[Non communiqué] / In the past decade, 3D statistical face model (3D Morphable Model) has received much attention by both the commercial and public sectors. It can be used for face modeling for photo-realistic personalized 3D avatars and for the application 2D face recognition technique in biometrics. This thesis describes how to achieve an automatic 3D face reconstruction system that could be helpful for building photo-realistic personalized 3D avatars and for 2D face recognition with pose variability. The first systems we propose Combined Active Shape Model for 2D frontal facial landmark location and its application in 2D frontal face recognition in degraded condition. The second proposal is 3D Active Shape Model (3D-ASM) algorithm which is presented to automatically locate facial landmarks from different views. The third contribution is to use biometric data (2D images and 3D scan ground truth) for quantitatively evaluating the 3D face reconstruction. Finally, we address the issue of automatic 2D face recognition across pose using 3D Morphable Model

Cette thèse traite de l'usage de la vision par ordinateur pour des situations d'interaction fortement couplée (IFC) entre l'Homme et la machine. Une interaction est fortement couplée sur un intervalle de temps donné lorsque les systèmes humain et artificiel sont engagés de manière continue dans l'accomplissement d'actions physiques mutuellement observables et dépendantes sur cet intervalle. Le déplacement d'un objet graphique avec la souris relève de l'IFC. Nous modélisons l'IFC sous la forme d'un système en boucle fermée constitué de deux sous-systèmes de type stimulus-réponse. Ce modèle permet d'identifier des requis applicables à la conception, à la réalisation ou à l'évaluation de dispositifs utilisables en IFC. En particulier, nous recommandons une latence inférieure à 50 ms., une résolution adaptée à la tâche utilisateur et la satisfaction de la stabilité statique. Nous considérons ensuite l'usage de la vision par ordinateur dans ce contexte. Une revue des deux approches dominantes du domaine, vision orientée modèle et vision par apparence, nous permet de justifier notre choix de la seconde dont les techniques, de plus faible complexité de calcul, sont susceptibles de satisfaire le requis de latence. Nous présentons ensuite les techniques de vision par ordinateur que nous avons réalisées en adoptant une approche résolument dirigée par la tâche utilisateur. Les deux derniers chapitres détaillent nos expérimentations à la fois techniques et ergonomiques avec la mise en ¦uvre de deux prototypes : le tableau magique et la fenêtre perceptuelle. Le premier utilise un suivi du doigt en vision par ordinateur pour la désignation d'inscriptions sur un tableau blanc physique amplifié de services électroniques. La fenêtre perceptuelle, quant à elle, utilise un suivi du visage comme nouveau flux d'entrée spatiale dans une interface graphique usuelle. Ce flux est utilisé pour la navigation dans une fenêtre.

Lorsque nous explorons une scène visuelle nous focalisons notre attention et notre regard sur certaines régions de la scène dites saillantes an d'étudier ces régions plus en détail. L'objectif de cette thèse était de mieux comprendre les processus attentionnels qui guident le regard lorsque nous regardons une vidéo et de modéliser ces processus. Deux approches complémentaires ont été adoptées : une approche comportementale, à l'aide d'expériences d'oculométrie, pour mieux comprendre comment les personnes regardent une vidéo et une approche de modélisation afin de proposer un modèle, inspiré du système visuel humain, permettant de mettre en évidence les régions saillantes dans des vidéos. Deux modèles ont été proposés. Le premier modèle de saillance à deux voies, extrait des cartes statiques et dynamiques à partir des informations sur la luminance et le mouvement. Les traitements de ces deux voies, bien que relativement indépendants, sont réalisés par des modules communs (filtre "rétinien" et filtres "corticaux") à l'instar de ce qui est fait dans le système visuel. Un deuxième modèle de saillance, à trois voies, intègre au modèle précédent une voie dédiée à la détection des visages, les visages étant connus pour attirer les regards. Des expériences d'oculométrie ont permis d'étudier et d'évaluer ces modèles de saillance en détail.

Les personnes dirigent souvent leur attention vers les objets avec lesquels ils interagissent. Une premiere etape que doivent franchir les systemes informatiques pour s'adapter aux utilisateurs et ameliorer leurs interactions avec eux est de localiser leur emplacement, et en particulier la position de leur tete dans l'image. L'etape suivante est de suivre leur foyer d'attention. C'est pourquoi nous nous interessons aux techniques permettant d'estimer et de suivre le regard des utilisateurs, et en particulier l'orientation de leur tete.<br /><br />Cette these presente une approche completement automatique et independante de l'identite de la personne pour estimer la pose d'un visage a partir d'images basse resolution sous conditions non contraintes. La methode developpee ici est evaluee et validee avec une base de donnees d'images echantillonnee. Nous<br />proposons une nouvelle approche a 2 niveaux qui utilise les apparences globales et locales pour estimer l'orientation de la tete. Cette methode est simple, facile a implementer et robuste a l'occlusion partielle. Les images de visage sont normalisees en<br />taille dans des images de faible resolution a l'aide d'un<br />algorithme de suivi de visage. Ces imagettes sont ensuite projetees dans des memoires autoassociatives et entraineespar la regle d'apprentissage de Widrow-Hoff. Les memoires autoassociatives ne necessitent que peu de parametres et evitent l'usage de couches cachees, ce qui permet la sauvegarde et le chargement de prototypes de poses du visage humain. Nous obtenons une premiere estimation de l'orientation de la tete sur des sujets connus et inconnus.<br /><br />Nous cherchons ensuite dans l'image les traits faciaux saillants du visage pertinents pour chaque pose. Ces traits sont decrits par des champs receptifs gaussiens normalises a l'echelle intrinseque. Ces descripteurs ont des proprietes interessantes et sont moins couteux que les ondelettes de Gabor. Les traits saillants du visage detectes par les champs receptifs gaussiens motivent la construction d'un modele de graphe pour chaque pose. Chaque noeud du graphe peut etre deplace localement en fonction de la saillance du point facial qu'il represente. Nous recherchons parmi les poses voisines de celle trouvee par les memoires autoassociatives le graphe qui correspond le mieux a l'image de test. La pose correspondante est selectionnee comme la pose du visage de la personne sur l'image. Cette methode n'utilise pas d'heuristique, d'annotation manuelle ou de connaissances prealables sur le visage et peut etre adaptee pour estimer la pose d'autres objets deformables.

Lorsque nous pensons à nous-mêmes, à toutes les caractéristiques physiques ou psychologiques qui nous définissent, à tous les objets que nous possédons, nous avons limpression quils ont un statut bien particulier dans notre esprit, quils sont spéciaux pour nous. Notre propre visage est certainement parmi lune des plus uniques et distinctives de toutes ces informations autoréférentielles. Dans ce travail, nous nous sommes penchés sur les spécificités du traitement visuel du propre visage. Dans un premier chapitre théorique, nous avons questionné la possibilité dutiliser le traitement du propre visage comme un indice de conscience de soi (voir Chapitre 1). Ensuite, nous avons passé en revue les différentes études existantes qui concernaient la spécificité du propre visage ou dautres informations autoréférentielles (voir Chapitre 2). Suite à cette revue de la littérature, il est apparu que lintuition selon laquelle notre propre visage est un stimulus spécial navait pas pu être confirmée unanimement par les études qui nous précédaient. Ce travail ambitionnait donc dévaluer empiriquement dans quelle mesure notre propre visage est traité par le système cognitif de façon différente des autres visages que nous rencontrons. Nous avons tenté de répondre à cette question selon trois angles différents. Tout dabord, nous nous sommes intéressés à la précision de la représentation de notre propre visage en mémoire. Pour cela, nous avons utilisé dans notre première étude une méthode psychophysique permettant de déterminer dans quelle mesure nous sommes capables de détecter des modifications fines apportées à des photographies de notre propre visage (voir Chapitre 4). Ensuite, nous avons examiné si la reconnaissance de notre propre visage, mais aussi celle de notre propre corps, sont sous-tendues par des zones cérébrales spécifiques. A cette fin, au cours dune seconde étude, nous avons utilisé limagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf, voir Chapitre 5). Enfin, nous avons testé si le propre visage est particulièrement apte à capturer ou à retenir notre attention lorsquil est présenté de façon inopportune alors que nous sommes occupés à réaliser une tâche sans rapport (voir Chapitres 6, 7 et 8). Pour ce faire, nous avons eu recours, dans une série de trois études, à différents paradigmes attentionnels : un paradigme de jugement de parité, un paradigme de cécité attentionnelle, et un paradigme de recherche visuel lors duquel nous avons procédé à lenregistrement des mouvements oculaires des participants. Tout au long de ce travail, nous avons adopté une approche visant à différencier les effets dautoréférence de simples effets de familiarité. Pour ce faire, dans toutes nos études, nous avons comparé les réponses obtenues lors de la présentation du propre visage du participant à celles obtenues lors de la présentation du visage dune personne hautement familière pour le participant (un ami ou un collègue du même groupe dâge et du même sexe). Par ailleurs, dans les études attentionnelles, les réponses subséquentes à la présentation de ces deux visages familiers étaient également comparées à celles obtenues suite à lapparition de visages de personnes inconnues. En somme, si les performances obtenues sur le propre visage et le visage très familier différaient, nous pourrions penser que ces différences sont dues à laspect autoréférentiel du propre visage. Par contre, si les performances ne différaient pas entre le propre visage et lautre visage très familier mais que ces deux visages se distinguaient des visages inconnus, nous pourrions supposer que nous sommes face à de simples effets de familiarité. La première étude psychophysique a montré que la représentation que nous avons en mémoire de notre propre visage est très précise. Cette précision est seulement limitée par les capacités de discrimination perceptive de notre système visuel. Cependant, il en était de même pour le visage dune autre personne hautement familière. De ce point de vue, il ne semble donc pas que notre propre visage soit spécial. Néanmoins, il semblerait que cette représentation soit sous-tendue par des substrats cérébraux spécifiques, comme indiqué par notre seconde étude en IRMf. Cette étude a aussi montré que notre propre corps serait également traité par des régions cérébrales spécifiques. De plus, certaines régions seraient dédiées au traitement abstrait de notre propre apparence physique puisquelles étaient impliquées indépendamment du type de matériel présenté (visage ou corps). Enfin, nous avons montré, grâce aux trois études attentionnelles, que le propre visage nest pas un distracteur exceptionnel par rapport à dautres visages familiers. En effet, le propre visage ne semble pas capturer lattention de façon automatique. Il semblerait que le propre visage bénéficie simplement dune allocation de lattention préférentielle par rapport à des visages inconnus. En dautres termes, lallocation de lattention au propre visage est sujette à diverses contraintes (par exemple sa localisation spatiale) et il semblerait que lattention soit nécessaire pour identifier le propre visage en tant que tel. Cet ensemble de résultats est discuté dans un dernier chapitre (voir Chapitre 9) où nous tentons de mettre les données provenant des trois perspectives différentes (représentation en mémoire, substrats cérébraux et propriétés attentionnelles relatifs au propre visage) en rapport. De plus, la possibilité dutiliser le propre visage comme outil détude de la conscience de soi ou de différents processus cognitifs (reconnaissance ou attention visuelle) est brièvement passée en revue.<br> <br> When we think about ourselves, about the traits that define us, about the physical characteristics or the objects that we own, we have the intuition that they have a special status in our mind. We deeply feel that they are different from everything else in the world. This thesis concerned the specificity of a highly distinctive self-referential stimulus: the self-face. In the present thesis, we have conducted five studies examining whether the self-face is processed in a special way by comparison with other faces. We have put three main questions: (1) how accurate is the representation of the self-face in memory?; (2) is this representation subtended by specific neural correlates?; and (3) does the self-face have special abilities to attract and/or to hold attention? First, we showed that the perceptual representation in memory of the self-face is similar to that of other familiar faces as regard with its precision. Second, we demonstrated that although ones own face perceptual representation is not really special, the visual processing of the self-face is subtended by specific neural correlates. Apparently, the self-body is also processed via specialised pathways in the brain. In addition, some regions seem devoted to the abstract processing of ones own physical appearance independently of the material presented. Third, we showed that ones own face is not a particularly potent distractor by comparison with other familiar faces. It does not seem able to capture attention but rather benefits from a preferential allocation of attention by comparison with unfamiliar faces. In other words, its attentional processing is subject to various constraints (e.g. spatial localisation, available attentional resources) and attention seems necessary to process self-referential parts of a face. We discussed the idea that the presentation of the self-face can constitute a way to enhance chances of eliciting responses in non-communicative patients but that it is not the best way to study self-consciousness in normal adults when using only behavioural methods. In addition, because of its unique characteristics, the self-face can represent a useful tool of investigation of visual recognition and visual attention.

Doux-amer (1960) et Quand j'aurai payé ton visage (1962) de Claire Martin ont une portée contestataire qui a été longtemps incomprise. Le contexte social des années soixante étant encore fortement marqué par l'empreinte des valeurs patriarcales traditionnelles, la subversion des rôles sociaux de sexe à laquelle se livre Claire Martin n'a pas été appréciée à sa juste valeur. Effectuée dans une perspective féministe, notre étude fait un retour sur ces romans et en montre toute la nouveauté. Notre objectif est de noter les différents aspects contestataires de la représentation du genre (gender) dans Doux-amer et dans Quand j'aurai payé ton visage, aspects qui relèvent d'une vision tout à fait nouvelle pour le début des années soixante, plus proche du point de vue féministe des années soixante-dix et quatre-vingt. Nous nous concentrons sur les personnages qui, par leurs attributs, rendent compte d'une volonté de transformation sociale. II apparaît alors que ces romans sont particulièrement avant-gardistes. Dans le premier chapitre, nous étudions la norme patriarcale en ce qui concerne les rôles sociaux de sexe. Nous examinons les modèles de comportements féminins et masculins que cherchent à imposer les instances sociales des années soixante. Cette étude sociologique et théorique est le point d'appui de l'analyse des différents personnages des romans retenus. Nous commençons par ceux qui se conforment aux lois prescrites. Le portrait de ces personnages masculins nous permet de faire le lien entre la caducité de la norme sociale et la nécessité -c'est l'opinion de Claire Martin, semble-t-il -, de renouveler le système social. Dans ce même chapitre, nous observons l'évolution d'autres personnages, des personnages masculins et féminins qui, influencés par la révolte d'un proche, se détachent peu à peu de la norme traditionnelle pour se définir dans des traits qui leur sont propres. Nous verrons comment l'affirmation de soi remplace peu à peu la soumission chez ces personnages. Le deuxième chapitre consiste en une analyse de la déviance de certains personnages des deux romans. Après un exposé des théories féministes sur le genre sexuel, l'étude des personnages hors norme nous permettra de comprendre que Claire Martin met en place, avant l'heure, une nouvelle identité sexuelle: elle prône une vision variable selon laquelle chacun(e) possède une part de « masculin » et de « féminin ». Cette transformation identitaire fait apparaître des « nouvelles femmes » et des « nouveaux hommes ». Nous traiterons également de la stratégie narrative qui traduit l'aspect particulièrement novateur de la nouvelle masculinité, c'est-à-dire le fait de donner la parole à certains personnages masculins hors norme. La deuxième partie de ce chapitre se penche sur le couple qui, lui aussi, évolue en fonction de la féminité et de la masculinité nouvelles. L'homme et la femme, comme l'aura montré l'analyse des personnages déviants, fusionnent, à présent, dans une complémentarité nouvelle et la complicité qui met fin à la hiérarchie patriarcale crée un contexte amoureux apaisant, favorable à leur épanouissement personnel. Ainsi, nous verrons à quel point Claire Martin a été une pionnière en matière de réflexion sur le genre. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Claire Martin, Doux-amer, Quand j'aurai payé ton visage, Norme, Rôles sociaux de sexe, Masculinité, Couple, Genre sexuel.

Le travail de recherche présenté dans ce mémoire de thèse est dédié à l'analyse et à l'interprétation du mouvement humain avec application à la reconnaissance de postures. L'analyse et l'interprétation du mouvement humain en vision par ordinateur ont de nombreux domaines d'applications tels que la vidéosurveillance, les applications de réalité mixte et les interfaces homme-machine avancées. Nous proposons ici un système temps-réel permettant une analyse et une interprétation du mouvement humain.<br /><br />L'analyse du mouvement humain fait intervenir plusieurs processus de traitement d'images tels que la segmentation d'objets en mouvement, le suivi temporel, la détection de peau, les modèles de corps humain et la reconnaissance d'actions ou de postures. Nous proposons une méthode de suivi temporel en deux étapes permettant de suivre au cours du temps une ou plusieurs personnes même si elles s'occultent entre elles. Cette méthode est basée sur un calcul d'intersection de boîtes englobantes rectangulaires et sur un filtrage partiel de Kalman. Puis nous explicitons une méthode de détection de peau par une approche couleur afin de localiser leurs visages et leurs mains. Toutes ces étapes préliminaires donnent accès à de nombreuses informations bas-niveau. Dans une dernière partie, nous utilisons une partie de ces informations pour reconnaître les postures statiques de personnes parmi les quatre postures suivantes: debout, assis, accroupi et couché. De nombreux résultats illustrent les avantages et les limitations des méthodes proposées, ainsi que leur efficacité et robustesse.

Ce mémoire présente les travaux réalisés dans le cadre de ma thèse. Celle-ci a été menée dans le groupe ISPR (ImageS, Perception systems and Robotics) de l'Institut Pascal au sein de l'équipe ComSee (Computers that See). Ces travaux s'inscrivent dans le cadre du projet Bio Rafale initié par la société clermontoise Vesalis et financé par OSEO. Son but est d'améliorer la sécurité dans les stades en s'appuyant sur l'identification des interdits de stade. Les applications des travaux de cette thèse concernent la détection de visages. Elle représente la première étape de la chaîne de traitement du projet. Les détecteurs les plus performants utilisent une cascade de classifieurs boostés. La notion de cascade fait référence à une succession séquentielle de plusieurs classifieurs. Le boosting, quant à lui, représente un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique qui combinent linéairement plusieurs classifieurs faibles. Le détecteur retenu pour cette thèse utilise également une cascade de classifieurs boostés. L'apprentissage d'une telle cascade nécessite une base d'apprentissage ainsi qu'un descripteur d'images. Cette description des images est ici assurée par des matrices de covariance. La phase d'apprentissage d'un détecteur d'objets détermine ces conditions d'utilisation. Une de nos contributions est d'adapter un détecteur à des conditions d'utilisation non prévues par l'apprentissage. Les adaptations visées aboutissent à un problème de classification avec données manquantes. Une formulation probabiliste de la structure en cascade est alors utilisée pour incorporer les incertitudes introduites par ces données manquantes. Cette formulation nécessite l'estimation de probabilités a posteriori ainsi que le calcul de nouveaux seuils à chaque niveau de la cascade modifiée. Pour ces deux problèmes, plusieurs solutions sont proposées et de nombreux tests sont effectués pour déterminer la meilleure configuration. Enfin, les applications suivantes sont présentées : détection de visages tournés ou occultés à partir d'un détecteur de visages de face. L'adaptation du détecteur aux visages tournés nécessite l'utilisation d'un modèle géométrique 3D pour ajuster les positions des sous-fenêtres associées aux classifieurs faibles.

L'équipe SCEE de Supélec travaille dans le domaine de la radio logicielle et intelligente, encore appelée Radio Cognitive (CR - Cognitive Radio). Dans cette thèse, nous avons présenté une solution pour l'analyse de visage temps réel dans un équipement de radio cognitive. Dans ce cadre particulier, nous proposons des solutions d'analyse de visage, à savoir "l'estimation de la pose et des caractéristiques faciale d'un visage inconnu orienté ". Nous proposons deux systèmes d'alignement de visages. 1) Le premier exploite un AAM 2.5D et une seule caméra. La phase d'optimisation de cet AAM est hybride: elle mixe un algorithme génétique et une descente de gradient. Notre contribution tient dans l'opérateur de descente de gradient qui travaille de concert avec l'opérateur classique de mutation : de cette manière sa présence ne pénalise pas la vitesse d'exécution du système. 2) Le second met en œuvre un AAM 2.5D mais exploite plusieurs caméras. La recherche de la meilleure solution découle également d'une approche hybride qui mixe une optimisation multi-objectifs : le NSGA-II, avec une descente de gradient. Notre contribution tient dans la proposition d'une méthode efficace pour extraire des informations concernant la pertinence de chacune des vues, ces informations sont ensuite exploitées par la descente de gradient. Des comparaisons quantitatives et qualitatives avec d'autres approches mono et multi-objectifs montrent l'intérêt de notre méthode lorsqu'il s'agit d'évaluer la pose et les traits caractéristiques d'un visage inconnu.

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