Une nouvelle approche de reconnaissance de visages 3D partiellement occultés

Hassen Drira (1) , Rim Slama (1) , Boulbaba Ben Amor (1) , Mohamed Daoudi (1) , Anuj Srivastava (2)

1 LIFL - FOX MIIRE
2 Department of Statistics [Tallahassee, FL]

Nous proposons un nouveau cadre géométrique pour la restauration de données manquantes dans les visages 3D, afin de comparer les visages 3D en présence de données manquantes due à l'occultation. Dans ce cadre, nous représentons les surfaces faciales par des courbes radiales émanant des bouts du nez et développons un module de qualité pour détecter les courbes incomplètes qui seront restaurées avant la comparaison. Ce cadre nous permet d'utiliser des inférences statistiques telles que l'estimation des parties manquantes du visage à l'aide de ACP sur les espaces tangents de la variété de forme. En suivant le protocole standard, nous obtenons un taux de reconnaissance de 87.6% pour des visages de la base BOSPHORUS avec des occultations, ce qui représente un résultat compétitif vis à vis de l'état de l'art

Mots clés: Reconnaissance de visage 3D; Biométrie; Occultations; Restauration de données 3D

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]; Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Hassen Drira, Rim Slama, Boulbaba Ben Amor, Mohamed Daoudi, Anuj Srivastava. Une nouvelle approche de reconnaissance de visages 3D partiellement occultés. RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3. ⟨hal-00656521⟩