Analyse d'expressions faciales par modèles d'apparence

Appearence models for facial expression analysis

• Auteur / Autrice : Bouchra Abboud
• Direction : Franck Davoine
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Technologies de l'information et des systèmes
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Compiègne

Mots clés

Mots clés contrôlés

Logiciels

Théorie des noeuds

Anatomie humaine -- Modèles

Visage

Apparence individuelle

Factorisation

Perception des visages

Expression du visage

Mots clés libres

Expressions faciales

Modèles d'apparence

Modèles bilinéaires

Résumé

L'analyse automatique d'expressions faciales constitue un outil important pour la recherche dans les domaines des sciences de l'étude du comportement, de la compression d'images, et de l'animation de visages synthétiques. Cette thèse a pour objectif de proposer des méthodes d'analyse, de reconnaissance, et de contrôle automatique d'expressions faciales. Dans cette perspective, une représentation globale par modèles d'apparence est utilisée en conjonction avec une factorisation bilinéaire pour séparer les facteurs spécifiques de l'identité et les facteurs spécifiques de l'expression dans les paramètres codant l'apparence globale. Une nouvelle technique de représentation inspirée de ces modèles est ensuite proposée. Cette technique consiste à calculer automatiquement les facteurs spécifiques à l'identité et à l'expression permettant de coder un visage synthétique ressemblant le plus possible à un visage inconnu. Cette représentation permet d'outrepasser les inconvénients des modèles d'apparence en matière de recherche itérative et d'estimation coûteuse d'une matrice de gradient. Ces représentations sont ensuite exploitées dans le cadre de la reconnaissance et de la synthèse d'expressions faciales.

Verbal expression fluency and rhetorical ease are incontestable aspects of successful communication. However, humans are able to communicate in a variety of ways besides the use of words, including face gestures and facial expressions. As a matter of fact the idiom "poker face" evokes an attitude of blank expression to prevent detection of intent which suggests that facial expressions constitute an essential modality in human communication. This thesis addresses the issue of face representations for facial expression recognition and synthesis. Ln this context, a global appearance model is used in conjunction with bilinear factorization allowing to separate expression specifie factors from identity specific factors in the global appearance parameters. A feature extraction technique inspired from the above representations is then proposed which consists in automatically computing the optimal identity and expression components that best adapt to an unknown target face. Facial expression recognition and synthesis are finally performed using each representation and their performances are compared quantitatively and qualitatively. Factorization based models yield very interesting synthesis performances in terms of visual quality of the synthetic faces.