Extraction des traits caractéristiques du visage à l'aide de modèles paramétriques adaptés

- Dans cet article, nous nous intéressons à l'extraction automatique des contours des traits permanents du visage à savoir : les yeux, les sourcils et les lèvres. Pour chacun des traits considérés, un modèle paramétrique spécifique capable de rendre compte de toutes les déformations possibles est défini. Lors de la phase d'initialisation, des points caractéristiques du visage sont extraits (coins des yeux et de la bouche par exemple) et servent de points d'ancrage initiaux pour chacun des modèles. Dans la phase d'évolution, chaque modèle est déformé afin de plaquer au mieux sur les contours des traits présents dans le visage analysé. Cette déformation se fait par maximisation d'un flux de gradient (de luminance et/ou de chrominance) le long des contours définis par chaque courbe du modèle. La définition de modèles permet d'introduire naturellement une contrainte de régularisation sur les contours recherchés. Mais, les modèles choisis restent suffisamment flexibles pour permettre une extraction réaliste des contours des yeux, des sourcils et de la bouche. L'extraction précise des contours des principaux traits du visage constitue la première étape d'un système de reconnaissance des dynamiques émotionnelles

Parametric models for facial features segmentation

In this paper, we are dealing with the problem of facial features segmentation (mouth, eyes and eyebrows). A specific parametric model is defined for each feature, each model being able to take into account all the possible deformations. In order to initialize each model, some characteristic points are extracted on each image to be processed (for example, the corners of the eyes, mouth and eyebrows). In order to fit the model with the contours to be extracted, a gradient flow (of luminance or chrominance ) through the estimated contour is maximized because at each point of the searched contour, the gradient (of luminance or chrominance) is normal. The advantage of the definition of a model associated to each feature is to be able to introduce a regularisation constraint. However, the chosen models are flexible enough in order to produce realistic contours for the mouth, the eyes and eyebrows. This facial features segmentation is the first step of a set of multi-media applications.Dans cet article, nous nous intéressons à l’extraction automatique des contours des traits permanents du visage à savoir : les yeux, les sourcils et les lèvres. Pour chacun des traits considérés, un modèle paramétrique spécifique capable de rendre compte de toutes les déformations possibles est défini. Lors de la phase d’initialisation, des points caractéristiques du visage sont extraits (coins des yeux et de la bouche par exemple) et servent de points d’ancrage initiaux pour chacun des modèles. Dans la phase d’évolution, chaque modèle est déformé afin de coïncider au mieux avec les contours des traits présents sur le visage analysé. Cette déformation se fait par maximisation d’un flux de gradient (de luminance et/ou de chrominance) le long des contours définis par chaque courbe du modèle. La définition de modèles permet d’introduire naturellement une contrainte de régularisation sur les contours recherchés. Néanmoins, les modèles choisis restent suffisamment flexibles pour permettre une extraction réaliste des contours des yeux, des sourcils et de la bouche. L’extraction précise des contours des principaux traits du visage constitue la première étape d’un ensemble d’applications multimédia

Classification d'expressions vocales passives versus actives

Six expressions sont généralement considérées pour caractériser les états émotifs humains : Sourire, Surprise, Colère, Tristesse, dégoût et Neutre. Différentes mesures peuvent être extraites à partir du signal de parole pour caractériser ces expressions, à savoir la fréquence fondamentale, l'énergie, le SPI (rapport des énergies des HF et des BF dans le signal) et le débit de parole. Une classification automatique des cinq expressions basées sur ces caractéristiques présente des conflits entre la Colère, la Surprise et le Sourire d'une part et le Neutre et la Tristesse d'autre part. Ce conflit entre classes d'expressions est également retrouvé chez le classifieur humain. Nous proposons donc de définir deux classes d'expressions: Active regroupant le Sourire, la Surprise et la Colère et Passive regroupant le Neutre et la Tristesse. Une telle classification est également plus réaliste et plus appropriée pour l'intégration d'information de parole dans un système de classification multimodale combinant la parole et la vidéo, ce qui est à long terme le but de notre travail. Dans ce papier, différentes méthodes de classification sont testées: un classifieur Bayésien, une Analyse Discriminante Linéaire (ADL), le classifieur au K plus proches vosins(KNN) et un classifieur à Machine à Vecteur de Support (SVM) avec une fonction de base gaussienne. Pour les deux classes considérées, les meilleurs taux de classification sont obtenus avec le classificateur SVM avec un taux de reconnaissance de 89.74% pour l'état Actif et de 86.54 % pour l'état Passif

Applications of Field-Theoretic Renormalization Group Methods to Reaction-Diffusion Problems

We review the application of field-theoretic renormalization group (RG) methods to the study of fluctuations in reaction-diffusion problems. We first investigate the physical origin of universality in these systems, before comparing RG methods to other available analytic techniques, including exact solutions and Smoluchowski-type approximations. Starting from the microscopic reaction-diffusion master equation, we then pedagogically detail the mapping to a field theory for the single-species reaction k A -> l A (l < k). We employ this particularly simple but non-trivial system to introduce the field-theoretic RG tools, including the diagrammatic perturbation expansion, renormalization, and Callan-Symanzik RG flow equation. We demonstrate how these techniques permit the calculation of universal quantities such as density decay exponents and amplitudes via perturbative eps = d_c - d expansions with respect to the upper critical dimension d_c. With these basics established, we then provide an overview of more sophisticated applications to multiple species reactions, disorder effects, L'evy flights, persistence problems, and the influence of spatial boundaries. We also analyze field-theoretic approaches to nonequilibrium phase transitions separating active from absorbing states. We focus particularly on the generic directed percolation universality class, as well as on the most prominent exception to this class: even-offspring branching and annihilating random walks. Finally, we summarize the state of the field and present our perspective on outstanding problems for the future.Comment: 10 figures include

The prevalence of waterpipe tobacco smoking among the general and specific populations: a systematic review

Abstract Background The objective of this study was to systematically review the medical literature for the prevalence of waterpipe tobacco use among the general and specific populations. Methods We electronically searched MEDLINE, EMBASE, and the ISI the Web of Science. We selected studies using a two-stage duplicate and independent screening process. We included cohort studies and cross sectional studies assessing the prevalence of use of waterpipe in either the general population or a specific population of interest. Two reviewers used a standardized and pilot tested form to collect data from each eligible study using a duplicate and independent screening process. We stratified the data analysis by country and by age group. The study was not restricted to a specific context. Results Of a total of 38 studies, only 4 were national surveys; the rest assessed specific populations. The highest prevalence of current waterpipe smoking was among school students across countries: the United States, especially among Arab Americans (12%-15%) the Arabic Gulf region (9%-16%), Estonia (21%), and Lebanon (25%). Similarly, the prevalence of current waterpipe smoking among university students was high in the Arabic Gulf region (6%), the United Kingdom (8%), the United States (10%), Syria (15%), Lebanon (28%), and Pakistan (33%). The prevalence of current waterpipe smoking among adults was the following: Pakistan (6%), Arabic Gulf region (4%-12%), Australia (11% in Arab speaking adults), Syria (9%-12%), and Lebanon (15%). Group waterpipe smoking was high in Lebanon (5%), and Egypt (11%-15%). In Lebanon, 5%-6% pregnant women reported smoking waterpipe during pregnancy. The studies were all cross-sectional and varied by how they reported waterpipe smoking. Conclusion While very few national surveys have been conducted, the prevalence of waterpipe smoking appears to be alarmingly high among school students and university students in Middle Eastern countries and among groups of Middle Eastern descent in Western countries

Belief theory applied to facial expressions classification

Abstract. A novel and efficient approach to facial expression classification based on the belief theory and data fusion is presented and discussed. The considered expressions correspond to three (joy, surprise, disgust) of the six universal emotions as well as the neutral expression. A robust contour segmentation technique is used to generate an expression skeleton with facial permanent features (mouth, eyes and eyebrows). This skeleton is used to determine the facial features deformations occurring when an expression is present on the face defining a set of characteristic distances. In order to be able to recognize “pure ” as well as “mixtures ” of facial expressions, a belief-theory based fusion process is proposed. The performances and the limits of the proposed recognition method are highlighted thanks to the analysis of a great number of results on three different test databases: the Hammal-Caplier database, the Cohn-Kanade database and the Cottrel database. Preliminary results demonstrate the interest of the proposed approach, as well as its ability to recognize non separable facial expressions.