Contributions à la modélisation et à la reconnaissance faciales 3D

Contributions to 3D face modelling and recognition

• Auteur / Autrice : Boulbaba Ben Amor
• Direction : Liming Chen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Ecully, Ecole centrale de Lyon
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'InfoRmatique en Images et Systèmes d'information (Ecully, Rhône)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Biométrie

Modélisation tridimensionnelle

Reconnaissance des formes (informatique)

Mots clés libres

Acquisition de forme 3D

Recalage de surfaces 3D

Métrique de similarité

Résumé

La reconnaissance automatique de visages est un domaine de recherche pour lequel un effort important a été consenti au cours des trois dernières décennies. Le present travail de thèse s'inscrit dans le cadre de l'un des thèmes d'actualité de ce domaine à savoir la reconnaissance faciale en 3D. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés aux deux aspects complémentaires de ce sujet qui sont : la modélisation et la reconnaissance faciales tridimensionnelle. Alors que la modelisation a pour objectif l'acquisition de la forme 3D du visage, la reconnaissance vise l'identification d'un visage requête parmi des visages stockés dans une base de données ou bien la verification de son identité. Pour cela, deux approches été étudiées et mises en place : (i) une approche hybride d'acquisition faciale basée sur la stéréovision active et la modélisation géométrique, et (ii) une approche de recalage de surfaces faciales afin de mesurer les similarites entre les modèles 3D de visages. Une nouvelle base de donée incluant des acquisitions 3D, a été collectée dans le cadre du projet Technovision IV 2 afin d'effectuer des évaluations significatives sur les algorithmes developpés.

Nowadays, face recognition represent one of the privileged fields of search due to the emergence of the security in many domains. This thesis lies within this scope, and more particularly, in the three-dimensional face recognition. In this work, we are interested to the complementary fields : 3D face modelling and recognition. Whereas modelling task aims at 3D face shape acquisition, recognition task aims at the identification of a probe face model among faces stored in a data base (gallery) or verify his identity. For that, two approaches are studied and implemented : (i) an hybrid approach for facial acquisition based on active vision and geometrical modelling, and (ii) an approach for aligning facial surfaces before computing similarities between 3D models. A new 3D face database is collected within the IV 2 French project in order to make signifiant experiments and evaluations of the developed algorithms.