Analyse locale de la forme 3D pour la reconnaissance d'expressions faciales

National audienceIn this paper we propose a novel approach for indentityindependent 3D facial expression recognition. Our approach is based on shape analysis of local patches extracted from 3D facial shape model. A Riemannian framework is applied to compute geodesic distances between correspondent patches belonging to different faces of the BU-3DFE database and conveying different expressions. Quantitative measures of similarity are obtained and then used as inputs to several classification methods. Using Multiboosting and Support Vector Machines (SVM) classifiers, we achieved average recognition rates respectively equal to 98.81% and 97.75%.Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche pour la reconnaissance d'expressions faciales 3D invariante par rapport à l'identité. Cette approche est basée sur l'analyse de formes de " patches "locaux extraits à partir de modèles de visages 3D. Un cadre Riemannien est utilisé pour le calcul de distances géodésiques entre les patches correspondants appartenant a des visages différents sous différentes expressions. Des mesures quantitatives de similarité sont alors obtenues et sont utilisées comme des paramètres d'entrée pour des algorithmes de classification multiclasses. En utilisant des techniques de Multiboosting et de Machines à Vecteurs de Support (SVM), les taux de reconnaissance des six expressions de base obtenus sur la base BU-3DFE sont respectivement 98.81% et 97.75%

Analyse locale de la forme 3D pour la reconnaissance d'expressions faciales

National audienceIn this paper we propose a novel approach for indentityindependent 3D facial expression recognition. Our approach is based on shape analysis of local patches extracted from 3D facial shape model. A Riemannian framework is applied to compute geodesic distances between correspondent patches belonging to different faces of the BU-3DFE database and conveying different expressions. Quantitative measures of similarity are obtained and then used as inputs to several classification methods. Using Multiboosting and Support Vector Machines (SVM) classifiers, we achieved average recognition rates respectively equal to 98.81% and 97.75%.Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche pour la reconnaissance d'expressions faciales 3D invariante par rapport à l'identité. Cette approche est basée sur l'analyse de formes de " patches "locaux extraits à partir de modèles de visages 3D. Un cadre Riemannien est utilisé pour le calcul de distances géodésiques entre les patches correspondants appartenant a des visages différents sous différentes expressions. Des mesures quantitatives de similarité sont alors obtenues et sont utilisées comme des paramètres d'entrée pour des algorithmes de classification multiclasses. En utilisant des techniques de Multiboosting et de Machines à Vecteurs de Support (SVM), les taux de reconnaissance des six expressions de base obtenus sur la base BU-3DFE sont respectivement 98.81% et 97.75%

Quelles caractéristiques géométriques faciales 3D donnent votre identité ?

Session "Articles"National audienceLa reconnaissance de visages 3D basée sur les courbes faciales 3D de différentes natures (courbes de niveaux, courbes iso-géodésiques, courbes radiales, profils, polarisation géodésique, etc), est une problématique de reconnaissance des formes largement abordée dans la littérature. Cette représentation par des courbes permet notamment d'analyser localement la forme de la surface faciale contrairement aux approches basées sur les surfaces entières. Elle a l'avantage de faire face aux variations de la pose (le visage test peut correspondre seulement à une partie du visage enrôlé) ou dans le cas des données manquantes (visage altéré par les occultations). Deux questions qui n'ont pas été abordés dans la littérature sont: Est ce que l'utilisation de toutes les courbes du visage aboutissent aux meilleures performances? Y a-t-il des courbes faciales plus pertinentes que d'autres? Nous essayons de répondre à ces questions dans cet article. Premièrement, nous représentons les surfaces faciales comme des collections de courbes de niveaux et radiales. Ensuite, en utilisant la géométrie Riemannienne nous analysons leurs formes. Enfin nous utilisons l'algorithme AdaBoost pour sélectionner les courbes (caractéristiques géométriques) les plus discriminantes. Les expérimentations, réalisées sur la base FRGCv2 avec le protocole standard, donne un taux de reconnaissance de 98.02% qui est un résultat compétitif vis-à-vis de l'état de l'ar

Positive/Negative Emotion Detection from RGB-D upper Body Images

International audienceThe ability to identify users'mental states represents a valu-able asset for improving human-computer interaction. Considering that spontaneous emotions are conveyed mostly through facial expressions and the upper Body movements, we propose to use these modalities together for the purpose of negative/positive emotion classification. A method that allows the recognition of mental states from videos is pro-posed. Based on a dataset composed with RGB-D movies a set of indic-tors of positive and negative is extracted from 2D (RGB) information. In addition, a geometric framework to model the depth flows and capture human body dynamics from depth data is proposed. Due to temporal changes in pixel and depth intensity which characterize spontaneous emo-tions dataset, the depth features are used to define the relation between changes in upper body movements and the affect. We describe a space of depth and texture information to detect the mood of people using upper body postures and their evolution across time. The experimentation has been performed on Cam3D dataset and has showed promising results

A DYNAMIC GEOMETRY-BASED APPROACH FOR 4D FACIAL EXPRESSIONS RECOGNITION

International audienceIn this paper we present a fully automatic approach for identity-independent facial expression recognition from 3D video sequences. Towards that goal, we propose a novel approach to extract a scalar field that represents the defor- mations between faces conveying different expressions. We extract relevant features from this deformation field using LDA and then train a dynamic model on these features using HMM. Experiments conducted on BU-4DFE dataset fol- lowing state-of-the-art settings show the effectiveness of the proposed approach