Reconstruction d'un clone de visage 3D à partir de patchs de forme

National audienceUn clone de visage 3D sémantique peut être utilisé comme prétraitement dans des applications comme l’analyse des émotions.Toutefois, ces clones doivent avoir la forme du visage bien modélisée tout en gardant la spécificité des individus. Dans notre technique, nousutilisons un capteur RVB-Z pour obtenir la spécificité des individus et un modèle déformable de visage 3D pour marquer la forme du visage.Nous gardons les parties appropriées de données de profondeur appelés Patch. Cette sélection est effectuée en utilisant une erreur de distanceet la direction des vecteurs normaux de chaque point. Selon l’emplacement, nous fusionnons soit les données des capteurs soit les donnéesobtenues avec le modèle déformable. Nous comparons notre méthode avec un processus de fitting classique. Les tests qualitatifs montrent quenos résultats sont plus précis qu’une méthode de fitting classique et les tests quantitatifs montrent que notre clone possède à la fois les spécificitésde la personne et la forme du visage bien modélisée

MGS2 : Optimisation multicritères de contours actifs par algorithmes génétiques

Dans cet article nous proposons une évolution de notre précédent travail sur l'optimisation multicritères de contours actifs. Cette approche permet une exploration globale de l'image et une gestion efficace de plusieurs énergies par la représentation de Pareto. Notre nouvel algorithme, le MultiObjective Genetic Snakes 2 (MGS2), associe l'algorithme multicritères NSGA2 [4] au codage des contours actifs des MGS [3]. Les MGS2 exploitent de nouvelles énergies d'attache à l'image afin d'assurer la convergence des contours vers un objet creux en environnement bruité à partir d'une initialisation aléatoire. Nous procédons ici à l'étude de ces énergies et à l'analyse de la convergence de l'algorithme à travers une série de tests sur une base d'objets synthétiques. Nous présenterons également des résultats de l'application de MGS2 à la lecture labiale

Software Defined Radio Platform for Cognitive Radio: Design and Hierarchical Management

ISBN 978-953-307-274-6Cognitive radio (CR) and/or Software Defined Radio (SDR) inherently require multiband and multi-standard wireless circuit. A SDR is a communications device whose functionality is defined in software. Defining the radio behaviour in software removes the need for hardware alterations during a technology upgrade. A promised open architecture platform for SDR is proposed in this chapter. The platform consists of reconfigurable and reprogrammable hardware platform which provide different standards with a common platform, the SDR software framework which control and manage the whole systems, and the protocol processing software modules which is built on reusable protocol libraries. The main idea here is to have a very flexible platform that enables us to test the validity of the following design approaches: FPGA dynamic partial reconfiguration techniques, parameterization design approach using common operators, hierarchical distributed reconfiguration management

Scale Normalization for the Distance Maps AAM

International audienceThe Active Apearence Models (AAM) are often used in Man-Machine Interaction for their ability to align the faces. We propose a new normalization method for AAM based on distance map in order to strengthen their robustness to differences in illumination. Our normalization do not use the photometric normalization protocol classically used in AAM and is much more simpler to implement. Compared to Distance Map AAM performances of {Leg06} and other AAM implementation which use CLAHE {Zuiderveld94} normalization or gradient information, our proposition is at the same time much robust to illumination and AAM initialization. The tests have been drive in the context of generalization: 10 persons with frontal illumination from M2VTS database {m2vts} were considered to build the AAM, and 17 persons under 21 different illuminations from CMU database {Sim02} were used for the testing base

Facial Action Recognition Combining Heterogeneous Features via Multi-Kernel Learning

International audienceThis paper presents our response to the first interna- tional challenge on Facial Emotion Recognition and Analysis. We propose to combine different types of features to automatically detect Action Units in facial images. We use one multi-kernel SVM for each Action Unit we want to detect. The first kernel matrix is computed using Local Gabor Binary Pattern histograms and a histogram intersection kernel. The second kernel matrix is computed from AAM coefficients and an RBF kernel. During the training step, we combine these two types of features using the recently proposed SimpleMKL algorithm. SVM outputs are then averaged to exploit temporal information in the sequence. To eval- uate our system, we perform deep experimentations on several key issues: influence of features and kernel function in histogram- based SVM approaches, influence of spatially-independent in- formation versus geometric local appearance information and benefits of combining both, sensitivity to training data and interest of temporal context adaptation. We also compare our results to those of the other participants and try to explain why our method had the best performance during the FERA challenge

Combinaison de Descripteurs Hétérogènes pour la Reconnaissance de Micro-Mouvements Faciaux

Session "Posters"National audienceDans cet article, nous présentons notre réponse au premier challenge international sur la reconnaissance et l'analyse d'émotions faciales (Facial Emotion Recognition and Analysis Challenge). Nous proposons une combinaison de dif- férents types de descripteurs dans le but de détecter de manière automatique, les micro-mouvements faciaux d'un visage. Ce système utilise une Machine à Vecteurs Supports Multi-Noyaux pour chacune des Action Units (AU) que nous désirons détecter. Le premier noyau est calculé en utilisant des histogrammes de motifs binaires locaux de Gabor (ou Local Gabor Binary Pattern, LGBP) via un noyau d'intersection d'histogramme. Le second noyau quant à lui, est crée avec des coefficients de Modèles Actifs d'Apparence via un noyau gaussien. Les sorties de chacune des SVM sont ensuite filtrées dans le but d'inclure l'informa- tion temporelle de la séquence. Afin d'évaluer notre système, nous avons procédé à de nombreuses expérimentations sur plusieurs points clefs de notre méthode. Enfin, nous comparons nos résultats à ceux obtenus par les autres participants au challenge, tout en analysant nos performanche

Computed Hrirs and Ears Database for Acoustic Research

International audienc

Genetic Snakes: Application on Lipreading

Contrary to Genetics Snakes, the current methods of mouth modeling are very sensitive to initialization (position of a snake or a deformable contour before convergence) and fall easily into local minima. We propose in this article to make converge two snakes in parallel via a genetic algorithm. The coding of the chromosome takes into account at the same time gradients and region type information contained in the image. In addition we introduce the use of STM (Sparse Template Matching) into the field of leapreading. Thanks to a temporal filter, word signatures (stored in Sparse Templates) make it possible to recognize various words pronounced several times at one week interval