Adapted active appearance models

Active Appearance Models (AAM) are able to align known faces in an efficient manner when face pose and illumination are controlled. The AAM exploit a set of face examples in order to extract a statistical model. There is no difficulty to align a face with the same type (same morphology, illumination and pose) which constitute the example data set. Unfortunately, the AAM are less outstanding from the moment when the illumination, pose and face type changes. AAM robustness is link to the variability introduced in the learning base. The more the AAM will contain variability, the more it will be able to adapt itself to variable faces with the following drawback : the data represented in the reduced parameters space will then form different classes letting appear holes, regions without any data (see Fig. 1). It is therefore very difficult to make the AAM converge in this scattered space. We propose in this paper a robust Active Appearance Models allowing a real-time implementation. To increase the AAM robustness to illumination changes, we propose Oriented Map AAM (OM-AAM). Adapted AAM will be presented after to increase the AAM robustness to any other types of variability (in identity, pose, expression etc.)...Les Modèles Actifs d’Apparence (MAA) sont efficaces lorsqu’il s’agit d’aligner (détecter les contours des yeux, du nez et de la bouche) des visages connus dans des espaces contraints (illumination et pose contrôlées). Nous proposons des Modèles Actifs d’Apparence Adaptés afin d’aligner des visages inconnus dans des poses et illuminations quelconques. Notre proposition repose d’une part sur une transformation des textures du modèle actif en carte d’orientation, ce qui impacte l’opération de normalisation des MAA ; et d’autre part sur une recherche dans une banque de modèles pré-calculés du MAA le plus adapté au visage inconnu. Des tests sur des bases publiques et privées (BioId, CMU-PIE) montrent l’intérêt de notre approche: il devient possible d’aligner en temps réel des visages inconnus dans des situations où la lumière et la pose sont non contrôlées