MIIRE — Multimedia, Image, Indexing and Recognition

News

Rachid El Khoury's PhD Thesis defense 2013/03/22.

Rachid El Khoury will defend his PhD Thesis on Friday 22 March 2013, 2:00PM at TELECOM Lille1, Ada Byron room, cité scientifique, Villeneuve d'Ascq, France.

Partial 3D-shape indexing and retrieval.

• Directeurs de thèse :
        M. Jean-Philippe Vandeborre, Maître de Conférences HDR, Télécom Lille1
        M. Mohamed Daoudi, Professeur, Télécom Lille1
• Rapporteurs : M. Florent Dupont, Professeur, Université Lyon 1
        M. William Puech, Professeur, Université Montpellier 2
• Membres : M. François Goulette, Professeur, Mines ParisTech
        M. Julien Tierny, Chargé de Recherches, CNRS

A growing number of 3D graphic applications have an impact on today’s society. These applications are being used in several domains ranging from digital entertainment, computer aided design, to medical applications. In this context, a 3D object search engine with a good performance in time consuming and results becomes mandatory. We propose a novel approach for 3D-model retrieval based on closed curves. Then we enhance our method to handle partial 3D-model retrieval. Our method starts by the definition of an invariant mapping function. The important properties of a mapping function are its invariance to rigid and non rigid transformations, the correct description of the 3D-model, its insensitivity to noise, its robustness to topology changes, and its independance on parameters. However, current state-of-the-art methods do not respect all these properties. To respect these properties, we define our mapping function based on the diffusion and the commute-time distances. To prove the properties of this function, we compute the Reeb graph of the 3D-models. To describe the whole 3D-model, using our mapping function, we generate indexed closed curves from a source point detected automatically at the center of a 3D-model. Each curve describes a small region of the 3D-model. These curves lead to create an invariant descriptor to different transformations. To show the robustness of our method on various classes of 3D-models with different poses, we use shapes from SHREC 2012. We also compare our approach to existing methods in the state-of-the-art with a dataset from SHREC 2010. For partial 3D-model retrieval,we enhance the proposed method using the Bag-Of-Features built with all the extracted closed curves, and show the accurate performances using the same dataset.

Jean-Philippe Vandeborre's HDR defense 2012/06/15.

Jean-Philippe Vandeborre will defend his Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) on Friday 15 May 2012, 2:00PM at TELECOM Lille1, Ada Byron room, cité scientifique, Villeneuve d'Ascq, France.

(abstract only available in French, sorry)

Contributions à la recherche et à l'analyse de modèles 3D.

• Directeur d'HDR : M. Mohamed Daoudi, Professeur, TELECOM Lille1 / LIFL, Lille
• Rapporteurs : M. Atilla Baskurt, Professeur, INSA Lyon, France
        M. Alberto Del Bimbo, Professeur, Università di Firenze, Italia
        Mme Michela Spagnuolo, Senior Researcher, IMATI-CNR Genova, Italia
• Membres : M. Bruno Lévy, Directeur de Recherche, INRIA Nancy, France
        M. Christian Roux, Professeur, Télécom Bretagne, France
        Mme Sophie Tison, Professeur, Université Lille 1, France

L'utilisation de modèles tridimensionnels dans les applications multimédia, prend de l'ampleur de jour en jour. Le développement des outils de modélisation, des scanners 3D, des cartes graphiques accélérées, du Web3D, etc. ouvre l'accès à des données tridimensionnelles de grande qualité. Les besoins, sans cesse croissants, concernant ce type de données, changent rapidement. S'il devient de plus en plus facile de créer de nouveaux modèles 3D, qu'en est-il du traitement et de l'analyse de ces modèles après leur création ? De nos jours, le concepteur d'objets 3D ne pose plus la question : « Comment créer un nouvel objet 3D ? », mais plus vraisemblablement « Comment retrouver un modèle 3D similaire à ceux en ma possession pour le réutiliser ? » et « Comment retrouver la structure d'un modèle 3D maillé sans connaissance a priori sur celui-ci ? »

Cette habilitation a pour but d'apporter des éléments de réponse à ces deux questions. En réponse à la première question, nous avons développé un nouveau système bayésien pour retrouver des modèles 3D à partir d'une requête constituée d'une ou plusieurs vues 2D, ou d'un modèle 3D entier. Ce système a été testé dans un contexte applicatif industriel ainsi qu'avec un benchmark international. Chaque expérience a mis en évidence les excellents résultats de notre approche. La seconde question a été abordée sous l'angle de l'analyse topologique des maillages 3D grâce aux graphes de Reeb. Ce travail théorique a été appliqué à différents domaines comme la déformation automatique, l'indexation et la segmentation de maillages 3D. L'approche a toujours montré des résultats remarquables dans ces domaines. Finalement, la segmentation de maillages 3D, qui est une étape de prétraitement fréquente avant d'autres analyses du maillage, a attiré notre attention. Nous avons proposé une métrique fiable et robuste pour la comparaison de segmentations et l'évaluation des performances des méthodes de segmentation de maillages 3D, ainsi qu'une approche de la segmentation par apprentissage qui surpasse les méthodes existantes. Pour terminer, de nouvelles pistes de recherche sur les maillages 3D sont ouvertes.

CORESA 2012 at TELECOM Lille1, 24-25 May 2012.

The 15th edition of CORESA colloquium will be held in TELECOM Lille1 ont the 24 and 25 May 2012, and is organized by the MIIRE research group.

More detail on the conference on the CORESA 2012 website.

Ahmed Maalej's PhD Thesis defense 2012/05/23.

Ahmed Maalej will defend his PhD Thesis on Wednesday 23 May 2012, 10:00AM at TELECOM Lille1, cité scientifique, Villeneuve d'Ascq, France.

3D Facial Expressions Recognition Using Shape Analysis and Machine Learning.

• Directeur de Thèse : M. Mohamed Daoudi, Professeur, TELECOM Lille1 / LIFL, Lille
• Rapporteurs : M. Bülent Sankur, Professeur, Bogazici University Istanbul, Turkey
       M. Christophe Garcia, Professeur, INSA Lyon, France
• Membres : M. Liming Chen, Professeur, Ecole Centrale de Lyon, France
        M. Zhengyou Zhang, Principal Researcher, Microsoft Research Redmond, USA
        M. Stefano Berretti, Associate-Professor, University of Firenze, Italy
        M. Boulbaba Ben Amor, Maître de Conférences, TELECOM Lille 1 / LIFL Lille, France

Facial expression recognition is a challenging task, which has received growing interest within the research community, impacting important applications in fields related to human machine interaction (HMI). Toward building human-like emotionally intelligent HMI devices, scientists are trying to include human emotional state in such systems. The recent development of 3D acquisition sensors has made 3D data more available, and this kind of data comes to alleviate the problems inherent in 2D data such as illumination, pose and scale variations as well as low resolution.

Several 3D facial databases are publicly available for the researchers in the field of face and facial expression recognition to validate and evaluate their approaches.

This thesis deals with 3D facial expression recognition (FER) problem and proposes an approach based on shape analysis to handle both 3D static and 3D dynamic FER tasks. Our approach includes the following steps: first, a curve-based representation of the 3D face model is proposed to describe facial features. Then, once these curves are extracted, their shape information is quantified using a Riemannain framework. We end up with similarity scores between different facial local shapes constituting feature vectors associated with each facial surface. Afterwards, these features are used as entry parameters to some machine learning and classification algorithms to recognize expressions. Exhaustive experiments are derived to validate our approach and recognition results of 98.81% for 3D FER and 93.83% for 4D FER are attained and are compared to the related work achievements.

Lahoucine Ballihi's PhD Thesis defense 2012/05/12.

Lahoucine Ballihi will defend his PhD Thesis on Saturday 12 May 2012, 10:00AM in Rabat, Morocco.

(abstract only available in French, sorry)

Analyse et comparaison des visages 3D.

• Directeur de thèse : Mohamed Daoudi, Professeur, TELECOM Lille1 / LIFL
• ...

La biométrie du visage a suscité, ces derniers temps, l’intérêt grandissant de la communauté scientifique et des industriels de la biométrie vue son caractère naturel, sans contact et non-intrusif. Néanmoins, les performances des systèmes basés sur les images 2D sont affectées par différents types de variabilités comme la pose, les conditions d’éclairage, les occultations et les expressions faciales.

Avec la disponibilité de caméras 3D capables d’acquérir la forme tridimensionnelle, moins sensibles aux changements d’illumination et de pose, plusieurs travaux de recherche se sont tournés vers l’étude de cette nouvelle modalité. En revanche, d’autres défis apparaissent comme les déformations de la forme faciales causées par les expressions et le temps de calcul que requièrent les approches développées. Cette thèse s’inscrit dans ce paradigme en proposant de coupler la géométrie Riemannienne avec les techniques d’apprentissage pour une biométrie faciale 3D efficace et robuste aux changement d’expressions. Après une étape de pré-traitement, nous proposons de représenter les surfaces faciales par des collections de courbes 3D qui captent localement leurs formes. Nous utilisons un cadre géométrique existant pour obtenir les déformations "optimales" entre les courbes ainsi que les distances les séparant sur une variété Riemannienne (espace des formes des courbes). Nous appliquons, par la suite, des techniques d’apprentissage afin de déterminer les courbes les plus pertinentes pour deux applications de la biométrie du visage: la reconnaissance d’identité et la classification du genre.

Les résultats obtenus sur le benchmark de référence FRGC v2 et leurs comparaison avec les travaux de l’état de l’art confirment tout l’intérêt de coupler l’analyse locale de la forme par une approche géométrique (possibilité de calculer des moyennes, etc.) avec des techniques d’apprentissage (Boosting, etc.) pour gagner en temps de calcul et en performances.

SHREC'12 3D-mesh segmentation track.

This year, the 3D Shape Retrieval Contest (SHREC'12) includes a 3D mesh segmentation contest; its objective is to evaluate and compare the effectiveness of recent segmentation algorithms using a ground-truth of manually segmented objects. We are pleased to invite all researchers in the field of 3D mesh segmentation to register and participate.

The participants will collectively write a paper, which will be published in the proceedings of the Eurographics Workshop on 3D Object Retrieval 2012.

For information about details of registration, dataset and deadlines, see the website for this track: http://www-rech.telecom-lille1.eu/shrec2012-segmentation/

The deadlines for registration and result submission are respectively February 3 and February 10, 2012.

The segmentation track organising team
Guillaume Lavoué, Jean-Philippe Vandeborre,Halim Benhabiles
liste-shrec12-segmentation@telecom-lille1.eu

Some new publications at the very beginning of 2012.

Here are some new publications that have been accepted recently and will be presented very soon.

• SPIE Electronic Imaging 2012 Symposium, January 22-26, 2012, Burlingame, CA, USA:
• Rachid El Khoury, Jean-Philippe Vandeborre, Mohamed Daoudi, 3D mesh Reeb graph computation using commute-time and diffusion distances.
• RFIA 2012, dix-huitième congrès francophone sur la Reconnaissance des Formes et l'Intelligence Artificielle, 24 - 27 janvier 2012, Lyon, France:
• Ben Amor, Boulbaba; Drira, Hassen; Daoudi, Mohamed; Ardabilian, Mohsen; Ben Soltana, Wael; Lemaire, Pierre; Chen, Liming; Erdogmus, Nesli; Dugelay, Jean-Luc; Colineau, Joseph, Fusion d’Experts pour une Biométrie Faciale 3D Robuste aux Déformations ;
• Ballihi, Lahoucine; Ben Amor, Boulbaba; Daoudi, Mohamed; Srivastava, Anuj; Aboutajdine, Driss, Quelles caractéristiques géométriques faciales 3D donnent votre identité ? ;
• Drira, Hassen; Slama, Rim; Ben Amor, Boulbaba; Daoudi, Mohamed; Srivastava, Anuj, Une nouvelle approche de reconnaissance de visages 3D partiellement occultés.
• ICB 2012, 5th IAPR International Conference on Biometrics, March 29-April 1, 2012, New Delhi, India:
• Ballihi, Lahoucine; Ben Amor, Boulbaba; Daoudi, Mohamed; Srivastava, Anuj; Aboutajdine, Driss, Which 3D Geometric Facial Features Give Up Your Identity? ;
• Ben Soltana, Wael; Ardabilian, Mohsen; Ben Amor, Boulbaba; Drira, Hassen; Daoudi, Mohamed; Lemaire, Pierre; Chen, Liming; Erdogmus, Nesli; Dugelay, Jean-Luc; Colineau, Joseph, 3D face recognition: A robust multi-matcher approach to data degradations.
• ISCCSP 2012, special session on 3D face recognition: Current challenges and future directions, 5th International Symposium on Communications, Control and Signal Processing (ISCCSP 2012), May 2-4, 2012, Rome, Italy:
• Lahoucine Ballihi, Boulbaba Ben Amor, Mohamed Daoudi, Anuj Srivastava, Driss Aboutajdine, Geometric-based 3D Facial Gender Classification.

Job offer – PhD Research Position.

Joint PhD Research Position in Computer Vision and Pattern Recognition: TELECOM Lille 1/LIFL, Lille, France / University of Firenze, Firenze, Italy.

More details ont the job offers page.

Halim Benhabiles' PhD Thesis defense, 2011/10/18.

Halim Benhabiles will defend his PhD Thesis on Tuesday 18 October 2011, 2:00PM in Morse Room at TELECOM Lille1, cité scientifique, Villeneuve d'Ascq, France.

(more details in French and English above)

Segmentation de maillages 3D : évaluation automatique et une nouvelle méthode par apprentissage.

• Directeur de thèse : Mohamed Daoudi, Professeur, LIFL/TELECOM Lille1
• Co-encadrants : Guillaume Lavoué, Maître de Conférences, INSA-Lyon
       Jean-Philippe Vandeborre, Maître de Conférences, LIFL/TELECOM Lille1
• Rapporteurs : Christophe Rosenberger, Professeur, ENSICAEN
       Michela Spagnuolo, Senior Researcher, IMATI-GE / CNR (Italie)
• Membres : Florent Dupont, Professeur, Université Lyon 1
       François Goulette, Maître-Assistant (HDR), MINES ParisTEch
       Philippe Preux, Professeur, Université Lille 3

Dans cette thèse, nous abordons deux problèmes principaux, à savoir l'évaluation quantitative des algorithmes de segmentation de maillages ainsi que la segmentation de maillages par apprentissage en exploitant le facteur humain.

Nous proposons les contributions suivantes :

• Un benchmark dédié à l'évaluation des algorithmes de segmentation de maillages 3D. Le benchmark inclut un corpus de segmentations vérités-terrains réalisées par des volontaires ainsi qu'une nouvelle métrique de similarité pertinente qui quantifie la cohérence entre ces segmentations vérités-terrains et celles produites automatiquement par un algorithme donné sur les mêmes modèles. De plus, nous menons un ensemble d'expérimentations, y compris une expérimentation subjective, pour respectivement démontrer et valider la pertinence de notre benchmark.
• Un algorithme de segmentation par apprentissage. Pour cela, l'apprentissage d'une fonction d'arête frontière est effectué, en utilisant plusieurs critères géométriques, à partir d'un ensemble de segmentations vérités-terrains. Cette fonction est ensuite utilisée, à travers une chaîne de traitement, pour segmenter un nouveau maillage 3D. Nous montrons, à travers une série d'expérimentations s'appuyant sur différents benchmarks, les excellentes performances de notre algorithme par rapport à ceux de l'état de l'art. Nous présentons également une application de notre algorithme de segmentation pour l'extraction de squelettes cinématiques pour les maillages 3D dynamiques.

3D-mesh segmentation: automatic evaluation and a new learning-based method.

In this thesis, we address two main problems namely the quantitative evaluation of mesh segmentation algorithms and learning mesh segmentation by exploiting the human factor.

We propose the following contributions:

• A benchmark dedicated to the evaluation of mesh segmentation algorithms. The benchmark includes a human-made ground-truth segmentation corpus and a relevant similarity metric that quantifies the consistency between these ground-truth segmentations and automatic ones produced by a given algorithm on the same models. Additionally, we conduct extensive experiments including subjective ones to respectively demonstrate and validate the relevance of our benchmark.
• A new learning mesh segmentation algorithm. A boundary edge function is learned, using multiple geometric criteria, from a set of human segmented training meshes and then used, through a processing pipeline, to segment any input mesh. We show, through a set of experiments using different benchmarks, the performance superiority of our algorithm over the state-of-the-art. We present also an application of our segmentation algorithm for kinematic skeleton extraction of dynamic 3D-meshes.

Hedi Tabia's PhD Thesis defense, 2011/09/27.

Hedi Tabia will defend his PhD Thesis on Tuesday 27 Septembre, 2:00PM in Contributions to 3D-shape matching, retrieval and classification room at TELECOM Lille1, cité scientifique, Villeneuve d'Ascq, France.

(more details in French above)

Contributions to 3D-shape matching, retrieval and classification

• Directeurs de thèse : Olivier Colot, Professeur, LAGIS/Université de Lille 1
       Mohamed Daoudi, Professeur, LIFL/TELECOM Lille1
• Rapporteurs : Atilla Baskurt, Professeur, LIRIS/INSA Lyon
       Alberto Del Bimbo, Professeur, University of Firenze (Italie)
• Membres : Michael M. Bronstein, Assistant-professor, Università della Svizzera Italiana Lugano (Suisse)
       Denis Pellerin, Professeur, Université Joseph Fourier, Grenoble
       Jean-Philippe Vandeborre, Maître de Conférences, LIFL/TELECOM Lille 1

Dans cette thèse de doctorat, nous avons développé une nouvelle approche pour la mise en correspondance des objets 3D en présence des transformations non-rigides et des modèles partiellement similaires. L’approche que nous proposons est composée de deux phases. Une première phase pour la description d’objets et une deuxième phase de mesure de similarité.

Pour décrire un objet 3D, nous avons choisi une méthode basée sur des descripteurs locaux. La méthode consiste à extraire d’un objet 3D un ensemble de points caractéristiques pour lesquels deux descripteurs locaux sont calculés. Le premier descripteur "Geodesic cord descriptor" étudie la distribution des distances géodésiques entre un point caractéristique et l’ensemble des points de la surface de l'objet 3D. Le deuxième descripteur « Curve based descriptor » permet de représenter la surface 3D de l'objet par un ensemble de courbes. La forme de ces courbes est analysée à l'aide d'outils issus de la géométrie Riemannienne.

Pour mesurer la similarité entre les objets 3D, nous avons utilisé deux techniques différentes dont l'une est basée sur les fonctions de croyance et l'autre est basée sur les « sac-de-mots ». Les fonctions de croyance offrent un cadre naturel pour la représentation et la combinaison d’informations issues de différentes sources. Ce cadre nous a permis de calculer une similarité globale entre les objets 3D en combinant les différentes informations fournies par les descripteurs.

La technique basée « sac-de-mots » consiste à quantifier les descripteurs locaux calculés sur les points caractéristiques et permettent de représenter les objets 3D sous la forme d’histogrammes des fréquences d’apparition des mots visuels. Cette représentation permet le calcul efficace de similarités entre objets 3D.

Afin de valider notre approche nous l'avons adaptée à deux applications différentes à savoir la recherche et la classification d'objets 3D.

Les résultats obtenus sur différent benchmarks montrent une efficacité et une pertinence comparés avec les autres méthodes de l’état-de-l’art.

Hassen Drira's PhD Thesis defense, 2011/07/04.

Hassen Drira will defend his PhD Thesis on Monday 4 July 2011, 9:30AM in Ada Byron room at TELECOM Lille1, cité scientifique, Villeneuve d'Ascq, France.

(more details in French above)

Calcul statistiques sur des variétés de formes 3D pour la reconnaissance des visages 3D.

• Directeur de thèse : Mohamed Daoudi, Professeur, TELECOM Lille1
• Co-encadrant : Boulbaba Ben Amor, Maître de Conférences, TELECOM Lille1
• Rapporteurs : Pietro Pala, Associate Professor, Université de Florence (Italie)
       Remco Veltkamp, Professeur, Université d'Utrecht (Pays-bas)
• Membres : Liming Chen, Professeur, Ecole Centrale de Lyon
       Anuj Srivastava, Professeur, Florida States University (Etats-Unis)

Dans cette thèse, nous proposons un cadre Riemannien pour comparer, déformer, calculer des statistiques et organiser de manière hiérarchique des surfaces faciales. Nous appliquons ce cadre à la biométrie faciale 3D où les défis sont les expressions faciales, les variations de la pose et les occultations du visage par des objets externes.

Les surfaces faciales sont représentées par un ensemble de courbes de niveaux et de courbes radiales. L'ensemble des courbes fermées (de niveau) constitue une sous-variété non-linéaire de dimension infinie et est utilisé pour représenter le nez, la partie la plus stable du visage. La surface faciale est présentée, par ailleurs, par une collection indexée de courbes radiales. Dans ce cas, le calcul se simplifie et l’espace des formes des courbes ouvertes se ramène à une hyper sphère de l’espace de Hilbert. La comparaison dans l’espace des formes se fait via une métrique "élastique" afin de faire face aux déformations non-isométriques (ne conservant pas les longueurs) des surfaces faciales. Nous proposons des algorithmes pour calculer les moyennes, les vecteurs propres dans ces variétés non-linéaires et l'estimation des parties manquantes des surfaces faciales 3D.

L’approche présentée dans cette thèse a été validée sur des Benchmarks connus (FRGCv2, GAVAB, BOSPHORUS) et obtenu des résultats compétitifs par rapport aux méthodes de l'état de l'art.

New publication in The Visual Computer Journal.

The paper "3D Facial Expression Recognition using SIFT Descriptors of Automatically Detected Keypoints", tefano Berretti, Boulbaba Ben Amor, Mohamed Daoudi, Alberto Del Bimbo, has just been accepted (June 2011) for publication in The Visual Computer Journal.

ORASIS 2011.

Ahmed Maalej, PhD student in the MIIRE group, will present his work in the french workshop for young researchers in computer vision ORASIS 2011 (June 6-10, 2011) in Praz-sur-Arly, France.

Analyse locale de la forme 3D pour la reconnaissance d’expressions faciales
Ahmed Maalej, Boulbaba Ben Amor, Mohamed Daoudi.

A paper in the "Top 15%" papers of ICME 2011.

The paper "Non-rigid 3D shape classification using Bag-of-Feature techniques", Hedi Tabia, Mohamed Daoudi, Jean-Philippe Vandeborre, Olivier Colot, accepted in IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2011, has been designated as one of the "Top 15%" papers.

In ICME 2011, there are 109 "Top 15%” papers, out of 744 submitted papers, and 223 accepted papers.

Two new publications just accepted.

• Hedi Tabia, Mohamed Daoudi, Jean-Philippe Vandeborre, Olivier Colot, "Non-rigid 3D shape classification using Bag-of-Feature techniques", IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), Barcelona, Spain, July 11-15, 2011;
• Ahmed Maalej, Boulbaba Ben Amor, Mohamed Daoudi, Anuj Srivastava, Stefano Berretti, "Shape Analysis of Local Facial Patches for 3D Facial Expression Recognition", accepted for publication in Pattern Recognition Journal, February 2011.

The "action 3D" of the GdR ISIS has been renewed for 2011.

The "action 3D" of the GdR ISIS has been renewed for 2011. The meeting will be held in Porquerolles Island, Var, France, from 25 to 27 April 2011. More details, in French, on the meeting website.

Workshop on 3D and 2D Face Analysis and Recognition.

Workshop proposed by Pr. L.Chen (ECL Liris), Pr. Mohamed Daoudi (LIFL/Telecom Lille 1), Pr. J.L.Dugelay (Eurecom), January 28, 2011, at Université de Lyon, Ecole Centrale de Lyon, Amphithéâtre 202, 36 avenue Guy de Collongue, 69134 Ecully Cedex, France. Access plan and program.

3D Media Analysis and Retrieval panel at ICME 2011.

Mohamed Daoudi will participate to the 3D Media Analysis and Retrieval panel within the ICME 2011 conference in Barcelona, Spain, July 11-15, 2011.

Eurographics Workshop on 3D Object Retrieval 2011

Hamid Laga is co-chairing the Eurographics Workshop on 3D Object Retrieval 2011. The aim of the 3DOR Workshop series is to stimulate researchers from different fields such as Computer Vision, Computer Graphics, Machine Learning, and Human-Computer Interaction to present state-of-the-art work in the field.

The workshop will be held April 10, 2011, in Llandudno (UK), co-event of Eurographics 2011.

MIIRE at IMAGINA 2011

The MIIRE research group will be present at IMAGINA 2011 – The european 3D simulation and visualization event – February 1-3, 2011, Monaco.

We will present our work on 3D-face biometry in the 3D Human Modeling workshop, on February 3, 2011, from 10:00AM to 12:30PM.

MIIRE website launched on December, 1st, 2010!

Welcome on the new MIIRE website launched today. You will find all the information about our research activities, publications, news, job or trainin period offers, etc. Please feel free to visit us as often as you want.

The International Blanc ANR-NSFC project "3D Face analyzer" has been accepted.

The International Blanc ANR-NSFC project "3D Face analyzer" has been accepted.

A new publication in IEEE Transactions on PAMI.

A new paper has been accepted for publication in a future issue (April 2011) of IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) :

"A new 3D-matching method of non-rigid and partially similar models using curve analysis", Hedi Tabia, Mohamed Daoudi, Jean-Philippe Vandeborre and Olivier Colot.