Chapitre 1
La
détection de visages
La
détection de visages
Introduction
Le problème de la détection de visages a
été traité par plusieurs méthodes et techniques
différentes. Dans ce chapitre, Etat de l'art, nous essayons d'expliquer,
en premier, le principe de la détection de visages et les enjeux
à prendre en considération. Dans la deuxième partie, nous
faisons un survol des différents travaux effectués à ce
propos, tout en essayant d'étudier ces techniques et faire apparaitre
leurs avantages et inconvénients.
I. Le principe de la détection de
visages
La détection automatique de visages prend son
importance de point de vue qu'elle est à la base de la reconnaissance de
visages dans une image ou dans une séquence vidéo.
Le concept de base de la détection de visages serait
celui des K-PPV(K-Plus Proches Voisins), qui consiste à parcourir
l'image avec une fenêtre ( Figure 1.1, Figure 1.2), puis
à comparer chaque «imagette»1(*) extraite avec une série de visages types
et de définir un «Visage» comme étant tout
résultat dont la distance à l'une des images de la base soit
suffisamment faible (Erreur < seuil).
Partons de ce constat, il est nécessaire que la
détection de la présence ou non d'un visage dans une image soit
basée sur des éléments stables et relativement descriptifs
du visage humain et qui permettent ensuite de le reconnaître. Parmi ces
éléments, on peut citer la forme du visage, la couleur de la
peau, le contour des yeux, la forme du nez ou de la bouche...
Figure 1.1 : Exemple d'images comportant un seul
visage
Figure 1.2 : Exemple d'images comportant plusieurs
visages
Mais en considérant des tailles, des orientations, des
rotations et des éclairages différents il faudrait pouvoir
comparer chaque « imagette » extraite à des
centaines de références! Si l'on rajoute les expressions faciales
(sourires, grimaces,...), la détection de visages devient un
problème difficile à traiter et c'est pour plusieurs raisons
[5]:
· Bien que la plupart des visages soient structurellement
semblables avec des caractères morphologiques communs (yeux, bouche,
nez,...) placés selon une certaine configuration spatiale, il existe de
grandes différences entre deux visages (forme du nez, couleur des yeux,
couleur de peau,...).
· Certains caractères morphologiques peuvent
être présents ou non selon les visages comme par exemple la
moustache, la barbe, ...
· Certains caractères extérieurs peuvent
déformer des caractères morphologiques comme par exemple le
bronzage modifiant partiellement la couleur de la peau, l'âge peut
modifier les rides du visage ou la couleur des cheveux, un éventuel
accident peut laisser ses traces sur le visage, les lunettes, ...
· Un visage peut avoir des orientations et des dimensions
très différentes. Il s'y ajoute les conditions d'éclairage
et la position dans l'image où certaines zones du visage peuvent
être cachées soit par un objet soit par un autre visage.
· Les visages sont avant tout des structures 3D dans un
espace 3D, de nombreux paramètres s'ajoutent encore au problème
original : des contraintes de luminosité (dues soit à la position
de la tête, soit au type d'éclairage choisi), de couleur, d'ombres
et de rotations éventuelles de la tête, ...
· La détection de visages doit être en temps
réel surtout lorsque le résultat de la détection demande
une réaction en temps réel comme par exemple une personne
s'introduisant dans une zone très dangereuse.
Par conséquent, la détection automatique de
visages dans une image reste un domaine de recherche très vaste et
très riche en termes d'approches et techniques utilisées.
* 1 Petite image
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