Face recognition robust to occlusions

Résumé : La reconnaissance faciale est une technologie importante en vision par ordinateur, avec un rôle central en biométrie, interface homme-machine, contrôle d’accès, indexation multimédia, etc. L’occultation partielle, qui change complétement l’apparence d’une partie du visage, ne provoque pas uniquement une dégradation des performances en reconnaissance faciale, mai peut aussi avoir des conséquences en termes de sécurité. Dans cette thèse, nous concentrons sur le problème des occultations en reconnaissance faciale en environnements non contrôlés. Nous proposons une séquence qui consiste à analyser de manière explicite les occultations et à fiabiliser la reconnaissance faciale soumises à diverses occultations. Nous montrons dans cette thèse que l’approche proposée est plus efficace que les méthodes de l’état de l’art opérant sans traitement explicite dédié aux occultations. Nous identifions deux nouveaux types d’occultations, à savoir éparses et dynamiques. Des solutions sont introduites pour gérer ces problèmes d’occultation nouvellement identifiés dans un contexte de vidéo surveillance avancé. Récemment, le nouveau capteur Kinect a été utilisé avec succès dans de nombreuses applications en vision par ordinateur. Nous introduisons ce nouveau capteur dans le contexte de la reconnaissance faciale, en particulier en présence d’occultations, et démontrons son efficacité par rapport aux caméras traditionnelles. Finalement, nous proposons deux approches basées 2D et 3D permettant d’améliorer les techniques de base en reconnaissance de visages. L’amélioration des méthodes de base peut alors générer un impact positif sur les résultats de reconnaissance en présence d’occultations.
Mots-clés : Occultation
Type de document :
Thèse
Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Télécom ParisTech, 2013. English. 〈NNT : 2013ENST0020〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [154 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-01183710
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : lundi 10 août 2015 - 17:32:06
Dernière modification le : vendredi 30 juin 2017 - 10:56:32
Document(s) archivé(s) le : mercredi 11 novembre 2015 - 10:30:43

Fichier

TheseMinV2.pdf
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01183710, version 1

Citation

Rui Min. Face recognition robust to occlusions. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Télécom ParisTech, 2013. English. 〈NNT : 2013ENST0020〉. 〈tel-01183710〉

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

711

Téléchargements du document

1122