Appearance models yield a compact representation of shape, pose and illumination variations. The probabilistic
appearance model, proposed by Moghaddam et al. (Moghaddam and Pentland, 1997; Tipping and Bishop, 1997b),
has recently shown excellent performances in pattern detection and recognition, outperforming most other linear
and non-linear approaches. Unfortunately, the complexity of this model remains high. In this paper, we introduce
an efficient approximation of this model, which enables fast implementations in statistical estimation-based
schemes. Gains in complexity and cpu time of more than 10 have been obtained, without any loss in the quality of
the results.Les modèles d'apparence permettent d'encoder les variabilités de forme, de pose, et d'illumination dans une seule représentation compacte. Le modèle d'apparence probabiliste de Moghaddam et al. (Moghaddam and Pentland, 1997; Tipping and Bishop, 1997b), reposant sur une interprétation statistique de l'Analyse en Composantes Principales (ACP) s'est récemment illustré par ses excellentes performances en détection et en reconnaissance des formes, surpassant de nombreuses autres méthodes linéaires et non linéaires. Ce modèle, performant, se heurte toutefois à une complexité calculatoire importante. Nous proposons, dans cet article, une approximation de ce modèle qui se prête à une mise en oeuvre rapide, dans le cadre de schémas d'estimation statistique. Des gains en complexité et en temps de calcul supérieurs à 10, sont obtenus, sans aucune perte de qualité dans les résultats des traitements
