Association Française pour la Reconnaissance et l'Interprétation des Formes

Premier prix

Suivis simultanés et robustes de visages et de gestes faciaux.
R. Herault, F. Davoine, F. Dornaika., Y. Grandvalet
HEUDIASYC, UMR CNRS 6599 / UTC, France
Universitat Autonoma de Barcelona, Barcelone, Espagne

Résumé	Abstract
Cet article présente une méthode permettant de suivre simultanément le visage d'une personne et les principaux traits caractéristiques de son visage, en l'occurrence les mouvements des sourcils et des lèvres. La méthode exploite un modèle d'apparence du visage composé d'un modèle géométrique 3D et un modèle de texture, ainsi qu'un modèle de dynamique. Le modèle de dynamique est estimé en ligne, à partir de la séquence d'images monoculaires. Nous considérons dans cet article deux modèles différents d'apparence, adaptés en ligne, afin d'augmenter la robustesse du suivi par rapport aux variations d'apparence du visage. Le premier repose sur une mesure robuste, permettant de pondérer les régions occultées du visage ou jugées aberrantes. Le deuxième utilise un modèle de mélange.	In this work, we address a method that is able to track simultaneously head and facial actions like lip and eyebrow movements in a video sequence. In a basic framework, an adaptive appearance model is estimated online by the knowledge of the monocular video sequence. This method uses a 3D model of the face and a facial adaptive texture model. In order to increase the robustness of the tracking, we consider and compare two improved models. First, we use robust statistics in order to downweight the hidden region or outlier pixels. In a second approach, a mixture model provides better integration of occlusions.
Mots-clés Suivi de visages et de gestes faciaux, modèle géométrique 3D, modèle d'apparence faciale, modèle de dynamique, robustesse, mesure robuste, modèle de mélange, interaction homme-machine.	Keywords Head tracking, facial action tracking, 3D model, adaptive appearance model, occlusion, robust statistics, mixture model.

Résumé

Abstract

Cet article présente une méthode permettant de suivre simultanément le visage d'une personne et les principaux traits caractéristiques de son visage, en l'occurrence les mouvements des sourcils et des lèvres. La méthode exploite un modèle d'apparence du visage composé d'un modèle géométrique 3D et un modèle de texture, ainsi qu'un modèle de dynamique. Le modèle de dynamique est estimé en ligne, à partir de la séquence d'images monoculaires. Nous considérons dans cet article deux modèles différents d'apparence, adaptés en ligne, afin d'augmenter la robustesse du suivi par rapport aux variations d'apparence du visage. Le premier repose sur une mesure robuste, permettant de pondérer les régions occultées du visage ou jugées aberrantes. Le deuxième utilise un modèle de mélange.

In this work, we address a method that is able to track simultaneously head and facial actions like lip and eyebrow movements in a video sequence. In a basic framework, an adaptive appearance model is estimated online by the knowledge of the monocular video sequence. This method uses a 3D model of the face and a facial adaptive texture model. In order to increase the robustness of the tracking, we consider and compare two improved models. First, we use robust statistics in order to downweight the hidden region or outlier pixels. In a second approach, a mixture model provides better integration of occlusions.

Mots-clés: Suivi de visages et de gestes faciaux, modèle géométrique 3D, modèle d'apparence faciale, modèle de dynamique, robustesse, mesure robuste, modèle de mélange, interaction homme-machine.

Keywords: Head tracking, facial action tracking, 3D model, adaptive appearance model, occlusion, robust statistics, mixture model.

Deuxième prix

Segmentation de tumeurs cérébrales
et intégration dans un modèle de l’anatomie.
H. Khotanlou, J. Atif, B. Batrancourt, O. Colliot, E. Angelini, I. Bloch
GET-ENST, Dép. TSI, CNRS UMR 5141 LTCI, Paris, France

Résumé	Abstract
Cet article présente une méthodologie originale de représentation, à partir d'acquisitions IRM, de structures cérébrales en présence d'une pathologie tumorale noninfiltrante. Cette méthodologie inclut la détection et la segmentation automatiques de la tumeur, la description de son environnement anatomo-fonctionnel, des structures cérébrales internes et de leurs relations spatiales à la tumeur.	An original methodology is proposed for the representation, using MRI acquisitions, of cereberal structures in the presence of non-infiltrating pathology. This methodology includes the automatic detection and segmentation of brain tumors, the description of their anatomic and functional environment, the description of internal cerebral structures and their spatial relations to the tumor.
Mots-clés Imagerie cérébrale, IRM, tumeurs, logique floue, classification, modèles déformables, relations spatiales.	Keywords Brain imaging, MRI, tumors, fuzzy sets, classification, deformable models, spatial relations.

Résumé

Abstract

Cet article présente une méthodologie originale de représentation, à partir d'acquisitions IRM, de structures cérébrales en présence d'une pathologie tumorale noninfiltrante. Cette méthodologie inclut la détection et la segmentation automatiques de la tumeur, la description de son environnement anatomo-fonctionnel, des structures cérébrales internes et de leurs relations spatiales à la tumeur.

An original methodology is proposed for the representation, using MRI acquisitions, of cereberal structures in the presence of non-infiltrating pathology. This methodology includes the automatic detection and segmentation of brain tumors, the description of their anatomic and functional environment, the description of internal cerebral structures and their spatial relations to the tumor.

Mots-clés: Imagerie cérébrale, IRM, tumeurs, logique floue, classification, modèles déformables, relations spatiales.

Keywords: Brain imaging, MRI, tumors, fuzzy sets, classification, deformable models, spatial relations.

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