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        <title>Extraction automatique de contour de lèvre à partir du modèle CLNF (Automatic lip contour extraction using CLNF model)</title>
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        <dateIssued>2016-07</dateIssued>
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            <title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP</title>
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    <abstract>Dans cet article nous proposons une nouvelle solution pour extraire le contour interne des lèvres d‘un locuteur sans utiliser d‘artifices. La méthode s‘appuie sur un algorithme récent d‘extraction du contour de visage développé en vision par ordinateur, CLNF pour Constrained Local Neural Field. Cet algorithme fournit en particulier 8 points caractéristiques délimitant le contour interne des lèvres. Appliqué directement à nos données audio-visuelles du locuteur, le CLNF donne de très bons résultats dans environ 70% des cas. Des erreurs subsistent cependant pour le reste des cas. Nous proposons des solutions pour estimer un contour raisonnable des lèvres à partir des points fournis par CLNF utilisant l‘interpolation par spline permettant de corriger ses erreurs et d‘extraire correctement les paramètres labiaux classiques. Les évaluations sur une base de données de 179 images confirment les performances de notre algorithme.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Extraction automatique de contour de lèvre à partir du modèle CLNF (Automatic lip contour extraction using CLNF model)
%A Liu, Li
%A Feng, Gang
%A Beautemps, Denis
%Y Danlos, Laurence
%Y Hamon, Thierry
%S Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP
%D 2016
%8 July
%I AFCP - ATALA
%C Paris, France
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%X Dans cet article nous proposons une nouvelle solution pour extraire le contour interne des lèvres d‘un locuteur sans utiliser d‘artifices. La méthode s‘appuie sur un algorithme récent d‘extraction du contour de visage développé en vision par ordinateur, CLNF pour Constrained Local Neural Field. Cet algorithme fournit en particulier 8 points caractéristiques délimitant le contour interne des lèvres. Appliqué directement à nos données audio-visuelles du locuteur, le CLNF donne de très bons résultats dans environ 70% des cas. Des erreurs subsistent cependant pour le reste des cas. Nous proposons des solutions pour estimer un contour raisonnable des lèvres à partir des points fournis par CLNF utilisant l‘interpolation par spline permettant de corriger ses erreurs et d‘extraire correctement les paramètres labiaux classiques. Les évaluations sur une base de données de 179 images confirment les performances de notre algorithme.
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%P 346-354

Markdown (Informal)

[Extraction automatique de contour de lèvre à partir du modèle CLNF (Automatic lip contour extraction using CLNF model)](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.39/) (Liu et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)

• Extraction automatique de contour de lèvre à partir du modèle CLNF (Automatic lip contour extraction using CLNF model) (Liu et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)

ACL

• Li Liu, Gang Feng, and Denis Beautemps. 2016. Extraction automatique de contour de lèvre à partir du modèle CLNF (Automatic lip contour extraction using CLNF model). In Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP, pages 346–354, Paris, France. AFCP - ATALA.