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Sélection de caractéristiques géométriques ...
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Document type :
Article dans une revue scientifique
DOI :
10.3166/TS.29.383-40
Title :
Sélection de caractéristiques géométriques pour la reconnaissance faciale 3D
Author(s) :
Ballihi, Lahoucine [Auteur]
Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] [GSCM-LRIT]
FOX MIIRE [LIFL]
Ben Amor, Boulbaba [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Daoudi, Mohamed [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Srivastava, Anuj [Auteur]
Department of Statistics [Tallahassee, FL]
Aboutajdine, Driss [Auteur]
Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] [GSCM-LRIT]
Journal title :
Traitement du Signal
Pages :
383-407
Publisher :
Lavoisier
Publication date :
2013-01-01
ISSN :
0765-0019
Keyword(s) :
géométrie Riemannienne
chemin géodésique
courbes faciales
AdaBoost
HAL domain(s) :
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
French abstract :
Dans cet article nous proposons de coupler la géométrie riemannienne avec les techniques d'apprentissage pour une biométrie faciale efficace et robuste aux changements d'expressions faciales. Nous représentons localement ...
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Dans cet article nous proposons de coupler la géométrie riemannienne avec les techniques d'apprentissage pour une biométrie faciale efficace et robuste aux changements d'expressions faciales. Nous représentons localement la forme des surfaces faciales par des collections de courbes 3D. Nous appliquons des techniques d'apprentissage afin de déterminer les courbes les plus pertinentes à la reconnaissance d'identité des personnes. Le taux de reconnaissance de l'ordre de 98,02 % sur le benchmark de référence FRGC v2 confirme l'efficacité de coupler l'analyse géométrique de la forme avec des techniques d'apprentissage.Show less >
Language :
Français
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Nationale
Popular science :
Non
Collections :
  • Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Source :
Harvested from HAL
Files
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