Analyse des expressions faciales dans un flux vidéo

Abstract

De nos jours, dans des domaines tels que la sécurité et la santé, une forte demande consiste à pouvoir analyser le comportement des personnes en s'appuyant notamment sur l'analyse faciale. Dans cette thèse, nous explorons de nouvelles approches à destination de systèmes d’acquisition peu contraints. Plus spécifiquement, nous nous intéressons à l'analyse des expressions faciales en présence de variation d'intensité et de variations de pose du visage. Notre première contribution s'intéresse à la caractérisation précise des variations d'intensité des expressions faciales. Nous proposons un descripteur innovant appelé LMP qui s'appuie sur les propriétés physiques déformables du visage afin de conserver uniquement les directions principales du mouvement facial induit par les expressions. La particularité principale de notre travail est de pouvoir caractériser à la fois les micro et les macro expressions, en utilisant le même système d'analyse. Notre deuxième contribution concerne la prise en compte des variations de pose. Souvent, une étape de normalisation est employée afin d'obtenir une invariance aux transformations géométriques. Cependant, ces méthodes sont utilisées sans connaître leur impact sur les expressions faciales. Pour cela, nous proposons un système d'acquisition innovant appelé SNaP-2DFe. Ce système permet de capturer simultanément un visage dans un plan fixe et dans un plan mobile. Grâce à cela, nous fournissons une connaissance du visage à reconstruire malgré les occultations induites par les rotations de la tête. Nous montrons que les récentes méthodes de normalisation ne sont pas parfaitement adaptées pour l'analyse des expressions faciales.