La reconnaissance de visages est une biométrie qui, comparativement aux autres modalités biométriques, offre des avantages incontestable: facilité d’acquisition d’images, coopération des sujets non requise. Aujourd’hui la reconnaissance de visage a atteint un niveau de maturité qui la rend applicable dans de nombreuses applications. Cependant, malgré ces résultats récents, la fiabilité des systèmes de reconnaissance de visage doit encore être améliorée, notamment à l'égard de variations dues à l'expression du visage et au vieillissement. Dans cette thèse,
l'objectif est d’adresser une de ces déficiences : les variations d'expression faciale.

Plus précisément, l'objectif de cette thèse est d’enlever certaines contraintes liées à la coopération du sujet et de rendre les systèmes de reconnaissance faciale existants invariant aux expressions du visage, ce qui permettra ainsi d’élargir la gamme des domaines d'application. Ces applications peuvent inclure, par exemple, celle où des contraintes seraient difficilement imposables aux utilisateurs, comme le contrôle aux frontières ou la vidéo surveillance. En effet, dans ce genre d’applications, les sujets peuvent présenter des expressions diverses et variées : parler, ouvrir la bouche, plisser les yeux, faire des grimaces, etc. De plus, tout en faisant ces expressions, ils ne regardent en général pas la caméra et peuvent être illuminés de toutes sortes de manière différentes.

Par ailleurs, le système développé dans le cadre de cette thèse devra être complémentaire aux systèmes de reconnaissance actuels et devra s’appuyer sur ceux-ci. Les systèmes actuels utilisent en entrée une image 2D d’un visage qui est supposé sans expression particulière. La tâche de la thèse sera donc de proposer un système qui synthétise une image 2D sans expression d’un visage dont l’image est présentée en entrée et qui peut avoir des expressions non neutres. De plus, aucune contrainte ne sera imposée quant à la pose et l’illumination du visage. La méthode devra donc s’appuyer sur des techniques 3D de modélisation des visages humains. En effet, il a été démontré que l’utilisation d’un modèle 3D améliore la robustesse aux variations de pose et d’illuminations. Cependant, l’adéquation des méthodes 3D aux variations d’expression est toujours une question ouverte.