Extraction automatique de contour de l\`evre \`a partir du mod\`ele CLNF (Automatic lip contour extraction using CLNF model)

Dans cet article nous proposons une nouvelle solution pour extraire le contour interne des l{\`e}vres d{'}un locuteur sans utiliser d{'}artifices. La m{\'e}thode s{'}appuie sur un algorithme r{\'e}cent d{'}extraction du contour de visage d{\'e}velopp{\'e} en vision par ordinateur, CLNF pour Constrained Local Neural Field. Cet algorithme fournit en particulier 8 points caract{\'e}ristiques d{\'e}limitant le contour interne des l{\`e}vres. Appliqu{\'e} directement {\`a} nos donn{\'e}es audio-visuelles du locuteur, le CLNF donne de tr{\`e}s bons r{\'e}sultats dans environ 70{\%} des cas. Des erreurs subsistent cependant pour le reste des cas. Nous proposons des solutions pour estimer un contour raisonnable des l{\`e}vres {\`a} partir des points fournis par CLNF utilisant l{'}interpolation par spline permettant de corriger ses erreurs et d{'}extraire correctement les param{\`e}tres labiaux classiques. Les {\'e}valuations sur une base de donn{\'e}es de 179 images confirment les performances de notre algorithme.