Quelles caractéristiques géométriques faciales 3D donnent votre identité ?

Session "Articles"National audienceLa reconnaissance de visages 3D basée sur les courbes faciales 3D de différentes natures (courbes de niveaux, courbes iso-géodésiques, courbes radiales, profils, polarisation géodésique, etc), est une problématique de reconnaissance des formes largement abordée dans la littérature. Cette représentation par des courbes permet notamment d'analyser localement la forme de la surface faciale contrairement aux approches basées sur les surfaces entières. Elle a l'avantage de faire face aux variations de la pose (le visage test peut correspondre seulement à une partie du visage enrôlé) ou dans le cas des données manquantes (visage altéré par les occultations). Deux questions qui n'ont pas été abordés dans la littérature sont: Est ce que l'utilisation de toutes les courbes du visage aboutissent aux meilleures performances? Y a-t-il des courbes faciales plus pertinentes que d'autres? Nous essayons de répondre à ces questions dans cet article. Premièrement, nous représentons les surfaces faciales comme des collections de courbes de niveaux et radiales. Ensuite, en utilisant la géométrie Riemannienne nous analysons leurs formes. Enfin nous utilisons l'algorithme AdaBoost pour sélectionner les courbes (caractéristiques géométriques) les plus discriminantes. Les expérimentations, réalisées sur la base FRGCv2 avec le protocole standard, donne un taux de reconnaissance de 98.02% qui est un résultat compétitif vis-à-vis de l'état de l'ar

Fusion d'Experts pour une Biométrie Faciale 3D Robuste aux Déformations

Session "Posters"National audienceNous étudions dans cet article l'apport de la géométrie tridimensionnelle du visage dans la reconnaissance des individus. La principale contribution est d'associer plusieurs experts (matcheurs) de biométrie faciale 3D afin d'achever de meilleures performances comparées aux performances individuelles de chacun, notamment en présence d'expressions. Les experts utilisés sont : (E1) Courbes radiales élastiques, (E2) MS-eLBP, une version étendue multi-échelle de l'opérateur LBP, (E3) l'algorithme de recalage non-rigide TPS, en plus d'un expert de référence (Eref) l'algorithme de recalage rigide connu ICP. Profitant de la complémentarité de chacun des experts, la présente approche affiche un taux d'identification qui dépasse les 99% en présence d'expressions faciales sur la base FRGCv2. Une étude comparative avec l'état de l'art confirme le choix et l'intérêt de combiner plusieurs experts afin d'achever de meilleurs performance

Contributions à l'analyse de visages en 3D (approche régions, approche holistique et étude de dégradations)

Historiquement et socialement, le visage est chez l'humain une modalité de prédilection pour déterminer l'identité et l'état émotionnel d'une personne. Il est naturellement exploité en vision par ordinateur pour les problèmes de reconnaissance de personnes et d'émotions. Les algorithmes d'analyse faciale automatique doivent relever de nombreux défis : ils doivent être robustes aux conditions d'acquisition ainsi qu'aux expressions du visage, à l'identité, au vieillissement ou aux occultations selon le scénario. La modalité 3D a ainsi été récemment investiguée. Elle a l'avantage de permettre aux algorithmes d'être, en principe, robustes aux conditions d'éclairage ainsi qu'à la pose. Cette thèse est consacrée à l'analyse de visages en 3D, et plus précisément la reconnaissance faciale ainsi que la reconnaissance d'expressions faciales en 3D sans texture. Nous avons dans un premier temps axé notre travail sur l'apport que pouvait constituer une approche régions aux problèmes d'analyse faciale en 3D. L'idée générale est que le visage, pour réaliser les expressions faciales, est déformé localement par l'activation de muscles ou de groupes musculaires. Il est alors concevable de décomposer le visage en régions mimiques et statiques, et d'en tirer ainsi profit en analyse faciale. Nous avons proposé une paramétrisation spécifique, basée sur les distances géodésiques, pour rendre la localisation des régions mimiques et statiques le plus robustes possible aux expressions. Nous avons également proposé une approche régions pour la reconnaissance d'expressions du visage, qui permet de compenser les erreurs liées à la localisation automatique de points d'intérêt. Les deux approches proposées dans ce chapitre ont été évaluées sur des bases standards de l'état de l'art. Nous avons également souhaité aborder le problème de l'analyse faciale en 3D sous un autre angle, en adoptant un système de cartes de représentation de la surface 3D. Nous avons ainsi proposé de projeter sur le plan 2D des informations liées à la topologie de la surface 3D, à l'aide d'un descripteur géométrique inspiré d'une mesure de courbure moyenne. Les problèmes de reconnaissance faciale et de reconnaissance d'expressions 3D sont alors ramenés à ceux de l'analyse faciale en 2D. Nous avons par exemple utilisé SIFT pour l'extraction puis l'appariement de points d'intérêt en reconnaissance faciale. En reconnaissance d'expressions, nous avons utilisé une méthode de description des visages basée sur les histogrammes de gradients orientés, puis classé les expressions à l'aide de SVM multi-classes. Dans les deux cas, une méthode de fusion simple permet l'agrégation des résultats obtenus à différentes échelles. Ces deux propositions ont été évaluées sur la base BU-3DFE, montrant de bonnes performances tout en étant complètement automatiques. Enfin, nous nous sommes intéressés à l'impact des dégradations des modèles 3D sur les performances des algorithmes d'analyse faciale. Ces dégradations peuvent avoir plusieurs origines, de la capture physique du visage humain au traitement des données en vue de leur interprétation par l'algorithme. Après une étude des origines et une théorisation des types de dégradations potentielles, nous avons défini une méthodologie permettant de chiffrer leur impact sur des algorithmes d'analyse faciale en 3D. Le principe est d'exploiter une base de données considérée sans défauts, puis de lui appliquer des dégradations canoniques et quantifiables. Les algorithmes d'analyse sont alors testés en comparaison sur les bases dégradées et originales. Nous avons ainsi comparé le comportement de 4 algorithmes de reconnaissance faciale en 3D, ainsi que leur fusion, en présence de dégradations, validant par la diversité des résultats obtenus la pertinence de ce type d'évaluation.Historically and socially, the human face is one of the most natural modalities for determining the identity and the emotional state of a person. It has been exploited by computer vision scientists within the automatic facial analysis domain. Still, proposed algorithms classically encounter a number of shortcomings. They must be robust to varied acquisition conditions. Depending on the scenario, they must take into account intra-class variations such as expression, identity (for facial expression recognition), aging, occlusions. Thus, the 3D modality has been suggested as a counterpoint for a number of those issues. In principle, 3D views of an object are insensitive to lightning conditions. They are, theoretically, pose-independant as well. The present thesis work is dedicated to 3D Face Analysis. More precisely, it is focused on non-textured 3D Face Recognition and 3D Facial Expression Recognition. In the first instance, we have studied the benefits of a region-based approach to 3D Face Analysis problems. The general concept is that a face, when performing facial expressions, is deformed locally by the activation of muscles or groups of muscles. We then assumed that it was possible to decompose the face into several regions of interest, assumed to be either mimic or static. We have proposed a specific facial surface parametrization, based upon geodesic distance. It is designed to make region localization as robust as possible regarding expression variations. We have also used a region-based approach for 3D facial expression recognition, which allows us to compensate for errors relative to automatic landmark localization. We also wanted to experiment with a Representation Map system. Here, the main idea is to project 3D surface topology data on the 2D plan. This translation to the 2D domain allows us to benefit from the large amount of related works in the litterature. We first represent the face as a set of maps representing different scales, with the help of a geometric operator inspired by the Mean Curvature measure. For Facial Recognition, we perform a SIFT keypoints extraction. Then, we match extracted keypoints between corresponding maps. As for Facial Expression Recognition, we normalize and describe every map thanks to the Histograms of Oriented Gradients algorithm. We further classify expressions using multi-class SVM. In both cases, a simple fusion step allows us to aggregate the results obtained on every single map. Finally, we have studied the impact of 3D models degradations over the performances of 3D facial analysis algorithms. A 3D facial scan may be an altered representation of its real life model, because of several reasons, which range from the physical caption of the human model to data processing. We propose a methodology that allows us to quantify the impact of every single type of degradation over the performances of 3D face analysis algorithms. The principle is to build a database regarded as free of defaults, then to apply measurable degradations to it. Algorithms are further tested on clean and degraded datasets, which allows us to quantify the performance loss caused by degradations. As an experimental proof of concept, we have tested four different algorithms, as well as their fusion, following the aforementioned protocol. With respect to the various types of contemplated degradations, the diversity of observed behaviours shows the relevance of our approach.LYON-Ecole Centrale (690812301) / SudocSudocFranceF

Quelles caractéristiques géométriques faciales 3D donnent votre identité ?

Session "Articles"National audienceLa reconnaissance de visages 3D basée sur les courbes faciales 3D de différentes natures (courbes de niveaux, courbes iso-géodésiques, courbes radiales, profils, polarisation géodésique, etc), est une problématique de reconnaissance des formes largement abordée dans la littérature. Cette représentation par des courbes permet notamment d'analyser localement la forme de la surface faciale contrairement aux approches basées sur les surfaces entières. Elle a l'avantage de faire face aux variations de la pose (le visage test peut correspondre seulement à une partie du visage enrôlé) ou dans le cas des données manquantes (visage altéré par les occultations). Deux questions qui n'ont pas été abordés dans la littérature sont: Est ce que l'utilisation de toutes les courbes du visage aboutissent aux meilleures performances? Y a-t-il des courbes faciales plus pertinentes que d'autres? Nous essayons de répondre à ces questions dans cet article. Premièrement, nous représentons les surfaces faciales comme des collections de courbes de niveaux et radiales. Ensuite, en utilisant la géométrie Riemannienne nous analysons leurs formes. Enfin nous utilisons l'algorithme AdaBoost pour sélectionner les courbes (caractéristiques géométriques) les plus discriminantes. Les expérimentations, réalisées sur la base FRGCv2 avec le protocole standard, donne un taux de reconnaissance de 98.02% qui est un résultat compétitif vis-à-vis de l'état de l'ar

Neutralisation des expressions faciales pour améliorer la reconnaissance du visage

Expression and pose variations are major challenges for reliable face recognition (FR) in 2D. In this thesis, we aim to endow state of the art face recognition SDKs with robustness to simultaneous facial expression variations and pose changes by using an extended 3D Morphable Model (3DMM) which isolates identity variations from those due to facial expressions. Specifically, given a probe with expression, a novel view of the face is generated where the pose is rectified and the expression neutralized. We present two methods of expression neutralization. The first one uses prior knowledge to infer the neutral expression from an input image. The second method, specifically designed for verification, is based on the transfer of the gallery face expression to the probe. Experiments using rectified and neutralized view with a standard commercial FR SDK on two 2D face databases show significant performance improvement and demonstrates the effectiveness of the proposed approach. Then, we aim to endow the state of the art FR SDKs with the capabilities to recognize faces in videos. Finally, we present different methods for improving biometric performances for specific cases.Les variations de pose et d’expression constituent des limitations importantes à la reconnaissance de visages en deux dimensions. Dans cette thèse, nous proposons d’augmenter la robustesse des algorithmes de reconnaissances faciales aux changements de pose et d’expression. Pour cela, nous proposons d’utiliser un modèle 3D déformable de visage permettant d’isoler les déformations d’identité de celles relatives à l’expression. Plus précisément, étant donné une image de probe avec expression, une nouvelle vue synthétique du visage est générée avec une pose frontale et une expression neutre. Nous présentons deux méthodes de correction de l’expression. La première est basée sur une connaissance a priori dans le but de changer l’expression de l’image vers une expression neutre. La seconde méthode, conçue pour les scénarios de vérification, est basée sur le transfert de l’expression de l’image de référence vers l’image de probe. De nombreuses expérimentations ont montré une amélioration significative des performances et ainsi valider l’apport de nos méthodes. Nous proposons ensuite une extension de ces méthodes pour traiter de la problématique émergente de reconnaissance de visage à partir d’un flux vidéo. Pour finir, nous présentons différents travaux permettant d’améliorer les performances obtenues dans des cas spécifiques et ainsi améliorer les performances générales obtenues grâce à notre méthode

Détection de visages en domaines compressés

Ce mémoire aborde le problème de la détection de visages à partir d'une image compressée. Il touche également à un problème connexe qui est la qualité des standards de compression et l'estimation de celle-ci. Ce mémoire est organisé sous la forme d'une introduction générale sur la détection de visages et de deux articles soumis à des conférences internationales. Le premier article propose une amélioration de la méthode classique pour comparer la qualité de deux standards. Le deuxième propose une méthode de décompression spécialisée pour faire fonctionner le détecteur de visages de Viola-Jones dans le domaine compressé

Détection de marqueurs affectifs et attentionnels de personnes âgées en interaction avec un robot

This thesis work focuses on audio-visual detection of emotional (laugh and smile) and attentional markers for elderly people in social interaction with a robot. To effectively understand and model the pattern of behavior of very old people in the presence of a robot, relevant data are needed. I participated in the collection of a corpus of elderly people in particular for recording visual data. The system used to control the robot is a Wizard of Oz, several daily conversation scenarios were used to encourage people to interact with the robot. These scenarios were developed as part of the ROMEO2 project with the Approche association. We described at first the corpus collected which contains 27 subjects of 85 years' old on average for a total of 9 hours, annotations and we discussed the results obtained from the analysis of annotations and two questionnaires.My research then focuses on the attention detection and the laughter and smile detection. The motivations for the attention detection are to detect when the subject is not addressing to the robot and adjust the robot's behavior to the situation. After considering the difficulties related to the elderly people and the analytical results obtained by the study of the corpus annotations, we focus on the rotation of the head at the visual index and energy and quality vote for the detection of the speech recipient. The laughter and smile detection can be used to study on the profile of the speaker and her emotions. My interests focus on laughter and smile detection in the visual modality and the fusion of audio-visual information to improve the performance of the automatic system. Spontaneous expressions are different from posed or acted expression in both appearance and timing. Designing a system that works on realistic data of the elderly is even more difficult because of several difficulties to consider such as the lack data for training the statistical model, the influence of the facial texture and the smiling pattern for visual detection, the influence of voice quality for auditory detection, the variety of reaction time, the level of listening comprehension, loss of sight for elderly people, etc. The systems of head-turning detection, attention detection and laughter and smile detection are evaluated on ROMEO2 corpus and partially evaluated (visual detections) on standard corpus Pointing04 and GENKI-4K to compare with the scores of the methods on the state of the art. We also found a negative correlation between laughter and smile detection performance and the number of laughter and smile events for the visual detection system and the audio-visual system. This phenomenon can be explained by the fact that elderly people who are more interested in experimentation laugh more often and therefore perform more various poses. The variety of poses and the lack of corresponding data bring difficulties for the laughter and smile recognition for our statistical systems. The experiments show that the head-turning can be effectively used to detect the loss of the subject's attention in the interaction with the robot. For the attention detection, the potential of a cascade method using both methods in a complementary manner is shown. This method gives better results than the audio system. For the laughter and smile detection, under the same leave-one-out protocol, the fusion of the two monomodal systems significantly improves the performance of the system at the segmental evaluation.Ces travaux de thèse portent sur la détection audio-visuelle de marqueurs affectifs (rire et sourire) et attentionnels de personnes âgées en interaction sociale avec un robot. Pour comprendre efficacement et modéliser le comportement des personnes très âgées en présence d'un robot, des données pertinentes sont nécessaires. J'ai participé à la collection d'un corpus de personnes âgées notamment pour l'enregistrement des données visuelles. Le système utilisé pour contrôler le robot est un magicien d'Oz, plusieurs scénarios de conversation au quotidien ont été utilisés pour encourager les gens à coopérer avec le robot. Ces scénarios ont été élaborés dans le cadre du projet ROMEO2 avec l'association Approche.Nous avons décrit tout d'abord le corpus recueilli qui contient 27 sujets de 85 ans en moyenne pour une durée totale de 9 heures, les annotations et nous avons discuté des résultats obtenus à partir de l'analyse des annotations et de deux questionnaires. Ma recherche se focalise ensuite sur la détection de l'attention et la détection de rire et de sourire. Les motivations pour la détection de l'attention consistent à détecter quand le sujet ne s'adresse pas au robot et à adapter le comportement du robot à la situation. Après avoir considéré les difficultés liées aux personnes âgées et les résultats d'analyse obtenus par l'étude des annotations du corpus, nous nous intéressons à la rotation de la tête au niveau de l'indice visuel et à l'énergie et la qualité de voix pour la détection du destinataire de la parole. La détection de rire et sourire peut être utilisée pour l'étude sur le profil du locuteur et de ses émotions. Mes intérêts se concentrent sur la détection de rire et sourire dans la modalité visuelle et la fusion des informations audio-visuelles afin d'améliorer la performance du système automatique. Les expressions sont différentes des expressions actées ou posés à la fois en apparence et en temps de réaction. La conception d'un système qui marche sur les données réalistes des personnes âgées est encore plus difficile à cause de plusieurs difficultés à envisager telles que le manque de données pour l'entrainement du modèle statistique, l'influence de la texture faciale et de la façon de sourire pour la détection visuelle, l'influence de la qualité vocale pour la détection auditive, la variété du temps de réaction, le niveau de compréhension auditive, la perte de la vue des personnes âgées, etc. Les systèmes de détection de la rotation de la tête, de la détection de l'attention et de la détection de rire et sourire sont évalués sur le corpus ROMEO2 et partiellement évalués (détections visuelles) sur les corpus standard Pointing04 et GENKI-4K pour comparer avec les scores des méthodes de l'état de l'art. Nous avons également trouvé une corrélation négative entre la performance de détection de rire et sourire et le nombre d'évènement de rire et sourire pour le système visuel et le système audio-visuel. Ce phénomène peut être expliqué par le fait que les personnes âgées qui sont plus intéressées par l'expérimentation rient plus souvent et sont plus à l'aise donc avec des poses variées. La variété des poses et le manque de données correspondantes amènent des difficultés pour la reconnaissance de rire et de sourire pour les systèmes statistiques.Les expérimentations montrent que la rotation de la tête peut être efficacement utilisée pour détecter la perte de l'attention du sujet dans l'interaction avec le robot. Au niveau de la détection de l'attention, le potentiel d'une méthode en cascade qui utilise les modalités d'une manière complémentaire est montré. Cette méthode donne de meilleurs résultats que le système auditif seul. Pour la détection de rire et sourire, en suivant le même protocole « Leave-one-out », la fusion des deux systèmes monomodaux améliore aussi significativement la performance par rapport à un système monomodal au niveau de l'évaluation segmentale

L’utilisation de l’information visuelle en reconnaissance d’expressions faciales d’émotion

L’aptitude à reconnaitre les expressions faciales des autres est cruciale au succès des interactions sociales. L’information visuelle nécessaire à la catégorisation des expressions faciales d’émotions de base présentées de manière statique est relativement bien connue. Toutefois, l’information utilisée pour discriminer toutes les expressions faciales de base entre elle demeure encore peu connue, et ce autant pour les expressions statiques que dynamiques. Plusieurs chercheurs assument que la région des yeux est particulièrement importante pour arriver à « lire » les émotions des autres. Le premier article de cette thèse vise à caractériser l’information utilisée par le système visuel pour discriminer toutes les expressions faciales de base entre elles, et à vérifier l’hypothèse selon laquelle la région des yeux est cruciale pour cette tâche. La méthode des Bulles (Gosselin & Schyns, 2001) est utilisée avec des expressions faciales statiques (Exp. 1) et dynamiques (Exp. 2) afin de trouver quelles régions faciales sont utilisées (Exps. 1 et 2), ainsi que l’ordre temporel dans lequel elles sont utilisées (Exp. 2). Les résultats indiquent que, contrairement à la croyance susmentionnée, la région de la bouche est significativement plus utile que la région des yeux pour discriminer les expressions faciales de base. Malgré ce rôle prépondérant de la bouche, c’est toute de même la région des yeux qui est sous-utilisée chez plusieurs populations cliniques souffrant de difficultés à reconnaitre les expressions faciales. Cette observation pourrait suggérer que l’utilisation de la région des yeux varie en fonction de l’habileté pour cette tâche. Le deuxième article de cette thèse vise donc à vérifier comment les différences individuelles en reconnaissance d’expressions faciales sont reliées aux stratégies d’extraction de l’information visuelle pour cette tâche. Les résultats révèlent une corrélation positive entre l’utilisation de la région de la bouche et l’habileté, suggérant la présence de différences qualitatives entre la stratégie des patients et celle des normaux. De plus, une corrélation positive est retrouvée entre l’utilisation de l’œil gauche et l’habileté des participants, mais aucune corrélation n’est retrouvée entre l’utilisation de l’œil droit et l’habileté. Ces résultats indiquent que la stratégie des meilleurs participants ne se distingue pas de celle des moins bons participants simplement par une meilleure utilisation de l’information disponible dans le stimulus : des différences qualitatives semblent exister même au sein des stratégies des participants normaux.The ability to recognize facial expressions is crucial for the success of social communication. The information used by the visual system to categorize static basic facial expressions is now relatively well known. However, the visual information used to discriminate the basic facial expressions from one another is still unknown, and this is true for both static and dynamic facial expressions. Many believe that the eye region of a facial expression is particularly important when it comes to reading others' emotions. The aim of the first article of this thesis is to determine which information is used by the visual system in order to discriminate between the basic facial expressions and to verify the validity of the hypothesis that the eye region is crucial for this task. The Bubbles method (Gosselin & Schyns, 2001) is used with static (Exp. 1) and dynamic (Exp. 2) facial expressions in order to determine which facial areas are used for the task (Exp. 1) and in which temporal order these facial areas are used (Exp. 2). The results show that, in contrast with the aforementioned belief, the mouth region is significantly more useful than the eye region when discriminating between the basic facial expressions. Despite this preponderant role of the mouth, it is the eye area⎯not the mouth area⎯that is underutilized by many clinical populations suffering from difficulties in recognizing facial expressions. This observation could suggest that the utilization of the eye area varies as a function of the ability to recognize facial expressions. The aim of the second article in this thesis is thus to verify how individual differences in the ability to recognize facial expressions relate to the visual information extraction strategies used for this task. The results show a positive correlation between the ability of the participants and the utilization of the mouth region, suggesting the existence of qualitative differences between the strategy of clinical patients and of normal participants. A positive correlation is also found between the ability of the participants and the utilization of the left eye area, but no correlation is found between the ability and the utilization of the right eye area. These results suggest that the difference between the strategies of the best and the worst participants is not only that the best ones use the information available in the stimulus more efficiently: rather, qualitative differences in the visual information extraction strategies may exist even within the normal population

Communication kinesthésique des émotions dans un contexte d'interaction homme-machine

The communication of emotions use several modalities of expression, as facial expressions or touch. The affective computing field aims to integrate an emotional component in human-computer interactions. Even though touch is an effective vector of emotions, is remains little explored. This thesis aims to investigate the kinesthetic features of the expression and perception of emotions in a human-computer interaction setting. Firstly, this thesis considers the kinesthetic expression and perception of semantically close and acted emotions. Secondly, this thesis proposes a facial-kinesthetic combination of expressions of several close emotions. This aims to investigate the influence of the kinesthetic modality on the multimodal perception of emotions. Finally, this thesis goes beyond acted emotions by focusing on the expression and perception of a spontaneous state of stress. Those different experiments used various devices for kinesthetic interaction, as Geomagic Touch devices and a pressure rendering device developed for this thesis. Results have multiple applications. Firstly, a better integration of the kinesthetic modality in virtual settings, from human-human remote communications to immersion in video games. This thesis also paves the way for an automatic recognition of affective states expressed by the kinesthetic modality.La communication des émotions s'effectue naturellement par le biais de différentes modalités, comme par exemple les expressions faciales et le toucher. L'informatique affective cherche à intégrer la composante émotionnelle dans les interactions homme-machine. Cependant, le toucher, qui est un puissant vecteur d'émotions, reste peu exploité. L'objectif de cette thèse est d'étudier les paramètres qui influencent l'expression et la perception des émotions dans la modalité kinesthésique dans un contexte d'interaction homme-machine. Dans un premier temps, cette thèse considère l'expression kinesthésique liée à la perception physique de forces et de mouvements d'un ensemble d'émotions actées sémantiquement proches. Sur la base des résultats de cette première étude, un couplage des expressions kinesthésiques typiques de différentes émotions avec des expressions faciales exprimées par un avatar est proposé afin d'étudier l'influence de la modalité kinesthésique dans la perception d'une expression multimodale d’émotion. Enfin, cette thèse va au-delà de ces émotions actées en abordant dans une dernière étude le cas de l'expression et de la perception d'un état affectif de stress spontané. Ces différentes expérimentations ont considéré différents dispositifs matériels pour la communication kinesthésique : des dispositifs de type Geomagic Touch ainsi qu'un dispositif de rendu de pression développé spécifiquement dans le cadre de cette thèse. Les résultats de ces travaux ont de multiples applications pratiques. Premièrement, une meilleure intégration de la modalité kinesthésique en contexte virtuel, qu'il s'agisse de communication humain-humain à distance ou d'immersion dans les jeux vidéo. Cette thèse ouvre également la voie à la détection automatique d'états affectifs exprimés spontanément par la modalité kinesthésique

Cognition, Affects et Interaction

International audienceCet ouvrage rassemble les travaux d’études et de recherche effectués dans le cadre du cours «Cognition, Affects et Interaction » que nous avons animé au 1er semestre 2015-2016. Cette deuxième édition de cours poursuit le principe inauguré en 2014 : aux cours magistraux donnés sur la thématique "Cognition, Interaction & Affects" qui donnent les outils méthodologiques des composantes de l’interaction socio-communicative, nous avons couplé une introduction à la robotique sociale et un apprentissage actif par travail de recherche en binômes. Le principe de ces travaux d’études et de recherche est d’effectuer une recherche bibliographique et de rédiger un article de synthèse sur un aspect de l’interaction homme-robot. Si plusieurs sujets ont été proposés aux étudiants en début d’année, certains binômes ont choisi d’aborder l’interaction avec un angle original qui reflète souvent les trajectoires de formation variés des étudiants en sciences cognitives (ingénierie, sociologie, psychologie, etc). Le résultat dépasse nos espérances : le lecteur trouvera une compilation d’articles argumentés de manière solide, rédigés de manière claire et présentés avec soin. Ces premières «publications» reflètent les capacités singulières de réflexion de cette promotion en nette augmentation par rapport à l’année précédente. Nous espérons que cette série d’ouvrages disponibles sous HAL puisse servir de point d’entrée à des étudiants ou chercheurs intéressés à explorer ce champ de recherches pluri-disciplinaire