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Biométrie faciale 3D par apprentissage des caractéristiques géométriques : Application à la reconnaissance des visages et la classification du genre (notice n° 2893)

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040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency IMIST
Description conventions AFNOR
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Transcribing agency IMIST
041 0# - LANGUAGE CODE
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044 ## - COUNTRY OF PUBLISHING/PRODUCING ENTITY CODE
MARC country code MA
082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER
Classification number 006.4
Edition number 22
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Ballihi, Lahoucine
9 (RLIN) 31238
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Biométrie faciale 3D par apprentissage des caractéristiques géométriques : Application à la reconnaissance des visages et la classification du genre
Statement of responsibility, etc Lahoucine Ballihi; sous la direction de Driss Aboutajdine
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC. (IMPRINT)
Place of publication, distribution, etc Rabat
Date of publication, distribution, etc 2012
336 ## - CONTENT TYPE
Source rdacontent
Content Type Term text
Content Type Code txt
337 ## - MEDIA TYPE
Source rdamedia
Media Type Term unmediated
Media Type Code n
338 ## - CARRIER TYPE
Source rdacarrier
Carrier Type Term volume
Carrier Type Code nc
500 ## - GENERAL NOTE
General note sous format papier et électronique
502 ## - DISSERTATION NOTE
Degree type PH.D
505 0# -
-- La biométrie du visage a suscité, ces derniers temps, l’intérêt grandissant de la communauté scientifique et des industriels de la biométrie vue son caractère naturel, sans contact et non-intrusif. Néanmoins, les performances des systèmes basés sur les images 2D sont affectées par différents types de variabilités comme la pose, les conditions d’éclairage, les occultations et les expressions faciales. Avec la disponibilité de caméras 3D capables d’acquérir la forme tridimensionnelle, moins sensibles aux changements d’illumination et de pose, plusieurs travaux de recherche se sont tournés vers l’étude de cette nouvelle modalité. En revanche, d’autres défis apparaissent comme les déformations de la forme faciales causées par les expressions et le temps de calcul que requièrent les approches développées. Cette thèse s’inscrit dans ce paradigme en proposant de coupler la géométrie Riemannienne avec les techniques d’apprentissage pour une biométrie faciale 3D efficace et robuste aux changements d’expressions. Après une étape de pré-traitement, nous proposons de représenter les surfaces faciales par des collections de courbes 3D qui captent localement leurs formes. Nous utilisons un cadre géométrique existant pour obtenir les déformations " optimales " entre les courbes ainsi que les distances les séparant sur une variété Riemannienne (espace des formes des courbes). Nous appliquons, par la suite, des techniques d’apprentissage afin de déterminer les courbes les plus pertinentes pour deux applications de la biométrie du visage : la reconnaissance d’identité et la classification du genre. Les résultats obtenus sur le benchmark de référence FRGC v2 et leurs comparaison avec les travaux de l’état de l’art confirment tout l’intérêt de coupler l’analyse locale de la forme par une approche géométrique (possibilité de calculer des moyennes, etc.) avec des techniques d’apprentissage (Basting, etc.) pour gagner en temps de calcul et en performances.
700 1# - MEMBRES DE JURY
Personal name Aboutajdine, Driss
9 (RLIN) 23121
700 1# - MEMBRES DE JURY
Personal name Tamtaoui, Ahmed
9 (RLIN) 23817
700 1# - MEMBRES DE JURY
Personal name Daoudi, Mohamed
9 (RLIN) 23147
700 1# - MEMBRES DE JURY
Personal name Oulad Haj Thami, Rachid
9 (RLIN) 23818
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Personal name Rosenberger, Christophe
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Personal name Ben Omar, Boulbaba
9 (RLIN) 31239
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Personal name Tairi, Hamid
9 (RLIN) 31240
700 1# - MEMBRES DE JURY
Personal name Minaoui, Khalid
9 (RLIN) 23125
710 2# - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME
Relator term
9 (RLIN) 31241
710 2# - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME
9 (RLIN) 31241
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme
Koha item type Thèse universitaire
Exemplaires
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