Object classification in images and videos: Application to facial expressions

Yi Ji 1
1 imagine - Extraction de Caractéristiques et Identification
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Dans cette thèse, nous avons abordé la problématique de la classification d'objets puis nous l'avons appliqué à la classification et la reconnaissance des expressions faciales. D'abord, nous nous sommes inspirés des processus de Dirichlet, comme des distributions dans l'espace des distributions, qui génèrent des composantes intermédiaires permettant d'améliorer la catégorisation d'objets. Ce modèle, utilisé notamment dans la classification sémantique de documents, se caractérise par le fait d'être non paramétrique, et d'être hiérarchique. Dans une première phase, l'ensemble des composantes intermédiaires de base sont extraites en utilisant l'apprentissage bayésien par MCMC puis une sélection itérative des classifiers faibles les plus distinctifs parmi toutes les composantes est opéré par Adaboost. Notre objectif est de cerner les distributions des composantes latentes aussi bien celles partagées par les différentes classes que celles associées à une catégorie particulière. Nous avons cherché dans cette seconde partie à appliquer notre approche de classification aux expressions faciales. Ce travail a consisté à trouver les méthodes adéquates pour décrire les aspects statiques et dynamiques au cours de l'expression faciale, et donc à concevoir de nouveaux descripteurs capables de représenter les caractéristiques des mouvements des muscles faciaux, et par là même, identifier la catégorie de l'expression.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
4914; T. 2010
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01459937
Contributeur : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Soumis le : mardi 7 février 2017 - 15:21:26
Dernière modification le : mercredi 8 février 2017 - 14:16:37

Identifiants

  • HAL Id : hal-01459937, version 1

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Yi Ji. Object classification in images and videos: Application to facial expressions. 4914; T. 2010. 〈hal-01459937〉

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