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Analyse d'images faciales
La tendance générale de la méthode d'analyse d'images faciales est d'appliquer le modèle géométrique du visage et le modèle physique des muscles de la face. Notre approche a été différente ; nous avons abordé notre analyse d'images faciales sans à priori du modèle, en utilisant uniquement la méthode statistique comme apprentissage statistique. Nos résultats pour la suppression des lunettes et la classification des expressions et des individus dans les images (de même que dans le cas des images infrarouges) ont montré l'utilité de la méthode statistique. Nous nous sommes ensuite attaqués au problème de l'analyse d'images séquentielles des expressions en employant la méthode des eigenspaces, et montré son utilité pour quelques expressions.
Cette recherche est un travail d'équipe dirige par le professeur K. Kotani au laboratoire de traitement d'images du JAIST d'avril 1998 à mars 2003. De nombreuses pistes subsistent quant à l'analyse d'images séquentielles, et je souhaiterais poursuivre ce sujet.
Revue [3] ; articles [6, 8, 13, 15, 26]