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Zoom - La reconnaissance de visages pour des interactions intelligentes
 Hazim Ekenel, Université de Karlsruhe La reconnaissance de visages est l'un des plus importants problèmes dans la vision par ordinateur et la reconnaissance des formes. Le principal domaine d'applications qui a fait l'objet d'efforts intenses dans la recherche sur la reconnaissance de visages sont les applications de sécurité, allant des tâches d'authentification, telles que le contrôle d'accès utilisé dans les transactions électroniques, l'ouverture de session sur les ordinateurs et l'accès à Internet, jusqu'à des tâches de surveillance telles que la sécurité des agences bancaires, des magasins et des lieux publics. Outre les applications de sécurité, l'identification des personnes est l'une des composantes les plus essentielles pour les applications d'interaction intelligente. Ici, l'interaction intelligente concerne les technologies de perception visant à l'amélioration des interactions homme-homme et homme-machine. Que ce soit en tant qu'assistance dans les interactions homme-homme, par exemple un aide-mémoire qui nomme la personne à qui l'on est en train de parler ; ou dans les interactions homme-machine, par exemple une machine qui reconnaît l'utilisateur et qui adapte les préférences personnelles en conséquence ; l'identification de la personne constitue la caractéristique la plus importante des interactions naturelles : la personnalisation. En outre, l'identification d'une personne peut être utilisée pour améliorer les performances d'autres technologies de perception, telles que les systèmes d'analyse d'expression ou les systèmes d'appréciation de la position de la tête, en permettant l'utilisation de modèles propres à la personne. La reconnaissance de visages et l'identification du locuteur sont connues pour être les méthodes les plus naturelles d'identification de la personne, du fait que le visage et la voix sont les modalités que nous utilisons pour identifier les personnes dans notre vie quotidienne. Bien que d'autres méthodes, telles que l'identification des empreintes digitales, puissent être plus performantes, elles ne sont pas appropriées aux interactions naturelles, en raison de leur nature intrusive. L'avantage le plus important de la reconnaissance de visages est qu'elle permet une identification passive, c'est-à-dire que la personne à identifier n'a pas besoin d'effectuer une action particulière. Par exemple, un magasin « intelligent » peut reconnaître ses clients lorsqu'ils entrent. Il n'est pas nécessaire que les clients parlent ou regardent directement la caméra pour être reconnus. Ceci fait de la technologie de reconnaissance de visages une méthode parfaite pour les applications d'interactions naturelles, du fait qu'elle peut s'opérer discrètement en arrière-plan sans déranger ou gêner les personnes à identifier. La reconnaissance de visages a débouché sur toute une variété d'applications d'interaction intelligente. Les domaines d'applications, étudiés par le groupe de recherche Computer Vision for Human-Computer Interaction (CVHCI) de l'Université de Karlsruhe, peuvent être classifiés en trois groupes. Le premier groupe porte sur la reconnaissance de visages pour les environnements intelligents. Ce groupe d'applications correspond aux tâches d'identification dans un lieu fixe, par exemple une maison intelligente qui identifie les membres de la famille. Le deuxième groupe porte sur la reconnaissance de visage s pour les machines intelligentes. Dans ce groupe d'applications, une machine identifie le sujet avec lequel elle interagit, par exemple, une automobile qui identifie son conducteur ou un robot qui identifie la personne qu'il sert. Le dernier groupe d'applications porte sur la reconnaissance de visages pour l'extraction intelligente d'images ou de séquences vidéo. Dans ce groupe, des images du visage sont utilisées comme indices pour la recherche de personnes. La reconnaissance de visages dans Quaero Le premier système de reconnaissance du visage développé par l'Université de Karlsruhe dans le cadre du programme Quaero a pour objectif de faciliter la recherche d'un personnage dans les films ou les séries télévisées. Le système détecte et suit automatiquement les personnages dans les séquences vidéo, et en extrait des traits physionomiques qui peuvent être utilisés pour identifier de manière fiable les personnages de la vidéo. Dans ce système, l'utilisateur sélectionne un personnage dans une scène et le système extrait les scènes de la vidéo qui contiennent le même personnage. L'utilisateur peut affiner la recherche de manière interactive en cliquant simplement sur les visages sélectionnés par erreur. Cette étude a été menée par Mika Fischer (UKA) ; son mémoire de maîtrise Automatic Identification of Persons in TV-series (L'identification automatique des personnages dans les séries télévisées) est disponible sur le Web via le lien suivant : http://isl.ira.uka.de/~stiefel/diplomarbeiten/DA_MikaFischer.pdf Get the Flash Player to see this player.
 Le groupe de recher  che "Computer Vision for Human-Computer Interaction" de l'Université de KarlsruheLe groupe Computer Vision for Human-Computer Interaction (dirigé par le professeur Dr. Rainer Stiefelhagen) concentre ses efforts en matière de reconnaissance du visage, sur le développement d'un algorithme de reconnaissance du visage, rapide et fiable, et sur des systèmes entièrement automatiques de reconnaissance du visage qui peuvent être déployés pour des applications d'interaction intelligente dans la vie courante. Le Dr Hazim Kemal Ekenel travaille comme chercheur à l'Institute for Anthropomatics de l'Université de Karlsruhe, depuis 2004. Après avoir terminé ses études en génie électrique et électronique à l'Université Boğaziçi d'Istanbul (Turquie) en 2003, il a rejoint l'Université de Karlsruhe (Allemagne) et y a travaillé sous la direction du professeur Alex Waibel et du professeur Rainer Stiefelhagen. Ses recherches se concentrent sur la reconnaissance de visages et la recherche d'images et de séquences vidéo à partir du contenu. Il participe aux projets Quaero SFB 588 – Humanoide Robots et CHIL – Computers in the Human Interaction Loop. En 2008, il a reçu le Research Award de l'European Biometrics Forum et le Best Demo Award lors de la conférence internationale Automatic Face and Gesture Recognition, organisée par l'IEEE . Autres informations et publications • Sur le groupe de recherche de l'Université de Karlsruhe : http://isl.ira.uka.de/cvhci et http://interact.ira.uka.de • Sur les conférences mentionnées et les prix décernés : http://www.eubiometricsforum.com/ et http://www.fg2008.nl/ • Thèse de doctorat du docteur H. Ekenel : A Robust Face Recognition Algorithm for Real-World-Applications. http://isl.ira.uka.de/~ekenel/ekenel_face_reco_PhDthesis.pdf |
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