Discovery of widespread transcription initiation at microsatellites predictable by sequence-based deep neural network

Using the Cap Analysis of Gene Expression (CAGE) technology, the FANTOM5 consortium provided one of the most comprehensive maps of transcription start sites (TSSs) in several species. Strikingly, ~72% of them could not be assigned to a specific gene and initiate at unconventional regions, outside promoters or enhancers. Here, we probe these unassigned TSSs and show that, in all species studied, a significant fraction of CAGE peaks initiate at microsatellites, also called short tandem repeats (STRs). To confirm this transcription, we develop Cap Trap RNA-seq, a technology which combines cap trapping and long read MinION sequencing. We train sequence-based deep learning models able to predict CAGE signal at STRs with high accuracy. These models unveil the importance of STR surrounding sequences not only to distinguish STR classes, but also to predict the level of transcription initiation. Importantly, genetic variants linked to human diseases are preferentially found at STRs with high transcription initiation level, supporting the biological and clinical relevance of transcription initiation at STRs. Together, our results extend the repertoire of non-coding transcription associated with DNA tandem repeats and complexify STR polymorphism

Modélisation des expressions faciales émotionnelles et de leurs dynamiques pour l'animation réaliste et interactive de personnages virtuels.

In all computer-graphics applications, one stimulating task has been the integration of believable virtual characters. Above all other features of a character, its face is arguably the most important one since it concentrates the most essential channels of human communication. The road toward more realistic virtual characters inevitably goes through a better understanding and reproduction of natural facial expressiveness. In this work we focus on emotional facial expressions, which we believe represent the most interesting type of non-verbal facial communication. We propose an animation framework that learns practical characteristics of emotional facial expressions from human faces, and uses these characteristics to generate realistic facial animations for synthetic characters. Our main contributions are: - A method that automatically extracts a meaningful representation space for expressive facial deformations from the processing of actual data. This representation can then be used as an interface to intuitively manipulate facial expressions on any virtual character. - An animation system, based on a collection of motion models, which explicitly handles the dynamic aspect of natural facial expressions. The motion models learn the dynamic signature of expressions from data, and reproduce this natural signature when generating new facial movements. The obtained animation framework can ultimately synthesize realistic and adaptive facial animations in real-time interactive applications, such as video games or conversational agents. In Addition to its efficiency, the system can easily be associated to higher-level notions of human emotions; this makes facial animation more intuitive to non-expert users, and to affective computing applications that usually work at the semantic level.Dans les mondes virtuels, une des tâches les plus complexes est l'intégration de personnages virtuels réalistes et le visage est souvent considéré comme l'élément le plus important car il concentre les canaux de communications humains les plus essentiels. La création de personnages virtuels convaincants passe ainsi par une meilleure compréhension et une meilleure reproduction de l'expressivité faciale naturelle. Dans ces travaux, nous nous concentrons sur les expressions faciales émotionnelles, qui selon nous représente le plus intéressant aspect de la communication non-verbale. Nous proposons une approche qui apprend les caractéristiques des expressions faciales directement sur des visages humains, et utilise cette connaissance pour générer des animations faciales réalistes pour des visages virtuels. Nos contributions sont les suivantes: - Une méthode capable d'extraire de données brutes un espace simple et pertinent pour la représentation des expressions faciales émotionnelles. Cet espace de représentation peut ensuite être utilisé pour la manipulation intuitive des expressions sur les visages de n'importe quel personnage virtuel. - Un système d'animation, basé sur une collection de modèles de mouvement, qui pilote l'aspect dynamique de l'expressivité faciale. Les modèles de mouvement apprennent la signature dynamique des expressions naturelles à partir de données, et reproduisent cette signature lors de la synthèse de nouvelles animations. Le système global d'animation issu des ces travaux est capable de générer des animations faciales réalistes et adaptatives pour des applications temps-réel telles que les jeux vidéos ou les agents conversationnels. En plus de ses performances, le système peut être associé aux notions plus abstraites d'émotions humaines. Ceci rend le processus d'animation faciale plus intuitif, en particulier pour les utilisateurs non-experts et les applications d''affective computing' qui travaillent généralement à un niveau sémantique

Modélisation des expressions faciales émotionnelles et de leur dynamique pour l'animation faciale réaliste de personnages virtuels

In all computer-graphics applications, one stimulating task has been the integration of believable virtual characters. Above all other features of a character, its face is arguably the most important one since it concentrates the most essential channels of human communication. In this work we focus on emotional facial expressions, which we believe represent the most interesting type of non-verbal facial communication. We propose an animation framework that learns practical characteristics of emotional facial expressions from human faces, and uses these characteristics to generate realistic facial animations for synthetic characters. Our main contributions are: - A method that automatically extracts a meaningful representation space for expressive facial deformations from the processing of actual data. This representation can then be used as an interface to intuitively manipulate facial expressions on any virtual character. - An animation system, based on a collection of motion models, which explicitly handles the dynamic aspect of natural facial expressions. The motion models learn the dynamic signature of expressions from data, and reproduce this natural signature when generating new facial movements. The obtained animation framework can ultimately synthesize realistic and adaptive facial animations in real-time interactive applications, such as video games or conversational agents. In Addition to its efficiency, the system can easily be associated to higher-level notions of human emotions; this makes facial animation more intuitive to non-expert users, and to affective computing applications that usually work at the semantic level.Dans les mondes virtuels, une des tâches les plus complexes est l'intégration de personnages virtuels réalistes et le visage est souvent considéré comme l'élément le plus important car il concentre les canaux de communications humains les plus essentiels. Dans ces travaux, nous nous concentrons sur les expressions faciales émotionnelles. Nous proposons une approche qui apprend les caractéristiques des expressions faciales directement sur des visages humains, et utilise cette connaissance pour générer des animations faciales réalistes pour des visages virtuels. Nos contributions sont les suivantes :une méthode capable d'extraire de données brutes un espace simple et pertinent pour la représentation des expressions faciales émotionnelles, cet espace de représentation peut ensuite être utilisé pour la manipulation intuitive des expressions ; un système d'animation, basé sur une collection de modèles de mouvement, qui pilote l'aspect dynamique de l'expressivité faciale. Les modèles de mouvement apprennent la signature dynamique des expressions naturelles à partir de données, et reproduisent cette signature lors de la synthèse de nouvelles animations. Le système global d'animation issu des ces travaux est capable de générer des animations faciales réalistes et adaptatives pour des applications temps-réel telles que les jeux vidéos ou les agents conversationnels. En plus de ses performances, le système peut être associé aux notions plus abstraites d'émotions humaines. Ceci rend le processus d'animation faciale plus intuitif, en particulier pour les utilisateurs non-experts et les applications d''affective computing' qui travaillent généralement à un niveau sémantique.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF

Détection de l'iris dans des visages de pose quelconque: approche multi-textures et Modèles Actifs d'Apparence 2.5D

National audienc

A MULTI-TEXTURE APPROACH FOR ESTIMATING IRIS POSITIONS IN THE EYE USING 2.5D ACTIVE APPEARANCE MODELS

International audienceThis paper describes a new approach for the detection of the iris center. Starting from a learning base that only contains people in frontal view and looking in front of them, our model (based on 2:5D Active Appearance Models (AAM)) is capable of capturing the iris movements for both people in frontal view and with different head poses. We merge an iris model and a local eye model where holes are put in the place of the white-iris region. The iris texture slides under the eye hole permitting to synthesize and thus analyze any gaze direction. We propose a multi-objective optimization technique to deal with large head poses. We compared our method to a 2:5D AAM trained on faces with different gaze directions and showed that our proposition outperforms it in robustness and accuracy of detection specifically when head pose varies and with subjects wearing eyeglasses

Automatic design of a control interface for a synthetic face

International audienc

Bilinear Decomposition for Blended Expression Representation

International audienc

Création de l'espace des expressions faciales à partir de modèles bilinéaires asymétriques

National audienceThis paper analyzes non prototypic expressions. The method is based on an asymmetric bilinear model learned on a small amountof expressions. In the resulting expression space, a blended unknown expression has a signature, that can be interpreted as a mixture of the basicexpressions used in the creation of the space. Three methods are compared. Experimental results on the recognition of 14 blended unknownexpressions show the relevance of the bilinear models compared to appearance-based methods and the robustness of the person-specific modelsaccording to the types of parameters (shape and/or texture).Ce papier étudie l’analyse des expressions non prototypiques et non incluses dans les bases d’apprentissage. La méthode est basée surun modèle bilinéaire asymétrique appris sur une petite quantité d’expressions. Dans l’espace des expressions ainsi créé, une expression inconnuea une signature qui peut être interprétée comme un mélange des expressions de bases utilisées lors de la construction de l’espace. Trois méthodessont comparées : une méthode traditionnelle basée sur des vecteurs d’apparence, le modèle bilinéaire asymétrique sur des vecteurs d’apparenceindépendants des sujets et le modèle bilinéaire asymétrique sur des vecteurs d’apparence spécifiques aux sujets. Les résultats expérimentaux sur14 expressions inconnues montrent la pertinence des modèles bilinéaires ainsi que la robustesse des vecteurs d’apparences spécifiques aux sujets

Facial Animation Retargeting and Control based on a Human Appearance Space

WOSInternational audienceFacial animations are essential to enhance the realism and the credibility of virtual characters. Parameter-based animation methods offer a precise control over facial configurations while performance-based animation benefits from the naturalness of captured human motion. In this article, we propose an animation system that gathers the advantages of both approaches. By analyzing a database of facial motion, we create the human appearance space. The appearance space provides a coherent and continuous parameterization of human facial movements, while encapsulating the coherence of real facial deformations. We present a method to construct an analogous appearance face for a synthetic character. The link between both appearance spaces makes it possible to retarget facial animation on a synthetic face from a video. Moreover, the characteristics of the appearance space allow us to detect the principal variation patterns of a face and automatically reorganize them on a low-dimensional control space. The control space acts an interactive user-interface to manipulate the facial expressions of any synthetic face. This Interface makes it simple and intuitive to generate still facial configurations for keyframe animation, as well as complete sequences of facial movements. The resulting animations combine the flexibility of a parameter-based system and the realism of real human motio

A New Invariant Representation of Facial Expressions : Definition and Application to Blended Expression Recognition

International audienc