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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W1936685705> ?p ?o ?g. }

• W1936685705 abstract "Dans cette these, nous avons principalement explore l'utilisation de l'information temporelle des sequences video afin de l'appliquer a la reconnaissance de personne et de son genre; en particulier, nous nous concentrons sur l'analyse du mouvement de la tete et du visage ainsi que sur leurs applications potentielles comme elements d'identification biometriques. De plus, nous cherchons a exploiter la majorite de l'information contenue dans la video pour la reconnaissance automatique; plus precisement, nous regardons la possibilite d'integrer dans un systeme biometrique multimodal l'information liee au mouvement de la tete et de la bouche avec celle de l'aspect du visage, et nous etudions l'extraction des nouveaux parametres spatio-temporels pour la reconnaissance faciale. Nous presentons d'abord un systeme de reconnaissance de la personne qui exploite l'information relative au mouvement spontane de la tete. Cette information est extraite par le suivi dans le plan image de certains elements caracteristiques du visage. En particulier, nous detaillons la facon dont dans chaque sequence video le visage est tout d'abord detecte semi-automatiquement, puis le suivi automatique dans le temps de certains elements caracteristiques en utilisant une approche basee sur l'appariement de bloques (template matching). Ensuite, nous exposons les normalisations geometriques des signaux que nous avons obtenus, le calcul des vecteurs caracteristiques, et la facon dont ils sont utilises pour estimer les modeles des clients, approximes avec des modeles de melange de gaussiennes. En fin de compte, nous parvenons a identifier et verifier l'identite de la personne en appliquant la theorie des probabilites et la regle de decision bayesienne (aussi appelee inference bayesienne). Nous proposons ensuite une extension multimodale de notre systeme de reconnaissance de la personne; plus precisement, nous integrons a travers un cadre probabiliste unifie l'information sur le mouvement de la tete avec celles liees au mouvement de la bouche et a l'aspect du visage. En fait nous developpons un nouveau sous-systeme temporel qui a un espace caracteristique etendu, lequel est enrichi par certains parametres supplementaires relatif au mouvement de la bouche; dans le meme temps nous introduisons un sous-systeme spatial complementaire au precedent, base sur une extension probabiliste de l'approche Eigenfaces d'origine. Ensuite, une etape d'integration combine les scores de similarite des deux sous-systemes paralleles, grâce a une strategie appropriee de fusion d'opinions. Enfin nous etudions une methode pratique pour extraire de nouveaux parametres spatio-temporels lies au visage a partir des sequences video; le but est de distinguer l'identite et le genre de la personne. A cette fin nous developpons un systeme de reconnaissance appele tomovisages (tomofaces), qui applique la technique de la tomographie video pour resumer en une seule image l'information relative au mouvement et a l'aspect du visage d'une personne. Puis, nous detaillons la projection lineaire a partir de l'espace de l'image en rayons X a un espace caracteristique de dimension reduite, l'estimation des modeles des utilisateurs en calculant les representants des clusters correspondants, et la reconnaissance de l'identite et du genre par le biais d'un classificateur de plus proche voisin, qui adopte des distances dans le sous-espace." @default.
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