Machine à Vecteurs Supports Multi-Noyau pour la détection de points caractéristiques du visage

Résumé : Dans cet article, nous présentons une méthode robuste et précise pour détecter 17 points caractéristiques du visage sur des images expressives. Une nouvelle architecture multi-résolution basée sur les récents algorithmes multi-noyau est introduite. Les patches de faibles résolutions codent les informations globales du visage donnant lieu à une détection grossière mais robuste du point désiré. Les patches de grandes résolutions quant à eux utilisent les détails locaux afin d'affiner cette localisation. En combinant une détection indépendante de points et des informations a priori sur les distributions de points, nous proposons un détecteur robuste aux changements d'expressions ainsi qu'aux variations d'illuminations. Ce système a été évalué sur plusieurs bases de données de la littérature. Les résultats présentés améliorent les performances des détecteurs de l'état de l'art
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00656522
Contributor : Amélie Cordier <>
Submitted on : Tuesday, January 17, 2012 - 2:33:28 PM
Last modification on : Thursday, March 21, 2019 - 1:12:54 PM
Document(s) archivé(s) le : Wednesday, April 18, 2012 - 2:25:07 AM

File

rfia2012_submission_99.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : hal-00656522, version 1

Citation

Vincent Rapp, Thibaud Sénéchal, Bailly Kevin, Lionel Prevost. Machine à Vecteurs Supports Multi-Noyau pour la détection de points caractéristiques du visage. RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3. ⟨hal-00656522⟩

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