| Résumé | Il existe une raison physiologique, appuyée par la théorie de l'attention visuelle chez les organismes vivants, pour laquelle les animaux se regardent dans les yeux. Ceci sert à illustrer les deux principales propriétés qui différencie la reconnaissance de visages sur vidéo de la reconnaissance de visages sur photo, qui est statique. D'abord, le manque de résolution de la vidéo est grandement compenser par l'information provenant de la dimension temporelle. Les données vidéo sont intrinsèquement dynamiques. Ensuite, le traitement vidéo est un phénomène qui a lieu constamment autour de nous, dans les systèmes biologiques, et bon nombre de résultats jettent déjà de la lumière sur les mystères biologiques de la vision. Par contre, lorsque nous avons analysé la façon dont les informaticiens aborde la reconnaissance de visages par vidéo. nous avons remarqué que jusqu'à maintenant les informations vidéo sont souvent partiellement, et donc non efficacement, utilisées. Nos travaux visent à combler l'écart. Nous avons développé un cadre multi-canal pour le traitement vidéo du visage, qui inclus la composante dynamique de la vidéo. l'utilité du cadre est démontrée par l'exemple de détection et de reconnaissance de visages par le clignement des yeux. On extrait alors une représentation canonique du visage qui convient le mieux pour la tâche. |
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