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Theses Year : 2020

Efficient integration of thermal technology in facial image processing through interspectral synthesis

Intégration efficace de la technologie thermique dans le traitement des images faciales par synthétisation interspectrale

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Abstract

Thermal imaging technology has significantly evolved during the last couple of decades, mostly thanks to thermal cameras having become more affordable and user friendly. However, and given that the exploration of thermal imagery is reasonably new, only a few public databases are available to the research community. This limitation consequently prevents the impact of deep learning technologies from generating improved and reliable face biometric systems that operate in the thermal spectrum. A possible solution relates to the development of technologies that bridge the gap between visible and thermal spectra. In attempting to respond to this necessity, the research presented in this dissertation aims to explore interspectral synthesis as a direction for efficient and prompt integration of thermal technology in already deployed face biometric systems.As a first contribution, a new database, containing paired visible and thermal face images acquired simultaneously, was collected and made publicly available to foster research in thermal face image processing. Motivated by the need for fast and straightforward integration into existing face recognition systems, a set of contributions consisted in proposing a cross-spectrum face recognition framework based on a novel approach of thermal-to-visible face synthesis in order to estimate the visible face from the thermal input. Contributions consisting in exploring interspectral synthesis from visible to thermal spectrum for facial image processing tasks related to, but different than face recognition, are also presented including facial landmark detection and face biometric spoofing in thermal spectrum.
La technologie de l'imagerie thermique a largement évolué au cours des deux dernières décennies, grâce aux caméras thermiques qui sont devenues plus abordables et simple à utiliser. Cependant, et étant donné que l'exploration de l'imagerie thermique est relativement nouvelle, seules quelques bases de données publiques sont accessibles à la communauté de recherche. Cette limitation empêche donc l'impact des technologies d'apprentissage profond de générer des systèmes fiables de reconnaissance faciale adaptés au spectre thermique. En essayant de surmonter ces contraintes, les travaux de recherche présentés dans ce manuscrit visent à explorer la synthèse interspectrale pour une intégration efficace et rapide de la technologie thermique dans les systèmes de biométrie faciale existants. Comme première contribution, une nouvelle base de données, contenant des paires d'images de visages visibles et thermiques acquises simultanément, a été collectée et mise en public afin de favoriser la recherche dans le domaine de l’imagerie thermique de visage. Motivé par le besoin d'une intégration simple dans les systèmes de biométrie faciale existants, un ensemble de contributions a proposé un cadre de reconnaissance faciale cross-spectral basé sur une nouvelle approche de synthèse des visages afin d'estimer le visage visible à partir d’un visage thermique. Autres contributions consistant à explorer la synthèse interspectrale, du spectre visible au spectre thermique, pour des tâches de traitement d'images faciales liées à la reconnaissance faciale, sont également présentées notamment la détection des points caractéristiques de visage et l'usurpation d’identité dans le spectre thermique.
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Dates and versions

tel-03359534 , version 1 (25-02-2021)
tel-03359534 , version 2 (30-09-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03359534 , version 2

Cite

Khawla Mallat. Efficient integration of thermal technology in facial image processing through interspectral synthesis. Signal and Image Processing. Sorbonne Université, 2020. English. ⟨NNT : 2020SORUS223⟩. ⟨tel-03359534v2⟩
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