Accueil du site > Accueil > Actualités

Soutenance de thèse

Raphaël WEBER soutient sa thèse intitulée :

Construction non supervisée d’un modèle expressif spécifique à la personne.

La soutenance aura lieu jeudi 23 novembre à 13h30, salle 153 à CentraleSupélec, Rennes.

Résumé :
Construction non supervisée d’un modèle expressif spécifique à la personne.

L’analyse automatique des expressions faciales connaît un intérêt grandissant ces dernières décennies du fait du large champ d’applications qu’elle peut servir. Un des domaines d’applications visé est le médical avec notamment l’analyse automatique des variations de comportement pour le maintien à domicile des personnes âgées. Cette thèse propose de construire un modèle expressif continu spécifique à la personne de manière non supervisée (i.e. sans connaissance a priori sur la morphologie du sujet) pour répondre à ce besoin d’analyse automatique. Dans notre cadre applicatif, le système est amené à analyser un seul sujet, c’est pourquoi le modèle est spécifique à la personne, ce qui permet une analyse plus fine qu’un modèle générique. La construction non supervisée du modèle permet de s’affranchir de toute étape de calibration qui peut être laborieuse et désagréable pour le sujet. L’aspect continu du modèle permet d’analyser des expressions non prototypiques que l’on retrouve dans la vie courante. De plus, notre système doit être capable d’analyser les expressions faciales dans un environnement non contraint en termes de pose de la tête de parole.

Abstract :
Unsupervized computation of a person-specific model of expressions.

Automatic facial expression analysis has gained a growing interest in the past decades as a result of the wide range of applications that are covered. Medical applications have been considered, notably for automatic behavior analysis for eldery home support. This thesis proposes to compute a continuous person-specific model of expressions in an unsupervized manner (i.e. with no prior knowledge on the morphology of the subject) in order to meet the needs of automatic behavior analysis. In our framework, the system analyses a single subject, that is why the model is person-specific. This allows a more refined analysis than a generic model (or person-independent model). The unsupervised computation of the model allows to free the computation from a calibration step that can be laborious and unpleasant for the subject. The continuous aspect of the model allows to analyze non prototypic expressions that are met in real life. Moreover, our system must be able to analyze facial expressions in an unconstrained environment in terms of head pose and speaking.






Départements et équipes de recherche
Top