Extraction automatique de contour de lèvre à partir du modèle CLNF

Dans cet article nous proposons une nouvelle solution pour extraire le contour interne des levres d'un locuteur sans utiliser d'artifices. La methode s'appuie sur un algorithme recent d'extraction du contour de visage developpe en vision par ordinateur, CLNF pour Constrained Local Neural Field. Cet algorithme fournit en particulier 8 points caracteristiques delimitant le contour interne des levres. Applique directement a nos donnees audio-visuelles du locuteur, le CLNF donne de tres bons resultats dans environ 70% des cas. Des erreurs subsistent cependant pour le reste des cas. Nous proposons des solutions pour estimer un contour raisonnable des levres a partir des points fournis par CLNF utilisant l'interpolation par spline permettant de corriger ses erreurs et d'extraire correctement les parametres labiaux classiques. Les evaluations sur une base de donnees de 179 images confirment les performances de notre algorithme. ABSTRACT Automatic lip contour extraction using CLNF model. In this paper a new approach to extract the inner contour of the lips of a speaker without using artifices is proposed. The method is based on a recent face contour extraction algorithm developed in computer vision. This algorithm, which is called Constrained Local Neural Field (CLNF), provides 8 characteristic points (landmarks) defining the inner contour of the lips. Applied directly to our audiovisual data of the speaker, CLNF gives very satisfactory results in about 70% of cases. However, errors exist for the remaining cases. We offer solutions for estimating a reasonable inner lip contour from the landmarks provided by CLNF based on spline to correct its bad behaviors and to extract the suitable labial parameters A, B and S. The evaluations on a 179 image database confirm performance of our algorithm. MOTS-CLES : modele CLNF, spline, contour des levres, parametres labiaux, parole visuelle.