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1. Szeptycki, Przemyslaw. Processing and analysis of 2.5D face models for non-rigid mapping based face recognition using differential geometry tools : Traitement et analyse des modèles 2.5 de visage utilisant les outils de la géométrie différentielle pour la reconnaissance faciale basée sur l'appariement non rigide.

Degree: Docteur es, Informatique, 2011, Ecully, Ecole centrale de Lyon

Ce travail de thèse concerne l’analyse de surfaces faciales en 3D, ainsi que leur traitement, dans le récent cadre de la modalité de reconnaissance de visages en 3D,basé sur des techniques d’appariement. Le traitement de la surface faciale et son analyse constituent une étape importante dans les algorithmes de reconnaissance de visage en 3D. La localisation de points d’intérêt anthropométriques du visage joue par ailleurs un rôle important dans les techniques de localisation du visage, de reconnaissance d’expression, de recalage, etc. Ainsi, leur localisation automatique joue un rôle crucial dans les algorithmes de traitement du visage 3D. Dans ce travail, nous avons mis l’accent sur la localisation précise et invariante en rotation des points d’intérêt, qui seront utilisés plus tard pour la reconnaissance de visages. Ces points d’intérêt sont localisés en combinant les propriétés locales de la surface faciale, exprimées en termes de géométrie différentielle, et un modèle global et générique du visage. Etant donné que la sensibilité des courbures, qui sont des propriétés de géométrie différentielle, au bruit, une des contributions de cette thèse est la modification d’une méthode de calcul de courbures. Cette modification incorpore le bruit de la surface dans la méthode de calcul, et permet de contrôler la progressivité des courbures. Par conséquent, nous pouvons localiser les points d’intérêt de la surface faciale avec précision et fiabilité (100% de bonnes localisation du bout du nez avec une erreur maximale de 8mmpar exemple) y compris en présence de rotations et de bruit. La modification de la méthode de calcul de courbure a été également testée pour différentes résolutions de visage, présentant des valeurs de courbure stables. Enfin, étant donné que donné que l’analyse de courbures mène à de nombreux candidats de points d’intérêt du visage, dont la validation est coûteuse, nous proposons de localiser les points d’intérêt grâce à une méthode d’apprentissage. Cette méthode permet de rejeter précocement des faux candidats avec une grande confiance, accélérant d’autant la localisation des points d’intérêt. La reconnaissance de visages à l’aide de modèles 3D est un sujet relativement nouveau, qui a été propose pour palier aux insuffisantes de la modalité de reconnaissance de visages en 2D. Cependant, les algorithmes de reconnaissance de visage en 3D sont généralement plus complexes. De plus, étant donné que les modèles de visage 3D décrivent la géométrie du visage, ils sont plus sensibles que les images 2Dde texture aux expressions faciales. Notre contribution est de réduire la dimensionnalité des données de départ en appariant les modèles de visage 3D au domaine 2Dà l’aide de méthodes, non rigides, d’appariement conformal. L’existence de modèles2D représentant les visages permet alors d’utiliser les techniques précédemment développées dans le domaine de la reconnaissance de visages en 2D. Dans nos travaux, nous avons utilisé les cartes conformales de visages 3D en conjonction avec l’algorithme2D2 PCA, atteignant le… Advisors/Committee Members: Chen, Liming (thesis director), Ardabilian, Mohsen (thesis director).

Subjects/Keywords: Landmarking de visages 3D; Reconnaissance de visage 3D; Classification de courbures; Appariement conformal; 3D face landmarking; 3D face recognition; Curvatures classification; Conformal mapping

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Szeptycki, P. (2011). Processing and analysis of 2.5D face models for non-rigid mapping based face recognition using differential geometry tools : Traitement et analyse des modèles 2.5 de visage utilisant les outils de la géométrie différentielle pour la reconnaissance faciale basée sur l'appariement non rigide. (Doctoral Dissertation). Ecully, Ecole centrale de Lyon. Retrieved from http://www.theses.fr/2011ECDL0020

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Szeptycki, Przemyslaw. “Processing and analysis of 2.5D face models for non-rigid mapping based face recognition using differential geometry tools : Traitement et analyse des modèles 2.5 de visage utilisant les outils de la géométrie différentielle pour la reconnaissance faciale basée sur l'appariement non rigide.” 2011. Doctoral Dissertation, Ecully, Ecole centrale de Lyon. Accessed February 16, 2020. http://www.theses.fr/2011ECDL0020.

MLA Handbook (7th Edition):

Szeptycki, Przemyslaw. “Processing and analysis of 2.5D face models for non-rigid mapping based face recognition using differential geometry tools : Traitement et analyse des modèles 2.5 de visage utilisant les outils de la géométrie différentielle pour la reconnaissance faciale basée sur l'appariement non rigide.” 2011. Web. 16 Feb 2020.

Vancouver:

Szeptycki P. Processing and analysis of 2.5D face models for non-rigid mapping based face recognition using differential geometry tools : Traitement et analyse des modèles 2.5 de visage utilisant les outils de la géométrie différentielle pour la reconnaissance faciale basée sur l'appariement non rigide. [Internet] [Doctoral dissertation]. Ecully, Ecole centrale de Lyon; 2011. [cited 2020 Feb 16]. Available from: http://www.theses.fr/2011ECDL0020.

Council of Science Editors:

Szeptycki P. Processing and analysis of 2.5D face models for non-rigid mapping based face recognition using differential geometry tools : Traitement et analyse des modèles 2.5 de visage utilisant les outils de la géométrie différentielle pour la reconnaissance faciale basée sur l'appariement non rigide. [Doctoral Dissertation]. Ecully, Ecole centrale de Lyon; 2011. Available from: http://www.theses.fr/2011ECDL0020

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