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Demographic Estimation from Facial Images

PHC : Utique
Codes du projet : 16G1403 -- Campus N° 34882WK
Domaine : Mathématiques - Sciences et technologies de l'information (STIC)
Intitulé : Demographic Estimation from Facial Images
Porteur(s) : BEN AMOR Boulbaba, GHORBEL Faouzi, CHEN Liming, BEN AMAR Chokri
Date de début : 01/01/2016
Date de fin : 31/12/2018

L’analyse, la reconnaissance et la classification faciale 3D présentent aujourd’hui une thématique de recherche à part entière. Avec le développement de caméras 3D permettant de compléter la représentation initialement bidimensionnelle (x-y) par la troisième dimension (z), l’analyse d’images 3D a suscité l’intérêt de plusieurs chercheurs qui la trouvent prometteuse. La biométrie faciale 3D en est un exemple illustrant cette idée.

Le projet DEFI contribuera au développement de fondements théoriques autour de l’analyse géométrique des surfaces faciales et aux problématiques de fusion 2D-3D d’une part et à la mise en place de nouveaux algorithmes pour la reconnaissance des traits biométriques à partir de flux vidéos, d'autre part. L’ensemble de ces solutions développées conjointement par les équipes impliquées dans le projet sera intégré à une même plateforme expérimentale de démonstration.

Objectifs

L’objectif du projet DEFI (Demographic Estimation from Facial Images) est la reconnaissance automatique à partir de flux vidéo 2D et 3D des traits biométriques tels que le genre, l’âge, l’appartenance ethnique et les émotions qu’exhibe le visage durant ses interactions. L’approche proposée consiste à analyser les flux vidéo 2D et 3D afin d’extraire des vecteurs caractéristiques aussi bien sur l’apparence que sur la forme. Elle s’intéresse également à la dimension temporelle (dynamique du visage) pour l’estimation de ces traits. Une étape hors-ligne consiste à apprendre des modèles de classifications (éventuellement réduire l’espace des caractéristiques) et une étape en-ligne permet de tester la précision des modèles (classificateurs) construits dans l’étape précédente.

Résultats

Partie Française,
-----------------------
- Développement d’approches géométriques nouvelles pour l’analyse de formes et de leurs dynamiques.
- Reconnaissance d’émotions en 4D (3D+t) ;
- Évaluation des algorithmes développés sur des benchmarks internationaux ;
- Collection et diffusion d’un nouveau benchmark international ;
- Publications des résultats du projet dans des revues et conférences du domaine ;
- Continuer à organiser des compétitions en liaison avec la thématique, comme le Shape Retrieval Contest

Partie Tunisienne,
------------------------
- Etude et proposition de techniques nouvelles d’analyse et de classification de visages 2D et 3D ;
- Passer à l’analyse de formes et de leurs dynamiques dans le temps et aborder les nouveaux challenges qui en découlent ;
- Évaluation des algorithmes développés sur des benchmarks internationaux ;
- Collection et diffusion d’un nouveau benchmark international ;
- Publications des résultats du projet dans des revues et conférences du domaine ;
- Participation à des compétitions en liaison avec la thématique, comme le Shape Retrieval Contest.

Informations supplémentaires

Ecole Nationale des Sciences de l'Informatique

Partenaire tunisien
Manouba
http://www.ensi.rnu.tn/

Laboratoire(s) ou unité(s) de recherche
Laboratoire GRIFT/CRISTAL


Responsable(s)
Faouzi GHORBEL - GRIFT - Manouba - Tél :71600444 - Email :faouzi.ghorbel@ensi.rnu.tn

CNRS

Partenaire français
Villeneuve d'Ascq
http://cristal.univ-lille.fr/

Laboratoire(s) ou unité(s) de recherche
UMR 9189


Responsable(s)
Boulbaba BEN AMOR - UMR 9189 CRIStAL - Villeneuve d'Ascq - Tél :0320436418 - Email :boulbaba.benamor@telecom-lille.fr

Ecole Centrale de Lyon

Partenaire français
Ecully
http://www.ec-lyon.fr/

Laboratoire(s) ou unité(s) de recherche
Laboratoire d'informatique en image et systèmes d'information (LIRIS)


Responsable(s)
Liming CHEN - LIRIS - Villeurbanne - Tél :0472437134

Ecole Nationale d'Ingénieurs de Sfax

Partenaire tunisien
Sfax
http://www.enis.rnu.tn/EDST/index1.php

Laboratoire(s) ou unité(s) de recherche
Research Group on Intelligent Machines (REGIM)


Responsable(s)
Chokri BEN AMAR - REGIM - Sfax - Tél :74274088 - Email :chokri.benamar@enis.rnu.tn