Motion Pattern Extraction and Event Detection for Automatic Visual Surveillance

International audienc

Head Pose Estimation Using a Texture Model Based on Gabor Wavelets

International audienceNo abstrac

Automatic Facial Feature Detection for Facial Expression Recognition

International audienceThis paper presents a real-time automatic facial feature point detection method for facial expression recognition. The system is capable of detecting seven facial feature points (eyebrows, pupils, nose, and corners of mouth) in grayscale images extracted from a given video. Extracted feature points then used for facial expression recognition. Neutral, happiness and surprise emotions have been studied on the Bosphorus dataset and tested on FG-NET video dataset using OpenCV. We compared our results with previous studies on this dataset. Our experiments showed that proposed method has the advantage of locating facial feature points automatically and accurately in real-time

Drowsy Driver Detection System Using Eye Blink Patterns

International audienceThis paper presents an automatic drowsy driver monitoring and accident prevention system that is based on monitoring the changes in the eye blink duration. Our proposed method detects visual changes in eye locations using the proposed horizontal symmetry feature of the eyes. Our new method detects eye blinks via a standard webcam in real-time at 110fps for a 320×240 resolution. Experimental results in the JZU [3] eye-blink database showed that the proposed system detects eye blinks with a 94% accuracy with a 1% false positive rate

Visual Gaze Estimation by Joint Head and Eye Information

International audienc

Construction de masques faciaux pour améliorer la reconnaissance d'expressions

National audienceCe travail propose une méthode pour détecter de manière automatique les régions qui contribuent le plus à une bonne classification des visages par rapport à des expressions prédéfinies : joie, surprise, etc. Notre méthode détermine les régions ayant le plus, (respectivement le moins) de pouvoir discriminant en utilisant un réseau de neurones de type MultiLayer Perceptron (MLP). A partir de régions de formes et de tailles quelconques, nous créons des masques à appliquer aux images avant de les classifier. Ces masques éliminent les zones de visages non pertinentes pour le processus de classification, en augmentant ainsi la performance du système. Nous avons conduit des expériences sur les bases d'images FERET, GENKI et JAFFE. Les résultats montrent une augmentation du taux de classification en utilisant les masques désignant les pixels d'intérêt

Vers une Interopérabilité Multi-Niveaux des Métadonnées

National audienceSeveral matching techniques have been proposed in recent decades to achieve meta-data interoperability. However, most of the techniques focus on matching in the lowest level (schema level) taking into account only schemas defined using one description language which partially solve the problem of heterogeneity. In this context, we propose in this paper, a new matching approach, named MuMIe (Multi-level Metadata Integration), it aims at achieving interoperability on both levels (schema and description language). The proposed technique transforms schemas from different description languages in directed labeled graphs capturing only the basic concepts. A methodology for matching is then performed in the lower level to find the mapping between graph nodes, this is done by using several structural and semantic information. Our experimental results demonstrate the performances the proposed system.Plusieurs techniques de matching ont été proposées ces dernières décennies permet-tant la réalisation de l'interopérabilité des métadonnées. Toutefois, la plupart de ces techniques se concentrent sur le matching au bas niveau (niveau schéma) en prenant en compte les schémas provenant d'un seul langage de description, ce qui résout partiellement le problème d'hétérogé-néité. Dans ce contexte, nous proposons, une nouvelle approche de matching, baptisée MuMIe (Multi-level Metadata Integration). Elle a pour but de réaliser l'interopérabilité sur les deux niveaux (langage et schéma de description). La technique proposée transforme les schémas provenant de différents langages en graphes, en capturant uniquement les concepts basiques. Une méthodologie de matching est ensuite effectuée dans le bas niveau, permettant de trou-ver les correspondances entre les noeuds des graphes, via l'utilisation de plusieurs informations sémantiques et structurelles. Les expérimentations effectuées montrent les performances du sys-tème proposé

MuMIE : Une approche automatique pour l'interopérabilité des métadonnées

National audienceAvec l'explosion du multimedia, l'utilisation des métadonnées est de-venue cruciale afin d'assurer une bonne gestion des contenus. Cependant, il est nécessaire d'y assurer un accès uniforme aux métadonnées. Plusieurs techniques ont ainsi été développées afin de réaliser l'interopérabilité. La plupart d'entre elles sont spécifiques à un seul langage de description. Les systèmes de matching existants présentent certaines limitations, notamment dans le traitement des informations structurelles. Nous présentons dans cet article un nouveau sys-tème d'intégration qui supporte des schémas provenant de langages descriptifs différents. De plus, la méthode de matching proposée a recours à plusieurs types d'information de façon à augmenter la précision de l'intégration

MuMIE : Une approche automatique pour l'interopérabilité des métadonnées

National audienceAvec l'explosion du multimedia, l'utilisation des métadonnées est de-venue cruciale afin d'assurer une bonne gestion des contenus. Cependant, il est nécessaire d'y assurer un accès uniforme aux métadonnées. Plusieurs techniques ont ainsi été développées afin de réaliser l'interopérabilité. La plupart d'entre elles sont spécifiques à un seul langage de description. Les systèmes de matching existants présentent certaines limitations, notamment dans le traitement des informations structurelles. Nous présentons dans cet article un nouveau sys-tème d'intégration qui supporte des schémas provenant de langages descriptifs différents. De plus, la méthode de matching proposée a recours à plusieurs types d'information de façon à augmenter la précision de l'intégration