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<datestamp>2018-01-11</datestamp>
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<publisher>HAL CCSD</publisher>
<title lang=fr>Une Métrique Composite Robuste pour le Suivi de Pose du Visage utilisant un Modèle Facial Précis</title>
<creator>Phothisane, Philippe</creator>
<creator>Bigorgne, Erwan</creator>
<creator>Collot, Laurent</creator>
<creator>Prevost, Lionel</creator>
<contributor>Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR) ; Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)</contributor>
<contributor>Majority-report</contributor>
<contributor>Thomson CSF Optronique ; Thomson</contributor>
<contributor>Laboratoire de Mathématiques Informatique et Applications (LAMIA) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor>
<description>Session "Posters"</description>
<description>National audience</description>
<source>Actes de la conférence RFIA 2012</source>
<source>RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle)</source>
<coverage>Lyon, France</coverage>
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<source>RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3, 2012</source>
<language>fr</language>
<subject lang=fr>Pose</subject>
<subject lang=fr>Visage</subject>
<subject lang=fr>Tête</subject>
<subject lang=fr>Capture de Mouvement</subject>
<subject lang=fr>modèle de Texture</subject>
<subject>[INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]</subject>
<subject>[INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]</subject>
<type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</type>
<type>Conference papers</type>
<description lang=fr>Nous présentons une méthode permettant la mesure complète de la pose de la tête lors de captures vidéo monoculaires. Ce procédé utilise un modèle de visage et de texture précis. Le modèle facial, construit à partir d'une distribution de scans 3D haute résolution de visages, permet de générer des densités adaptées aux résolutions effectives. L'étape d'initialisation de la position du modèle est cruciale car elle conditionne le suivi ultérieur de la pose. Nous proposons ainsi d'utiliser une métrique composite construite sur des textures extraites de trois bases de données différentes. L'algorithme est alors capable de suivre le visage dans de vastes plages de poses avec une grande précision. Nous proposons des séquences vidéo de test dotées de vérité-terrain de pose précise et indépendante (précision de 0.1 degrés RMS)</description>
<date>2012-01-24</date>
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