les représentations par technique de maillage ainsi que par UV Map de la texture faciale, sont à considérer. 2. Caractérisation : il s'agit d'extraire, par des approches de biométrie faciale, les caractéristiques 3D du visage à partir de l'information mutuelle géométrie/texture. 3. Modélisation : une base de données doit être constituée afin de mettre au point un modèle non-linéaire de vieillissement du visage (i.e. Forward model), sensible aux facteurs cités plus haut. Les caractéristiques extraits dans la phase 2, seront ainsi intégrées dans le modèle proposé afin de prédire numériquement, et en 3D les traits du visage d'un individu. 4. Validation : cette dernière phase a pour objectif d'évaluer les performances du modèle proposé en utilisant des critères subjectifs et objectifs. La deuxième partie de ce projet consiste à faire évoluer le modèle de vieillissement (proposé dans la première partie), afin de pouvoir simuler « un rajeunissement numérique » du visage d'un individu (i.e. Backward model). Des approches par transposition vers une tranche d'âge spécifique doivent être étudiées. Dans ce domaine, l'état de l'art ne traite pas suffisamment cette question. Ainsi, nous pensons que ce modèle inverse va permettre de développer des applications intéressantes, notamment en considérant son impact psychologique sur des personnes appartenant à une tranche d'âge spécifique.

  • Titre traduit

    3D biometric Models for face ageing prediction: application in health


  • Résumé

    The subject of this thesis is part of our research activities in the field of facial biometrics, applied to health. The first part of this project aims to develop a mathematical model to predict the evolution of the facial features of an individual when it reaches a particular age. Facial aging model takes the following factors into consideration: (1) the facial characteristics of an individual in the present, (2) its lifestyle, addiction to tobacco, alcohol and certain drugs, etc. In terms of applications, such tool can be used to: 1. Educate children in schools about the risks of taking certain substances and its impact on their health; including their appearance physical. 2. Predicting the aging of individuals missing. The studies we conducted recently in Lissi on 2D digital images helped to develop the first models, integrating both the geometric information of the face (e.g. consideration of skin elasticity due to aging) and texture information (e.g. appearance of wrinkles and training). Thus, the mission is to establish an extension of 2D to 3D models, using the following steps: 1. Capture: a stereo vision system will be set up to scan the 3D geometric structure of the face. The performances by mesh technique and UV Map of facial texture, are worth considering. 2. Characterization: This is extracted by facial biometric approaches, 3D facial features from the mutual information geometry / texture. 3. Modelling: a database must be established to develop a non-linear model of facial aging (i.e. Forward model), sensitive to the factors mentioned above. The features extracted in phase 2, and will be integrated into the proposed model to predict numerically, and 3D facial features of an individual. 4. Validation: This last phase aims to evaluate the performance of the proposed model using subjective and objective criteria. The second part of this project is to change the model of aging (proposed in the first part), to simulate "a digital rejuvenation" of the face of an individual (i.e. Backward model). Transposition of approaches to a specific age range should be studied. In this area, the state of the art does not adequately address this issue. Thus, we believe that this inverse model will help develop interesting applications, especially considering its psychological impact on persons belonging to a specific age.