Descriptions Dynamique des Expressions Faciales
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- Marc-Antoine Carignan
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1 UMR 5205 Descriptions Dynamique des Expressions Faciales - Yi JI JOURNEE EMOTION - 29/11/ Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université Lumière Lyon 2/Ecole Centrale de Lyon Université Claude Bernard Lyon 1, bâtiment Nautibus 43, boulevard du 11 novembre 1918 F Villeurbanne cedex JOURNEE EMOTION - 29/11/2010
2 Plan Introduction Analyse d expressions facials Détection des organes faciaux Description des expressions Reconnaissance des expressions Expérimentations Conclusions et perspectives JOURNEE EMOTION - 29/11/2010 2
3 Visage Communication non verbale Key parties du visage (ou organes) Skin Cheveux Yeux Menton Langue (dents) Bouche 44 muscles composant le Image from visage. JOURNEE EMOTION - 29/11/2010 3
4 Notre System de Reconnaissance Détection de visage Extraction des informations Identification l expression faciale (image / séquence) JOURNEE EMOTION - 29/11/2010 4
5 Détection de Visage- Apprendre les parties pertinentes Images avec des expressions Images avec des visages neutres Images soustraites Organes détectés Visages de taille normalisée JOURNEE EMOTION - 29/11/2010 5
6 Description statique Visages de taille normalisée Application d un masque Division en 8 blocs LBP modifié pour les primitives de texture L'enchaînement des locaux histogrammes. JOURNEE EMOTION - 29/11/2010 6
7 Description dynamique Calcul de tranches : XT YT JOURNEE EMOTION - 29/11/2010 7
8 Description dynamique Apparences et caractéristiques Plan: XY YT XT JOURNEE EMOTION - 29/11/2010 8
9 Description dynamique Deux descripteurs dans le plan YT Texture (VTB) Vertical Temps Binaire 1. Introduction 2. Analyse Classification d expressions d objets faciales3. Analyse Expérimentations d expressions faciales Conclusions 4. Conclusions et perspectives et perspectives JOURNEE EMOTION - 29/11/2010 9
10 Description dynamique Deux descripteurs dans le plan YT Moments Changements de forme JOURNEE EMOTION - 29/11/
11 Classification d images SVM (machines à vecteurs de support) Fonction noyau : polynomiale SVM + boosting Validation croisée (10 folds, 2 folds) JOURNEE EMOTION - 29/11/
12 Classification de séquences 1 vecteur associé à chaque image Somme pondérée pour classer une séquence JOURNEE EMOTION - 29/11/
13 Evaluation des descripteurs statiques JAFFE Performance de la reconnaissance Feng % Guo % Shan09 81% Koutlas % Liao % YI(09): SVM (2048 bins) 98.3% YI(09) : boosted-svm (73 bins) 98.8% JOURNEE EMOTION - 29/11/
14 Evaluation des descripteurs statiques Kanade-Cohn database (97 sujets, 504 séquences) SN = Nombre de sujets, SqN = Nombre de séquences C = Nombre de classes, A = Automatique, M = méthode, AR = Prédictions correctes, LOSO = Leave-One-Subject-Out. JOURNEE EMOTION - 29/11/
15 Evaluation des descripteurs dynamiques SN = Nombre de Sujets, C = nombre de classes, D = Dynamique, A = Automatique, AR = Prédictions correctes, SqN = nombre de séquences LOSO = Leave-One-Subject-Out. En Kanade-Cohn database JOURNEE EMOTION - 29/11/
16 Evaluation classification de séquences SN = Nombre de Sujets, SqN = nombre of séquences C = nombre de classes, D = Dynamique, A = Automatique, M = méthode, AR = Prédictions correctes, LOSO = Leave-One-Subject-Out. En Kanade-Cohn database JOURNEE EMOTION - 29/11/
17 Classification-MMI 199 séquences, 10 - folds Tripathi et Aravind % Shan et al % YI(09) : statique 91.2% YI(09): LBP+VTB 92% YI(09): Moments 89% YI(09): LBP+VTB (Séquences) YI(09): Moments (Séquences) 95% 97% JOURNEE EMOTION - 29/11/
18 Conclusion et Perspectives Conclusion Détection de visage basé en des changements d'expression Deux descripteurs dynamiques sur le plan spatio-temporelle Identification des séquences d images Perspectives Expressions spontanées Micro-expressions Explorer «neutre-expression-neutre» JOURNEE EMOTION - 29/11/
19 Merci! Questions? JOURNEE EMOTION - 29/11/
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