Segmentation des traits du visage, analyse et reconnaissance d'expressions faciales par le modèle de croyance transférable

L'objectif de ce travail est l'analyse et la classification d'expressions faciales. Des expériences en psychologie ont permis de mettre en évidence le fait que l'être humain est capable de reconnaître les émotions sur un visage à partir de la visualisation de l'évolution temporelle de certains points caractéristiques de celui-ci. Nous avons donc tout d'abord proposé un système d'extraction automatique des contours des traits permanents du visage (yeux, sourcils et lèvres). Dans ce travail nous nous intéressons au problème de la segmentation des yeux et des sourcils. La segmentation des contours des lèvres est basée sur un travail précédent développé au sein du laboratoire. L'algorithme proposé pour l'extraction des contours des yeux et des sourcils est constitué de trois étapes : d'abord la définition de modèles paramétrique pour modéliser au mieux le contour de chaque trait ; ensuite, les modèles choisis sont initialisés sur les images à segmenter grâce à l'extraction d'un ensemble de points caractéristiques ; enfin, les modèles initiaux sont ajustés finement en tenant compte d'information de gradient de luminance. La segmentation des contours des yeux, des sourcils et des lèvres conduit à ce que nous appelons des squelettes d'expressions. Pour mesurer la déformation des traits caractéristiques, cinq distances caractéristiques sont définies sur ces squelettes basé sur l'état de ces distances un ensemble de règles logiques est défini pour chacune des expressions considérées : Sourire, Surprise, Dégo-ut, Corere, Peur, Tristesse, Neutre. Ces règles sont compatibles avec la norme MPEG-4 qui fournit une description des transformations subies par chacun des traits du visage lors de la production des six expressions faciales universelles. Cependant le comportement humain n'étant pas binaire, une expression pure est rarement produite. Pour pouvoir modéliser le doute entre plusieurs expressions et le cas des expressions inconnues, le Modèle de Croyance Transférable est utilisé comme processus de fusion pour la classification des expressions faciales. Le system de reconnaissance d'eveloppé tient compte de l'évolution au cours du temps des d'eformations des traits du visage. Dans la perspective d'un système audio-visuel de reconnaissance d'expressions émotionelles, une étude préliminaire sur des expressions vocales a aussi été menée.GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF