3D Facial Expressions Recognition Using Shape Analysis and Machine Learning

La reconnaissance des expressions faciales est une tâche difficile, qui a recu un interet croissant au sein de la communaute des chercheurs, et qui impacte les applications dans des domaines lies a l'interaction homme-machine (IHM). Dans le but de construire des systemes IHM approchant le comportement humain et emotionnellement intelligents, les scientifiques essaient d'introduire la composante emotionnelle dans ce type de systemes. Le developpement recent des capteurs d'acquisition 3D a fait que les donnees 3D deviennent de plus en plus disponibles, et ce type de donnees vient pour remedier a des problemes inherents aux donnees 2D tels que les variations d'eclairage, de pose et d'echelle et de faible resolution. Plusieurs bases de donnees 3D du visage sont publiquement disponibles pour les chercheurs dans le domaine de la reconnaissance d'expression faciale leur permettant ainsi de valider et d'evaluer leurs approches. Cette these traite le probleme la reconnaissance d'expression faciale et propose une approche basee sur l'analyse de forme pour la reconnaissance d'expression dans un cadre statique (relatif a une seule image) et dynamique (relatif a une sequence video). Tout d'abord, une representation du modele 3D du visage basee sur les courbes est proposee pour decrire les traits du visage. Puis, une fois ces courbes sont extraites, l'information de forme qui leur est liee est quantifiee en utilisant un cadre de travail base sur la geometrie Riemannienne. Nous obtenons, par la suite, des scores de similarite entre les differentes formes locales du visage. Nous constituons, alors, un vecteur de caracteristiques associees a chaque surface faciale. Ensuite, ces caracteristiques sont utilisees comme parametres d'entree a des algorithmes d'apprentissage automatique et de classification pour la reconnaissance d'expressions. Des experimentations exhaustives sont alors entreprises pour valider notre approche et des resultats sont presentes et compares aux resultats des travaux de l'etat de l'art.