Extraction automatique de contour de lèvre à partir du modèle CLNF
Résumé
Dans cet article nous proposons une nouvelle solution pour extraire le contour interne des lèvres d'un locuteur sans utiliser d'artifices. La méthode s'appuie sur un algorithme récent d'extraction du contour de visage développé en vision par ordinateur, CLNF pour Constrained Local Neural Field. Cet algorithme fournit en particulier 8 points caractéristiques délimitant le contour interne des lèvres. Appliqué directement à nos données audio-visuelles du locuteur, le CLNF donne de très bons résultats dans environ 70% des cas. Des erreurs subsistent cependant pour le reste des cas. Nous proposons des solutions pour estimer un contour raisonnable des lèvres à partir des points fournis par CLNF utilisant l'interpolation par spline permettant de corriger ses erreurs et d'extraire correctement les paramètres labiaux classiques. Les évaluations sur une base de données de 179 images confirment les performances de notre algorithme. ABSTRACT Automatic lip contour extraction using CLNF model. In this paper a new approach to extract the inner contour of the lips of a speaker without using artifices is proposed. The method is based on a recent face contour extraction algorithm developed in computer vision. This algorithm, which is called Constrained Local Neural Field (CLNF), provides 8 characteristic points (landmarks) defining the inner contour of the lips. Applied directly to our audiovisual data of the speaker, CLNF gives very satisfactory results in about 70% of cases. However, errors exist for the remaining cases. We offer solutions for estimating a reasonable inner lip contour from the landmarks provided by CLNF based on spline to correct its bad behaviors and to extract the suitable labial parameters A, B and S. The evaluations on a 179 image database confirm performance of our algorithm. MOTS-CLES : modèle CLNF, spline, contour des lèvres, paramètres labiaux, parole visuelle.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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