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Ceci est un projet antérieur. Il n’est plus actif.
Les vidéos sont maintenant largement acceptées comme une des sources les plus précieuses d'information, surtout dans le contexte des applications axées sur l'être humain, telles que :
- la surveillance de sécurité,
- les environnements immersifs et collaboratifs,
- les jeux multimédias ,
- les interactions entre l'ordinateur et l'être humain,
- les vidéoconférences,
- l'annotation et le codage vidéo.
L'information vidéo est analysée à la recherche d' « information » sur les visages. Les tâches les plus importantes associées au « visage sur vidéo » sont :
- la détection du visage,
- la poursuite du visage,
- la mise en mémoire du visage,
- la classification du visage,
- la reconnaissance du visage.
Ces tâches sont généralement entreprises indépendamment, de sorte que l'information obtenue du vidéo n'est utilisée que partiellement et pas de façon très efficace ‑ ce qui, soit dit en passant, est un problème inhérent à toutes les opérations d'extraction de données et de découverte de connaissances.
Cependant, les problèmes de visage en vidéo se distinguent des autres problèmes d'exploration du savoir : un grand nombre de leurs sous-problèmes — par exemple, la détection, la poursuite, la mise en mémoire, la classification et la reconnaissance du visage — ont des solutions fournies naturellement par le cerveau humain. Or, bien que les solutions fournies par la vision biologique soient d'une efficacité impeccable, les modèles informatisés de la vision ne présentent pas encore une grande ressemblance à leurs homologues biologiques.
Le projet de l'identification du visage à partir de la vidéo vise à combler la lacune entre les modèles informatisés de la vision et leurs homologues biologiques. Les chercheurs ont établi un cadre de référence et développé une trousse d'outils afin de saisir toute l'information pertinente disponible du flux vidéo.
Tout en utilisant les résultats d'études récentes sur les mécanismes neuronaux de la vision biologique, notamment sur l'attention visuelle, l'information vidéo est présentée dans une série de canaux qui correspondent aux composantes de mouvement, de couleur, d'intensité et d'orientation du vidéo. Chacun des canaux fonctionne indépendamment et est géré par un même objectif descendant. Les chercheurs ont été capables de combiner la détection du clignotement des yeux à la détection de la couleur de la peau et à la poursuite du nez pour produire des interfaces utilisateur perceptives intelligentes et des systèmes de détection de visages efficaces.
Un autre volet du projet consiste à développer des techniques efficaces de représentation et d'extraction des visages. Les chercheurs font appel à la méthode de traitement des données par groupe pour découvrir le nombre minimal de traits permettant de distinguer un visage et ont recours aux réseaux neuronaux autoassociatifs pour mettre en mémoire et extraire le visage. Veuillez visiter le site Web de la vision perceptive pour y voir des démonstrations
À la longue, la combinaison de ces techniques aux techniques de localisation du son axées sur l'audio de conformation de faisceau donnera lieu à un système polyvalent et puissant capable de détecter, de mettre mémoire et de reconnaître des visages dans divers environnements.
