Champs Conditionnels Aléatoires pour l'Annotation d'Arbres

National audienceAvec en vue la transformation de documents semi-structurés de type XML, nous nous intéressons au problème de l'annotation de tels documents par apprentissage statistique, à partir d'exemples de documents déjà annotés. Afin de modéliser la probabilité d'une annotation connaissant un document, nous nous plaçons dans le cadre des champs conditionnels aléatoires. Ce modèle a déjà fait ses preuves pour l'annotation de séquences : nous l'adaptons ici aux arbres ordonnés d'arité non bornée. Nous étudions l'expressivité du nouveau modèle ainsi introduit en le comparant aux automates d'arbres stochastiques (ou grammaires régulières probabilistes d'arbres). Nous présentons aussi en détail l'algorithme de recherche de l'annotation la plus probable et l'algorithme d'inférence pour ce modèle. Ces algorithmes sont implantés dans une librairie Tree CRF écrite en JAVA. Ces travaux sont des préliminaires qui nous permettront par la suite d'étudier les applications du modèle pour la transformation de documents

Conditional Random Fields for XML Applications

XML tree labeling is the problem of classifying elements in XML documents. It is a fundamental task for applications like XML transformation, schema matching, and information extraction. In this paper we propose XCRFs, conditional random fields for XML tree labeling. Dealing with trees often raises complexity problems. We describe optimization methods by means of constraints and combination techniques that allow XCRFs to be used in real tasks and in interactive machine learning programs. We show that domain knowledge in XML applications easily transfers in XCRFs thanks to constraints and combination of XCRFs. We describe an approach based on XCRF to learn tree transformations. The approach allows to solve xml data integration tasks and restructuration tasks. We have developed an open source toolbox for XCRFs. We use it to propose a Web service for the generation of personalized RSS feeds from HTML pages

Conditional Random Fields for XML Applications

XML tree labeling is the problem of classifying elements in XML documents. It is a fundamental task for applications like XML transformation, schema matching, and information extraction. In this paper we propose XCRFs, conditional random fields for XML tree labeling. Dealing with trees often raises complexity problems. We describe optimization methods by means of constraints and combination techniques that allow XCRFs to be used in real tasks and in interactive machine learning programs. We show that domain knowledge in XML applications easily transfers in XCRFs thanks to constraints and combination of XCRFs. We describe an approach based on XCRF to learn tree transformations. The approach allows to solve xml data integration tasks and restructuration tasks. We have developed an open source toolbox for XCRFs. We use it to propose a Web service for the generation of personalized RSS feeds from HTML pages

Geodesic squared exponential kernel for non-rigid shape registration

International audienceThis work addresses the problem of non-rigid registration of 3D scans, which is at the core of shape modeling techniques. Firstly, we propose a new kernel based on geodesic distances for the Gaussian Process Morphable Models (GPMMs) framework. The use of geodesic distances into the kernel makes it more adapted to the topological and geometric characteristics of the surface and leads to more realistic deformations around holes and curved areas. Since the kernel possesses hyperparameters we have optimized them for the task of face registration on the FaceWarehouse dataset. We show that the Geodesic squared exponential kernel performs significantly better than state of the art kernels for the task of face registration on all the 20 expressions of the FaceWarehouse dataset. Secondly, we propose a modification of the loss function used in the non-rigid ICP registration algorithm, that allows to weight the correspondences according to the confidence given to them. As a use case, we show that we can make the registration more robust to outliers in the 3D scans, such as non-skin parts

The GCN2 kinase is required for activating autophagy in response to indispensable amino acid deficiencies

ORGANIZING COMMITTEEChairs: Didier Attaix - Lydie Combaret - Daniel TaillandierDaniel Béchet - Agnès Claustre - Cécile Coudy-Gandilhon - Christiane Deval - Gérard Donadille - Cécile PolgeSCIENTIFIC COMMITTEEDidier Attaix - Lydie Combaret - Alfred L. Goldberg - Ron Hay - Germana Meroni - Marco Sandri - Daniel Taillandier - Keiji Tanaka - Simon S. WingPoster Session 3 - AutophagyImbalances in dietary amino acid (AA) supply, including deficits in one or more indispensable amino acids (IAA), are stressful conditions for the organism that needs to modulate a number of physiological functions to adapt to this situation. In particular, since there is no system dedicated for storing AA in the body, the release of free AA occurs by proteolysis at the expense of functional proteins, notably in the liver by up-regulating autophagy. This process can be rapidly mobilized within the cell in response to a number of stresses, by post-translational regulations of autophagy-related proteins already present in the cytosol. The protein kinase GCN2 is activated upon IAA scarcity in order to promote cell adaptation to a nutritional stress condition. In response to IAA limitation, GCN2 couples the accumulation of uncharged transfer RNAs to the phosphorylation of eIF2a on serine 51. By this mean, GCN2 diminishes the overall protein synthesis rate, while simultaneously activating a gene expression program mediated by the translational upregulation of the transcription factor ATF4. Our recent work has shown that the GCN2/p-eIF2a/ATF4 signaling pathway plays an essential role in the induction of transcription of a number of autophagy-related genes involved in the maintenance of the autophagic process in response to an IAA deficiency (B’chir et al., 2013). In the present study we sought to determine whether GCN2 could play a role in regulating the early stages of autophagy. The most upstream complex for triggering the autophagic process (initiation complex) is notably composed of the ULK kinase and the ATG13 bridging protein, and is classically viewed to be controlled by mTORC1. Indeed, the activity of the autophagy initiation complex has been shown to be modulated according to AA availability by the activity of mTORC1, which phosphorylates different sites in ULK. Here, by using a GCN2 knock-out mouse model we investigated the role of GCN2 in the upregulation of autophagy in the first hour of an IAA deficiency. Our results show that 1) GCN2 is required for upregulating liver autophagy in response to an IAA-deficient diet, which is confirmed in cell culture model; 2) this early activation of the autophagic process does not require the transcription factor ATF4; 3) moreover, while this effect can occur without concomitant inhibition of mTORC1 activity, our results suggest that ULK/ATG13 couple is involved in the GCN2-dependent activation of autophagy. Our results demonstrate that in the particular model of an IAA deficiency GCN2 plays a preponderant role in triggering the adaptive autophagy upregulation, a mechanism which can operate without concomitant inhibition of mTORC1 activit

Modélisation statistique de la morphologie du visage pour la dermatologie et la chirurgie plastique

Three-dimensional (3d) scans are essential in evaluating and following dermatological and cosmetic treatments. Unfortunately, the scanned body parts may be altered by artifacts from the reconstruction or unsought motions from the patients. For instance, facial expressions makes the 3d face scans improper for measurements. Hence, it is essential to develop methods to standardize the 3d scans to improve the measurement accuracy. Besides, evaluating treatments and labeling 3d scans is time-consuming, prone to errors, and undergoes rater's variability. For example, studies requiring the evaluation of skin aging or tissue sagging are easily distorted by inconsistencies between evaluators. Thus, it would be a significant leap for physicians to have data-driven algorithms that automatically evaluate the treatments. In this thesis, we develop statistical modeling methods for the face to address these problems.The first step is to register the 3d scans, which have different mesh connectivity and a different number of vertices. The Gaussian Process Morphable Models (GPMMs) framework can register 3d face scans with neutral expressions but struggle when facial expressions change. Hence, we propose a new kernel for GPMMs based on geodesic distances that allow more flexible and realistic deformations. Our new kernel allows for fitting the template mesh toward faces with different facial expressions. Also, our registration formulation uses weighted least squares to select areas such as hair that will not be registered. Furthermore, the recent advances in estimating geodesic distances make the extra computation time cost negligible in most applications.Then, we built a statistical shape model to quantify the skin sagging on the face. We use Partial Least Square Regression (PLSR) to find a linear relationship between the skin sagging score and geometric features on the face surface. The interpretability potential of linear models such as PLSR makes these methods ideal candidates for shape analysis on small data sets where generalization is essential. Furthermore, we propose visualization techniques to interpret the parameters of the PLSR model. Our jawline sagging model and the rater agree on 73% of the time, which is in the same range as the raters' variability. The visualization of the PLSR latent variables shows that the model has captured jawline sagging deformations that are coherent with the jawline sagging illustrated on the scales used by the physicians.Finally, we propose to use a morphable face model to neutralize facial expressions from 3d face scans. Unfortunately, in existing models, there is an entanglement between the deformations related to identity changes and those from facial expressions. Consequently, modifying a facial expression also modifies the person's identity, limiting such models' usefulness. We added an orthogonality penalization into the training procedure to address this issue, leading to a quasi-orthogonality between the expression and identity sub-spaces. The quasi orthogonality allows for a better disentanglement of facial expression deformations from face morphology. Averaging on all expressions, the neutralization with quasi-orthogonality produces face meshes that are 20% closer to the ground truth meshes. The effect of quasi-orthogonality is more visible on large amplitude facial expressions, such as opening the mouth. Our visualizations show very convincing facial expression neutralizations.Les acquisitions de surfaces tridimensionnelles (3d) jouent un rôle important dans l'évaluation et le suivi des traitements dermatologiques et cosmétiques. Ces surfaces 3d permettent par exemple de quantifier, en volumes, l'effet d'injections d'acide hyaluronique sur les patients, ou encore de mesurer les surfaces de lésions cutanées. Malheureusement, les parties du corps acquises peuvent être altérées par des mouvements non désirés des patients. Par exemple, les expressions faciales causent des erreurs de volumes importantes. Par ailleurs, l'évaluation des traitements et les annotations cliniques des données 3d prennent du temps, et subissent la variabilité entre les évaluateurs. Par exemple, les études nécessitant l'évaluation du vieillissement de la peau ou du relâchement des tissus sont facilement biaisées par les désaccords entre les évaluateurs. Dans cette thèse nous proposons des méthodes de modélisation statistique pour aborder ces problèmes. Nous abordons tout d'abord le problème de recalage entre les surfaces 3d acquises, qui ont une connectivité de maillage et un nombre de sommets différents. Le cadre des modèles déformables par processus Gaussiens (GPMMs) permet de recaler des acquisitions 3d de visages avec des expressions neutres mais rencontre des difficultés lorsque l'expression faciale change. Nous proposons donc un nouveau noyau pour les GPMMs, basé sur les distances géodésiques mesurées le long de la surface du maillage, qui permet des déformations plus flexibles et plus réalistes. Notre formulation du recalage fait également usage des moindres carrés pondérés pour sélectionner des parties du visage qui ne seront pas recalées comme les cheveux. Les progrès récents dans l'estimation des distances géodésiques rendent le surcoût en temps de calcul presque négligeable dans la plupart des applications.Ensuite, nous construisons un modèle statistique de forme pour quantifier et simuler le relâchement de la peau du visage. Nous avons utilisé la régression des moindres carrés partiels (PLSR) pour trouver une relation linéaire entre ce score de relâchement et des caractéristiques géométriques sur la surface du visage. Le potentiel d'interprétabilité de ces modèles est important pour l'analyse de forme sur de petits ensembles de données où la généralisation est difficile à mesurer. Nous proposons en particulier des techniques de visualisation pour interpréter les paramètres du modèle PLSR. Notre modèle prédit un score de relâchement en accord avec les annotations cliniques dans 73% des cas, soit le même ordre de grandeur que la variabilité intra- et inter-évaluateur. La visualisation des variables latentes de notre modèle PLSR montre une déformation cohérente avec les échelles de notation ce qui achève de démontrer la pertinence du modèle.Enfin, nous proposons d'utiliser un modèle de déformations pour neutraliser les expressions faciales des scans 3d. Malheureusement, dans les modèles existants, les déformations d'expression faciales et d'identité ne sont pas indépendantes ce qui limite leur utilisabilité. En pratique, modifier l'expression faciale a pour effet de modifier aussi l'identité de la personne. Pour résoudre ce problème, nous avons ajouté une pénalité dans l'apprentissage pour maximiser l'orthogonalité des sous-espaces d'expression et d'identité. De cette façon, nous obtenons une quasi-orthogonalité, qui améliore significativement la neutralisation des expressions faciales. En moyenne sur toutes les expressions la neutralisation avec quasi-orthogonalité produit des maillages 20% plus proche de la vérité terrain par rapport à la neutralisation sans orthogonalité. L'effet de la quasi-orthogonalité est encore plus visible sur les expressions de grande amplitude, comme l'expression bouche ouverte. Nos visualisations montrent des neutralisations très convaincante pour chaque expression

Modélisation statistique de la morphologie du visage pour la dermatologie et la chirurgie plastique

Three-dimensional (3d) scans are essential in evaluating and following dermatological and cosmetic treatments. Unfortunately, the scanned body parts may be altered by artifacts from the reconstruction or unsought motions from the patients. For instance, facial expressions makes the 3d face scans improper for measurements. Hence, it is essential to develop methods to standardize the 3d scans to improve the measurement accuracy. Besides, evaluating treatments and labeling 3d scans is time-consuming, prone to errors, and undergoes rater's variability. For example, studies requiring the evaluation of skin aging or tissue sagging are easily distorted by inconsistencies between evaluators. Thus, it would be a significant leap for physicians to have data-driven algorithms that automatically evaluate the treatments. In this thesis, we develop statistical modeling methods for the face to address these problems.The first step is to register the 3d scans, which have different mesh connectivity and a different number of vertices. The Gaussian Process Morphable Models (GPMMs) framework can register 3d face scans with neutral expressions but struggle when facial expressions change. Hence, we propose a new kernel for GPMMs based on geodesic distances that allow more flexible and realistic deformations. Our new kernel allows for fitting the template mesh toward faces with different facial expressions. Also, our registration formulation uses weighted least squares to select areas such as hair that will not be registered. Furthermore, the recent advances in estimating geodesic distances make the extra computation time cost negligible in most applications.Then, we built a statistical shape model to quantify the skin sagging on the face. We use Partial Least Square Regression (PLSR) to find a linear relationship between the skin sagging score and geometric features on the face surface. The interpretability potential of linear models such as PLSR makes these methods ideal candidates for shape analysis on small data sets where generalization is essential. Furthermore, we propose visualization techniques to interpret the parameters of the PLSR model. Our jawline sagging model and the rater agree on 73% of the time, which is in the same range as the raters' variability. The visualization of the PLSR latent variables shows that the model has captured jawline sagging deformations that are coherent with the jawline sagging illustrated on the scales used by the physicians.Finally, we propose to use a morphable face model to neutralize facial expressions from 3d face scans. Unfortunately, in existing models, there is an entanglement between the deformations related to identity changes and those from facial expressions. Consequently, modifying a facial expression also modifies the person's identity, limiting such models' usefulness. We added an orthogonality penalization into the training procedure to address this issue, leading to a quasi-orthogonality between the expression and identity sub-spaces. The quasi orthogonality allows for a better disentanglement of facial expression deformations from face morphology. Averaging on all expressions, the neutralization with quasi-orthogonality produces face meshes that are 20% closer to the ground truth meshes. The effect of quasi-orthogonality is more visible on large amplitude facial expressions, such as opening the mouth. Our visualizations show very convincing facial expression neutralizations.Les acquisitions de surfaces tridimensionnelles (3d) jouent un rôle important dans l'évaluation et le suivi des traitements dermatologiques et cosmétiques. Ces surfaces 3d permettent par exemple de quantifier, en volumes, l'effet d'injections d'acide hyaluronique sur les patients, ou encore de mesurer les surfaces de lésions cutanées. Malheureusement, les parties du corps acquises peuvent être altérées par des mouvements non désirés des patients. Par exemple, les expressions faciales causent des erreurs de volumes importantes. Par ailleurs, l'évaluation des traitements et les annotations cliniques des données 3d prennent du temps, et subissent la variabilité entre les évaluateurs. Par exemple, les études nécessitant l'évaluation du vieillissement de la peau ou du relâchement des tissus sont facilement biaisées par les désaccords entre les évaluateurs. Dans cette thèse nous proposons des méthodes de modélisation statistique pour aborder ces problèmes. Nous abordons tout d'abord le problème de recalage entre les surfaces 3d acquises, qui ont une connectivité de maillage et un nombre de sommets différents. Le cadre des modèles déformables par processus Gaussiens (GPMMs) permet de recaler des acquisitions 3d de visages avec des expressions neutres mais rencontre des difficultés lorsque l'expression faciale change. Nous proposons donc un nouveau noyau pour les GPMMs, basé sur les distances géodésiques mesurées le long de la surface du maillage, qui permet des déformations plus flexibles et plus réalistes. Notre formulation du recalage fait également usage des moindres carrés pondérés pour sélectionner des parties du visage qui ne seront pas recalées comme les cheveux. Les progrès récents dans l'estimation des distances géodésiques rendent le surcoût en temps de calcul presque négligeable dans la plupart des applications.Ensuite, nous construisons un modèle statistique de forme pour quantifier et simuler le relâchement de la peau du visage. Nous avons utilisé la régression des moindres carrés partiels (PLSR) pour trouver une relation linéaire entre ce score de relâchement et des caractéristiques géométriques sur la surface du visage. Le potentiel d'interprétabilité de ces modèles est important pour l'analyse de forme sur de petits ensembles de données où la généralisation est difficile à mesurer. Nous proposons en particulier des techniques de visualisation pour interpréter les paramètres du modèle PLSR. Notre modèle prédit un score de relâchement en accord avec les annotations cliniques dans 73% des cas, soit le même ordre de grandeur que la variabilité intra- et inter-évaluateur. La visualisation des variables latentes de notre modèle PLSR montre une déformation cohérente avec les échelles de notation ce qui achève de démontrer la pertinence du modèle.Enfin, nous proposons d'utiliser un modèle de déformations pour neutraliser les expressions faciales des scans 3d. Malheureusement, dans les modèles existants, les déformations d'expression faciales et d'identité ne sont pas indépendantes ce qui limite leur utilisabilité. En pratique, modifier l'expression faciale a pour effet de modifier aussi l'identité de la personne. Pour résoudre ce problème, nous avons ajouté une pénalité dans l'apprentissage pour maximiser l'orthogonalité des sous-espaces d'expression et d'identité. De cette façon, nous obtenons une quasi-orthogonalité, qui améliore significativement la neutralisation des expressions faciales. En moyenne sur toutes les expressions la neutralisation avec quasi-orthogonalité produit des maillages 20% plus proche de la vérité terrain par rapport à la neutralisation sans orthogonalité. L'effet de la quasi-orthogonalité est encore plus visible sur les expressions de grande amplitude, comme l'expression bouche ouverte. Nos visualisations montrent des neutralisations très convaincante pour chaque expression

Transformations d'Arbres XML avec des Modèles Probabilistes pour l'Annotation

Cette thèse traite de l'apprentissage supervisé de transformations d'arbres XML. Le langage XML permet de décrire des données sous forme d'arbres dont la structure est définie par un schéma. Il est par conséquent devenu le standard en termes d'échanges de données, que ce soit sur le Web ou entre plusieurs applications. Toutefois, les documents XML peuvent avoir des structures très variables. La grande variété de ces structures nécessite alors d'être capable de transformer de tels arbres. Nous proposons d'effectuer de telles transformations d'arbres XML en annotant les arbres d'entrée, c'est-à-dire en associant un label à chacun de ses noeuds, la sémantique associée aux labels permettant de transformer l'arbre.Afin d'apprendre à effectuer ces transformations, nous adaptons donc dans un premier temps au cas des arbres XML le modèle des champs aléatoires conditionnels ou Conditional Random Fields (CRF). Les CRFs sont un modèle graphique non dirigé conditionnel pour l'annotation : ils modélisent la probabilité conditionnelle d'une annotation sachant une observation. Ils ont, jusqu'à présent, été essentiellement utilisés dans le cadre de tâches d'annotation de séquences, à la fois dans le domaine de l'extraction d'informations ou en traitement automatiques des langues naturelles. Notre adaptation des CRFs au cas de l'annotation d'arbres XML porte à la fois sur le modèle de dépendances et sur les algorithmes d'inférence exacte (recherche de la meilleure annotation) et d'apprentissage.De plus, nous proposons deux méthodes d'amélioration de la complexité de ces algorithmes afin de permettre l'utilisation des champs aléatoires conditionnels dans le cadre d'applications à grande échelle. Ces méthodes s'appuient toutes deux sur l'utilisation des connaissances du domaine. La première consiste en l'intégration de contraintes sur l'annotation. Celles-ci viennent restreindre l'espace des annotations possibles d'un arbre en interdisant des configurations de labels. La seconde technique d'amélioration de la complexité que nous proposons consiste en l'approximation d'un CRF par la composition de plusieurs CRFs de complexité moindre, définis sur des sous-parties de l'alphabet des labels.Ces travaux ont été validés par diverses expériences sur des données artificielles et réelles, montrant ainsi non seulement la qualité des transformations effectuées à l'aide de nos méthodes, mais aussi leur intérêt dans des tâches réelles. Ces bons résultats nous ont conduit à réaliser une application de génération automatique de flux RSS à partir de pages Web. Celle-ci permet à son utilisateur d'apprendre un générateur de flux RSS en annotant une ou plusieurs pages d'un site Web. Ce générateur consiste en un CRF qui annote les pages Web de ce site de façon à transformer l'arbre XHTML en un arbre XML au format RSS. Il permet alors de créer automatiquement des flux RSS pour toute autre page du même site. Cette application est disponible à l'adresse suivante : http://r2s2.futurs.inria.fr

Statistical modeling of face morphology for dermatology and plastic surgery

Les acquisitions de surfaces tridimensionnelles (3d) jouent un rôle important dans l'évaluation et le suivi des traitements dermatologiques et cosmétiques. Ces surfaces 3d permettent par exemple de quantifier, en volumes, l'effet d'injections d'acide hyaluronique sur les patients, ou encore de mesurer les surfaces de lésions cutanées. Malheureusement, les parties du corps acquises peuvent être altérées par des mouvements non désirés des patients. Par exemple, les expressions faciales causent des erreurs de volumes importantes. Par ailleurs, l'évaluation des traitements et les annotations cliniques des données 3d prennent du temps, et subissent la variabilité entre les évaluateurs. Par exemple, les études nécessitant l'évaluation du vieillissement de la peau ou du relâchement des tissus sont facilement biaisées par les désaccords entre les évaluateurs. Dans cette thèse nous proposons des méthodes de modélisation statistique pour aborder ces problèmes. Nous abordons tout d'abord le problème de recalage entre les surfaces 3d acquises, qui ont une connectivité de maillage et un nombre de sommets différents. Le cadre des modèles déformables par processus Gaussiens (GPMMs) permet de recaler des acquisitions 3d de visages avec des expressions neutres mais rencontre des difficultés lorsque l'expression faciale change. Nous proposons donc un nouveau noyau pour les GPMMs, basé sur les distances géodésiques mesurées le long de la surface du maillage, qui permet des déformations plus flexibles et plus réalistes. Notre formulation du recalage fait également usage des moindres carrés pondérés pour sélectionner des parties du visage qui ne seront pas recalées comme les cheveux. Les progrès récents dans l'estimation des distances géodésiques rendent le surcoût en temps de calcul presque négligeable dans la plupart des applications.Ensuite, nous construisons un modèle statistique de forme pour quantifier et simuler le relâchement de la peau du visage. Nous avons utilisé la régression des moindres carrés partiels (PLSR) pour trouver une relation linéaire entre ce score de relâchement et des caractéristiques géométriques sur la surface du visage. Le potentiel d'interprétabilité de ces modèles est important pour l'analyse de forme sur de petits ensembles de données où la généralisation est difficile à mesurer. Nous proposons en particulier des techniques de visualisation pour interpréter les paramètres du modèle PLSR. Notre modèle prédit un score de relâchement en accord avec les annotations cliniques dans 73% des cas, soit le même ordre de grandeur que la variabilité intra- et inter-évaluateur. La visualisation des variables latentes de notre modèle PLSR montre une déformation cohérente avec les échelles de notation ce qui achève de démontrer la pertinence du modèle.Enfin, nous proposons d'utiliser un modèle de déformations pour neutraliser les expressions faciales des scans 3d. Malheureusement, dans les modèles existants, les déformations d'expression faciales et d'identité ne sont pas indépendantes ce qui limite leur utilisabilité. En pratique, modifier l'expression faciale a pour effet de modifier aussi l'identité de la personne. Pour résoudre ce problème, nous avons ajouté une pénalité dans l'apprentissage pour maximiser l'orthogonalité des sous-espaces d'expression et d'identité. De cette façon, nous obtenons une quasi-orthogonalité, qui améliore significativement la neutralisation des expressions faciales. En moyenne sur toutes les expressions la neutralisation avec quasi-orthogonalité produit des maillages 20% plus proche de la vérité terrain par rapport à la neutralisation sans orthogonalité. L'effet de la quasi-orthogonalité est encore plus visible sur les expressions de grande amplitude, comme l'expression bouche ouverte. Nos visualisations montrent des neutralisations très convaincante pour chaque expression.Three-dimensional (3d) scans are essential in evaluating and following dermatological and cosmetic treatments. Unfortunately, the scanned body parts may be altered by artifacts from the reconstruction or unsought motions from the patients. For instance, facial expressions makes the 3d face scans improper for measurements. Hence, it is essential to develop methods to standardize the 3d scans to improve the measurement accuracy. Besides, evaluating treatments and labeling 3d scans is time-consuming, prone to errors, and undergoes rater's variability. For example, studies requiring the evaluation of skin aging or tissue sagging are easily distorted by inconsistencies between evaluators. Thus, it would be a significant leap for physicians to have data-driven algorithms that automatically evaluate the treatments. In this thesis, we develop statistical modeling methods for the face to address these problems.The first step is to register the 3d scans, which have different mesh connectivity and a different number of vertices. The Gaussian Process Morphable Models (GPMMs) framework can register 3d face scans with neutral expressions but struggle when facial expressions change. Hence, we propose a new kernel for GPMMs based on geodesic distances that allow more flexible and realistic deformations. Our new kernel allows for fitting the template mesh toward faces with different facial expressions. Also, our registration formulation uses weighted least squares to select areas such as hair that will not be registered. Furthermore, the recent advances in estimating geodesic distances make the extra computation time cost negligible in most applications.Then, we built a statistical shape model to quantify the skin sagging on the face. We use Partial Least Square Regression (PLSR) to find a linear relationship between the skin sagging score and geometric features on the face surface. The interpretability potential of linear models such as PLSR makes these methods ideal candidates for shape analysis on small data sets where generalization is essential. Furthermore, we propose visualization techniques to interpret the parameters of the PLSR model. Our jawline sagging model and the rater agree on 73% of the time, which is in the same range as the raters' variability. The visualization of the PLSR latent variables shows that the model has captured jawline sagging deformations that are coherent with the jawline sagging illustrated on the scales used by the physicians.Finally, we propose to use a morphable face model to neutralize facial expressions from 3d face scans. Unfortunately, in existing models, there is an entanglement between the deformations related to identity changes and those from facial expressions. Consequently, modifying a facial expression also modifies the person's identity, limiting such models' usefulness. We added an orthogonality penalization into the training procedure to address this issue, leading to a quasi-orthogonality between the expression and identity sub-spaces. The quasi orthogonality allows for a better disentanglement of facial expression deformations from face morphology. Averaging on all expressions, the neutralization with quasi-orthogonality produces face meshes that are 20% closer to the ground truth meshes. The effect of quasi-orthogonality is more visible on large amplitude facial expressions, such as opening the mouth. Our visualizations show very convincing facial expression neutralizations

XML Document Transformation with Conditional Random Fields

http://www.springerlink.com/International audienceWe address the problem of structure mapping that arises in xml data exchange or xml document transformation. Our approach relies on xml annotation with semantic labels that describe local tree editions. We propose xml Conditional Random Fields (xcrfs), a framework for building conditional models for labeling xml documents. We equip xcrfs with efficient algorithms for inference and parameter estimation. We provide theoretical arguments and practical experiments that illustrate their expressivity and efficiency. Experiments on the Structure Mapping movie datasets of the inex xml Document Mining Challenge yield very good results