La trisomie 21 (t21) est l'anomalie génétique la plus fréquente à l'origine d'une déficience intellectuelle. Bien que la recherche concernant le stéréotype social de la t21 soit limitée, les personnes porteuses de t21, et particulièrement les enfants, semblent être associées à des traits de personnalité tels que « affectueux » et « heureux », les caractéristiques positives l'emportant sur les négatives comme « retardé ». Cependant, ce stéréotype positif coexiste avec des attitudes ambivalentes notamment à propos de l'intégration scolaire de ces enfants. L'objectif principal de cette thèse est d'étudier ce stéréotype au niveau implicite ainsi que l'impact des caractéristiques faciales sur le stéréotype au niveau explicite et implicite. Nos résultats confirment d'une part, un stéréotype social positif explicite dans des échantillons d'étudiants, d'adultes non étudiant et de professionnels du handicap intellectuel. Les visages d'enfants présentant plus de traits faciaux associés à la t21 sont associés à un stéréotype moins positif que ceux en présentant moins. D'autre part, nous mettons en évidence un stéréotype négatif au niveau implicite, même chez les professionnels du handicap. Nous étudions l'influence des variables individuelles sexe, familiarité avec la t21 et théories implicites de l'intelligence sur le stéréotype explicite et implicite. Puis, nous montrons une relation négative entre la typicalité des visages et le jugement sur l'intelligence alors que nous n'observons pas de relation significative entre la typicalité des visages et le niveau cognitif. Nous discutons l'implication de ces résultats sur l'étude du stéréotype et sur les personnes stigmatisées. / Trisomy 21 (t21) or Down syndrome is the most frequent genetic disorder associated with intellectual disability. Although research on the social stereotype toward t21 is very limited, it seems that persons with t21 are typically viewed as “affectionate” and “happy”; with positive personality traits prevailing over the negative ones (e.g., “mentally retarded”). However, this positive stereotype coexists with ambivalent attitudes. The main objective of this study was to investigate the stereotype at the implicit level and the impact of t21 facial features on the stereotype of t21 at the both explicit and implicit levels. Our results confirm, on one hand, a positive social stereotype explicit in samples of young adult students, non-student adults and professional caregivers working with intellectually disabled persons. The positive bias typically found in explicit judgments of children with t21 is smaller for those whose facial features are highly characteristic of this disorder, compared to their counterparts with less distinctive features and to typically developing children. On the other hand, we also show that this bias can coexist with negative evaluations at the implicit level, even among professional caregivers but to a lesser extent. We study the influence of individual variables sex, familiarity with the t21 and implicit theories of intelligence on explicit and implicit stereotypes. Finally, we show a negative relationship between t21 typicality of faces and the judgment of the intelligence as we do not observe a significant relationship between typicality and the cognitive level. We discuss the implications of these results.

Cette thèse de doctorat est dédiée à l’analyse automatique de visages 3D, incluant la détection de points d’intérêt et la reconnaissance de l’expression faciale. En effet, l’expression faciale joue un rôle important dans la communication verbale et non verbale, ainsi que pour exprimer des émotions. Ainsi, la reconnaissance automatique de l’expression faciale offre de nombreuses opportunités et applications, et est en particulier au coeur d’interfaces homme-machine "intelligentes" centrées sur l’être humain. Par ailleurs, la détection automatique de points d’intérêt du visage (coins de la bouche et des yeux, ...) permet la localisation d’éléments du visage qui est essentielle pour de nombreuses méthodes d’analyse faciale telle que la segmentation du visage et l’extraction de descripteurs utilisée par exemple pour la reconnaissance de l’expression. L’objectif de cette thèse est donc d’élaborer des approches de détection de points d’intérêt sur les visages 3D et de reconnaissance de l’expression faciale pour finalement proposer une solution entièrement automatique de reconnaissance de l’activité faciale incluant l’expression et les unités d’action (ou Action Units). Dans ce travail, nous avons proposé un réseau de croyance bayésien (Bayesian Belief Network ou BBN) pour la reconnaissance d’expressions faciales ainsi que d’unités d’action. Un modèle statistique de caractéristiques faciales (Statistical Facial feAture Model ou SFAM) a également été élaboré pour permettre la localisation des points d’intérêt sur laquelle s’appuie notre BBN afin de permettre la mise en place d’un système entièrement automatique de reconnaissance de l’expression faciale. Nos principales contributions sont les suivantes. Tout d’abord, nous avons proposé un modèle de visage partiel déformable, nommé SFAM, basé sur le principe de l’analyse en composantes principales. Ce modèle permet d’apprendre à la fois les variations globales de la position relative des points d’intérêt du visage (configuration du visage) et les variations locales en terme de texture et de forme autour de chaque point d’intérêt. Différentes instances de visages partiels peuvent ainsi être produites en faisant varier les valeurs des paramètres du modèle. Deuxièmement, nous avons développé un algorithme de localisation des points d’intérêt du visage basé sur la minimisation d’une fonction objectif décrivant la corrélation entre les instances du modèle SFAM et les visages requête. Troisièmement, nous avons élaboré un réseau de croyance bayésien (BBN) dont la structure décrit les relations de dépendance entre les sujets, les expressions et les descripteurs faciaux. Les expressions faciales et les unités d’action sont alors modélisées comme les états du noeud correspondant à la variable expression et sont reconnues en identifiant le maximum de croyance pour tous les états. Nous avons également proposé une nouvelle approche pour l’inférence des paramètres du BBN utilisant un modèle de caractéristiques faciales pouvant être considéré comme une extension de SFAM. Finalement, afin d’enrichir l’information utilisée pour l’analyse de visages 3D, et particulièrement pour la reconnaissance de l’expression faciale, nous avons également élaboré un descripteur de visages 3D, nommé SGAND, pour caractériser les propriétés géométriques d’un point par rapport à son voisinage dans le nuage de points représentant un visage 3D. L’efficacité de ces méthodes a été évaluée sur les bases FRGC, BU3DFE et Bosphorus pour la localisation des points d’intérêt ainsi que sur les bases BU3DFE et Bosphorus pour la reconnaissance des expressions faciales et des unités d’action. / This Ph.D thesis work is dedicated to automatic facial analysis in 3D, including facial landmarking and facial expression recognition. Indeed, facial expression plays an important role both in verbal and non verbal communication, and in expressing emotions. Thus, automatic facial expression recognition has various purposes and applications and particularly is at the heart of "intelligent" human-centered human/computer(robot) interfaces. Meanwhile, automatic landmarking provides aprior knowledge on location of face landmarks, which is required by many face analysis methods such as face segmentation and feature extraction used for instance for expression recognition. The purpose of this thesis is thus to elaborate 3D landmarking and facial expression recognition approaches for finally proposing an automatic facial activity (facial expression and action unit) recognition solution.In this work, we have proposed a Bayesian Belief Network (BBN) for recognizing facial activities, such as facial expressions and facial action units. A StatisticalFacial feAture Model (SFAM) has also been designed to first automatically locateface landmarks so that a fully automatic facial expression recognition system can be formed by combining the SFAM and the BBN. The key contributions are the followings. First, we have proposed to build a morphable partial face model, named SFAM, based on Principle Component Analysis. This model allows to learn boththe global variations in face landmark configuration and the local ones in terms of texture and local geometry around each landmark. Various partial face instances can be generated from SFAM by varying model parameters. Secondly, we have developed a landmarking algorithm based on the minimization an objective function describing the correlation between model instances and query faces. Thirdly, we have designed a Bayesian Belief Network with a structure describing the casual relationships among subjects, expressions and facial features. Facial expression oraction units are modelled as the states of the expression node and are recognized by identifying the maximum of beliefs of all states. We have also proposed a novel method for BBN parameter inference using a statistical feature model that can beconsidered as an extension of SFAM. Finally, in order to enrich information usedfor 3D face analysis, and particularly 3D facial expression recognition, we have also elaborated a 3D face feature, named SGAND, to characterize the geometry property of a point on 3D face mesh using its surrounding points.The effectiveness of all these methods has been evaluated on FRGC, BU3DFEand Bosphorus datasets for facial landmarking as well as BU3DFE and Bosphorus datasets for facial activity (expression and action unit) recognition.