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
Type de document :
Communication dans un congrès
RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3, 2012
Liste complète des métadonnées


https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00656522
Contributeur : Amélie Cordier <>
Soumis le : mardi 17 janvier 2012 - 14:33:28
Dernière modification le : mardi 17 janvier 2012 - 16:18:40
Document(s) archivé(s) le : mercredi 18 avril 2012 - 02:25:07

Fichier

rfia2012_submission_99.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00656522, version 1

Collections

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, 2012. <hal-00656522>

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

221

Téléchargements du document

204