Sélection de caractéristiques géométriques pour la reconnaissance faciale 3D

National audienceDans cet article nous proposons de coupler la géométrie riemannienne avec les techniques d'apprentissage pour une biométrie faciale efficace et robuste aux changements d'expressions faciales. Nous représentons localement la forme des surfaces faciales par des collections de courbes 3D. Nous appliquons des techniques d'apprentissage afin de déterminer les courbes les plus pertinentes à la reconnaissance d'identité des personnes. Le taux de reconnaissance de l'ordre de 98,02 % sur le benchmark de référence FRGC v2 confirme l'efficacité de coupler l'analyse géométrique de la forme avec des techniques d'apprentissage