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

Face Recognition Based on 2D and 3D Features

This paper presents a completly automated face recognition system integrating both two dimensional (texture) and three dimensional (shape) features. We introduce a novel fusion strategy that allows to automatically select, for each face, the most relevant features from each modality. The performance is evaluated on the largest public data corpus for face recognition currently available, the Face Recognition Grand Challenge version 2.0