Master Recherche Technologies de l'Internet
Université de Pau et des Pays de l'Adour
Proposition de stage
Flux de Vecteurs Gradients GVF : évaluation pour la segmentation de visages
Présentation du sujet
L'équipe Image du LIUPPA travaille sur le suivi de visages et la segmentation des lèvres
(liptracking) pour des applications en IHM et visioconférence.
Les contraintes de qualité sont fortes pour le traitement de ces objets déformables :
robustesse, temps-réel, précision.
Les contours actifs (ou snakes : courbes évoluant de manière itérative sous l'influence de forces internes de type élasticité, et externes de type gradient)
constituent un choix judicieux de traitement
pour détecter et suivre les frontières mouvantes des lèvres dans un visage.
Mais ils sont connus pour être sensibles à l'initialisation et à la convergence.
Le choix de la bonne force externe à utiliser est alors crucial pour une application concrète.
L'approche par Flux de Vecteurs Gradients (GVF),
basée sur un processus de diffusion qui diffère de la classique descente de gradient,
peut théoriquement améliorer le comportement des snakes.
Les objectifs du stage sont donc:
-
évaluer les performances de la méthode GVF sur des images tests,
à la fois en terme de robustesse (sensibilité de l'initialisation),
de qualité de segmentation (convergence des contours actifs)
mais aussi en terme de cadence de traitement (coûts de calcul, temps-réel)
-
s'interroger sur un couplage éventuel avec une technique d'estimation de mouvement vidéo (champ dense ou épars de vecteurs-vitesses).
-
valider (ou non) l'apport des GVF pour une application réaliste de segmentation d'images de locuteurs et de suivi vidéo.
Mots-clés
Traitement d'Image, Contours Actifs, Flux de Vecteurs, Segmentation, Visage, Liptracking, Objets Déformables
Bibliographie et liens utiles
C. Xu, JL Prince, "Snakes, Shapes and Gradient Vector Flow",
IEEE Trans. Image Proc., Vol.7, No.3, Mars 1998, pp.359-369,
http://iacl.ece.jhu.edu/pubs/p084j.pdf