Conférence de Lionel Prévost.
Description
Les méthodes à noyaux ont connu un développement spectaculaire durant la dernière décade. Récemment, plusieurs algorithmes ont été proposés pour combiner différents noyaux au lieu d’en utiliser un seul. Ces noyaux peuvent représenter différemment la notion de similarité ou utiliser des informations issues de sources multiples (représentations, sous-ensembles de descripteurs …). L’apprentissage à noyaux multiples conduit généralement à des performances supérieures à celles obtenues en utilisant un noyau unique.
Nous présenterons ici plusieurs applications de ces méthodes à noyaux multiples dans le cadre de l’analyse faciale et insisterons sur la diversité des informations susceptibles d’être combinées : temporelle, spatiale, géométrique ou de texture. Plusieurs problématiques seront traitées : détection et suivi des points caractéristiques du visage, détection des micromouvements faciaux et reconnaissance de l’émotion. De nombreux résultats expérimentaux seront présentés, en particulier ceux obtenus lors de la compétition internationale FERA (Facial Emotion Recognition and Analysis) que notre équipe a remportée en 2011.
Sur Lionel Prévost
Lionel Prévost a soutenu sa thèse de doctorat en informatique en 1998 et son Habilitation à diriger les recherches en 2007 à l’Université Pierre et Marie Curie, Paris, France. Il a été Maître de conférences à l’Institut des systèmes intelligents et de robotique (CNRS-UMR7222) jusqu’en 2010. Il a alors rejoint l’Université des Antilles et de la Guyane comme professeur. Ses recherches concernent la reconnaissance des formes, l’apprentissage et la fusion d’informations. Il a dirigé plusieurs thèses sur la reconnaissance de l’écriture et la détection d’objets. Ses travaux actuels portent sur l’analyse d’images et de vidéos de visages (localisation, suivi, reconnaissance d’émotions). Il a publié plus de 50 papiers dans des conférences et journaux nationaux et internationaux. Il est membre du comité de programme de nombreuses conférences.
