Reconnaissance du Genre de Visage 3D

Reconnaissance du Genre de Visage 3D
Baiqiang XIA+;*, Boulbaba Ben Amor+;*, Mohamed Daoudi+;*
+ Institut Mines-TELECOM/TELECOM Lille, France.
* Laboratoire d’Informatique Fondamentale de Lille (UMR Lille1/CNRS 8022), Université de Lille 1, France
{xia.baiqiang, boulbaba.benamor, mohamed.daoudi}@telecom-lille.fr
Introduction- Visage 3D
Hypothèses
 Représente la forme géométrique du visage en 3D.
 Contient des informations d'identité, et des biométries
douces (le genre, l’âge, etc.).
 Robuste aux changements de l'illumination et des poses.
Les images 2D sont sensibles à ces changements.
 Les visages sont approximativement symétriques.
Les visages des hommes sont moins symétriques que les
visages des femme, en général.
On peut distinguer les hommes et les femmes en fonction
de la magnitude de la symétrie dans leurs visages.
Comment décrire l'asymétrie dans le visage 3D?
 Prétraitement de visage 3D
 Extraire des caractéristiques de symétrie.
 Représenter des visages avec des courbes radiales
partant du bout du nez.
 Comparer les courbes radiales symétriques sur chaque
point paramétrée.
 Prendre les magnitudes de différence sur chaque point
comme caractéristiques (montrer comme colormap).
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Expérimentation
 La base de données
 La base FRGCv2
– 4007 visages 3D
– 466 personnes
 Classification en utilisant
le Forêts Aléatoires
 Résultat de 10 fois la validation croisée
 91% de taux de bonne classification
avec les 466 visages (visages neutres).
 88% de taux de bonne classification
avec les 4007 visages (incluant des
visages expressifs).
 Conclusion
 le genre est liée à la symétrie du visage 3D.
 La méthode basée sur la symétrie du
visage est efficace, même avec des
expressions faciales.
 Compétences
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Office D104N, Telecom Lille Rue G. Marconi, Cité Scientifique
Villeneuve d'Ascq, 59650, FRANCE.
[email protected]
(+33) (0)3 20 33 55 17
(+33) (0)3 20 33 55 99
Baiqiang XIA,
PhD. student,
Université Lille1.
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