This thesis presents a robust face recognition method and a combination of methods for gender identification and age group classification for semantic annotation of videos. Local binary pattern histogram which has 256 bins and pixel intensity differences are used as extracted facial features for gender classification. DCT Mod2 features and edge detection results around facial landmarks are used as extracted facial features for age group classification. In gender classification module, a Random Trees classifier is trained with LBP features and an adaboost classifier is trained with pixel intensity differences. DCT Mod2 features are used for training of a Random Trees classifier and LBP features around facial landmark points are used for training another Random Trees classifier in age group classification module. DCT Mod2 features of the detected faces morped by two dimensional face morphing method based on Active Appearance Model and Barycentric Coordinates are used as the inputs of the nearest neighbor classifier with weights obtained from the trained Random Forest classifier in face identification module. Different feature extraction methods are tried and compared and the best achievements in the face recognition module to be used in the method chosen. We compared our classification results with some successful earlier works results in our experiments performed with same datasets and got satisfactory results.

Dans cette thèse, nous explorons l'utilisation des dérivées Gaussiennes multi-échelles comme représentation initiale pour la détection, la reconnaissance et la classification des visages humains dans des images. Nous montrons qu'un algorithme rapide, $O(N)$, de construction d'une pyramide binomiale peut être utilisé pour extraire des dérivées Gaussiennes avec une réponse impulsionnelle identique à un facteur d'échelle $sqrt{2}$>. Nous montrons ensuite qu'un vecteur composé de ces dérivées à différentes échelles et à différents ordres en chaque pixel peut être utilisé comme base pour les algorithmes de détection, de classification et de reconnaissance lesquels atteignent ou dépassent les performances de l'état de l'art avec un coût de calcul réduit. De plus l'utilisation de coefficients entiers, avec une complexité de calcul et des exigences mémoires en $O(N)$ font qu'une telle approche est appropriée pour des applications temps réel embarquées sur des systèmes mobiles. Nous testons cette représentation en utilisant trois problèmes classiques d'analyse d'images faciales : détection de visages, reconnaissance de visages et estimation de l'âge. Pour la détection de visages, nous examinons les dérivées Gaussiennes multi-échelles comme une alternative aux ondelettes de Haar pour une utilisation dans la construction d'une cascade de classifieurs linéaires appris avec l'algorithme Adaboost, popularisé par Viola and Jones. Nous montrons que la représentation pyramidale peut être utilisée pour optimiser le processus de détection en adaptant la position des dérivées dans la cascade. Dans ces experiences nous sommes capables de montrer que nous pouvons obtenir des niveaux de performances de détection similaires (mesurés par des courbes ROC) avec une réduction importante du coût de calcul. Pour la reconnaissance de visages et l'estimation de l'âge, nous montrons que les dérivées Gaussiennes multi-échelles peuvent être utilisées pour calculer une représentation tensorielle qui conserve l'information faciale la plus importante. Nous montrons que combinée à l'Analyse Multilinéaire en Composantes Principales et à la méthode Kernel Discriminative Common Vectors (KDCV), cette représentation tensorielle peut mener à un algorithme qui est similaire aux techniques concurrentes pour la reconnaissance de visages avec un coût de calcul réduit. Pour l'estimation de l'âge à partir d'images faciales, nous montrons que notre représentation tensorielle utilisant les dérivées de Gaussiennes multi-échelles peut être utilisée avec une machine à vecteur de pertinence pour fournir une estimation de l'âge avec des niveaux de performances similaires aux méthodes de l'état de l'art. / In this thesis, we propose to modelize facial images using Gaussian Derivatives computed with a Half-Octave Gaussian Pyramid. In this scope, Gaussian derivatives have shown a high versatility in object recognition and image analysis, nevertheless there is not a considerable number of proposed aproaches in the state-of-the-art that uses Gaussian derivatives for extracting important information from facial images. Motivated by the above mentioned and the high amount of applications in facial analysis, security systems and Biometry, in this thesis as a first time, we propose to use an unique image representation, the Gaussian Scale Space computed with a half octave pyramid. We show in this thesis that this image representation could be used to perform different tasks in facial analysis without lost of performance compared with other approaches in the state-of-the-art that uses more complicated image representations. it is also well know that using an unique image represenation could be convenient in real world applications where the amount of memory capacity is limitated by hardware constraints. To demostrate our assumptations we solve three different tasks in facial analysis: Face detection, Face recognition and Age estimation. In face detection we propose to use a cascade of classifiers using Gaussian derivatives. Specifically we propose to use Gaussian derivatives up to the fourth order, in effect experiemnts using different derivatives orders have shown that fourth order Gaussian derivatives provide important information in face detection and recognition. In adition, to improve the speed of detection using Gaussian derivatives, we develope a new cascade architecture which considerates the computational cost of each Gaussian derivative order to chose its best position in the cascade. Finally, to solve the face recognition and age estimation problems, we propose a tensorial model based in Gaussian derivatives. This tensorial model preserves the 3-D structure of feature space and it does not break the natural structure of data when a vectorization process is applied. Each one of the methods proposed in the thesis are discused and validated with a set of well defined experiments. All our results are compared with the last state-of-the-art results in face detection, recognition and age estimation, giving comparable or superior results