Fusion d'Experts pour une Biométrie Faciale 3D Robuste aux Déformations

Ben Amor Boulbaba (1) , Drira Hassen (1) , Daoudi Mohamed (1) , Ardabilian Mohsen (2) , Ben Soltana Wael (2) , Liming Chen (3) , Pierre Lemaire (2) , Nesli Erdogmus (4) , Jean Luc Dugelay (4) , Joseph Colineau (5)

1 LIFL - FOX MIIRE
2 LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
3 imagine - Extraction de Caractéristiques et Identification
4 EURECOM
5 Thales Research and Technology [Palaiseau]

Nous étudions dans cet article l'apport de la géométrie tridimensionnelle du visage dans la reconnaissance des individus. La principale contribution est d'associer plusieurs experts (matcheurs) de biométrie faciale 3D afin d'achever de meilleures performances comparées aux performances individuelles de chacun, notamment en présence d'expressions. Les experts utilisés sont : (E1) Courbes radiales élastiques, (E2) MS-eLBP, une version étendue multi-échelle de l'opérateur LBP, (E3) l'algorithme de recalage non-rigide TPS, en plus d'un expert de référence (Eref) l'algorithme de recalage rigide connu ICP. Profitant de la complémentarité de chacun des experts, la présente approche affiche un taux d'identification qui dépasse les 99% en présence d'expressions faciales sur la base FRGCv2. Une étude comparative avec l'état de l'art confirme le choix et l'intérêt de combiner plusieurs experts afin d'achever de meilleurs performances

Mots clés: géométrie Riemannienne; visage 3D; Biométrie; fusion; TPS; ICP; LBP

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

Ben Amor Boulbaba, Drira Hassen, Daoudi Mohamed, Ardabilian Mohsen, Ben Soltana Wael, et al.. Fusion d'Experts pour une Biométrie Faciale 3D Robuste aux Déformations. RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3. ⟨hal-00656552⟩