Sélection de caractéristiques géométriques ...
Type de document :
Compte-rendu et recension critique d'ouvrage
DOI :
Titre :
Sélection de caractéristiques géométriques pour la reconnaissance faciale 3D
Auteur(s) :
Ballihi, Lahoucine [Auteur]
Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] [GSCM-LRIT]
FOX MIIRE [LIFL]
Ben Amor, Boulbaba [Auteur]
Institut TELECOM/TELECOM Lille1
FOX MIIRE [LIFL]
Daoudi, Mohamed [Auteur]
Institut TELECOM/TELECOM Lille1
FOX MIIRE [LIFL]
Srivastava, Anuj [Auteur]
Department of Statistics [Tallahassee, FL]
Aboutajdine, Driss [Auteur]
Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] [GSCM-LRIT]
Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] [GSCM-LRIT]
FOX MIIRE [LIFL]
Ben Amor, Boulbaba [Auteur]
Institut TELECOM/TELECOM Lille1
FOX MIIRE [LIFL]
Daoudi, Mohamed [Auteur]

Institut TELECOM/TELECOM Lille1
FOX MIIRE [LIFL]
Srivastava, Anuj [Auteur]
Department of Statistics [Tallahassee, FL]
Aboutajdine, Driss [Auteur]
Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] [GSCM-LRIT]
Titre de la revue :
Traitement du Signal
Pagination :
383-407
Éditeur :
Lavoisier
Date de publication :
2013-01-01
ISSN :
0765-0019
Mot(s)-clé(s) :
géométrie Riemannienne
chemin géodésique
courbes faciales
AdaBoost
chemin géodésique
courbes faciales
AdaBoost
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Résumé :
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 ...
Lire la suite >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.Lire moins >
Lire la suite >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.Lire moins >
Langue :
Français
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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