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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00491328 |
| Date | 29 April 2010 |
| Creators | Sattar, Abdul |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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