[ca] Els éssers humans podem percebre molt fàcilment les cares, les podem seguir en l'espai i temps, així com descodificar el seu contingut, com la seva postura, identitat o expressió. No obstant això, tot i moltes dècades d'investigació per desenvolupar un sistema amb percepció automàtica de cares, segueix sent difícil d'aconseguir una solució completa en àrees com la detecció de cares, el reconeixement de l'expressió facial, la estimació de la posició o el reconeixement de la cara. Això és degut a que la percepció facial automàtica abasta moltes àrees importants i difícils de la visió per computador: les aplicacions finals abasten una gamma molt àmplia com la vídeo vigilància, interacció humà-ordinador, la indexació i recuperació del contingut d'imatges, la identificació biomètrica , la codificació de vídeo i el reconeixement de l'edat i / o sexe. En particular, aquesta tesi està dedicada a tres grans problemes en la percepció automàtica de cares: la detecció de rostres, el seguiment de cares i l'estimació de la posició facial. En el camp de la detecció de rostres, es presenta un model que utilitza múltiples heurístiques senzilles ad-hoc basades en píxels per detectar les regions de la imatge corresponents a pell humana. A més, s'han estudiat diferents espais de color per determinar si hi ha alguna transformació d'espai de color que pugui millorar la detecció del color de la pell. Els resultats experimentals mostren que la separabilitat no augmenta gaire en altres espais de color en comparació amb l'obtinguda en l'espai RGB. A partir del millor espai de color trobat, s'ha dissenyat un detector de cares capaç de generalitzar amb èxit en diferentes escenes. Com a segona aportació, s'ha desenvolupat un algorisme per al seguiment robust i precís de la cara, dins d'un marc unificat que combina l'estimació dels paràmetres facials amb el control d'una càmera activa, per al seguiment de cares mitjançant una càmera Pa- Tilt-Zoom. Un filtre de Kalman estès permet estimar conjuntament les coordenades món dels objectes i la posició de la càmera. La sortida s'utilitza per accionar un controlador PID per tal de realitzar un seguiment reactiu del rostre, generant les accions de control correctes no només per mantenir un zoom-in a la cara per maximitzar la mida, sinó també per poder allunyar i reduir el risc de perdre l'objectiu. Encara que aquest treball està principalment motivat per fer un seguiment de cares, es pot aplicar fàcilment com ajuda d'un detector d'objectes per rastrejar una escena amb una càmera activa. L'aplicabilitat del mètode s'ha demostrat tant en entorns simulats com a escenaris reals. S'ha dedicat l'última i més important part d'aquesta tesi a l'estimació de la posició del cap. En la majoria de treballs previs per a l'estimació de la posició del cap, s'especifiquen les cares manualment. Per tant, els resultats detallats no tenen en compte una possible desalineació de la cara, encara que tant en regressió com en classificació, els algoritmes són generalment sensibles a un error en localització: si l'objecte no està ben alineat amb el model après, la comparació entre les característiques de l'objecte en la imatge i les del model condueix a errors. En aquest últim capítol, es proposa un mètode basat en regressió per mínims quadrats parcials per estimar la posició i a més resoldre simultàniament l'alineació de la cara. Les contribucions en aquesta part són de dos tipus: 1) es mostra que el mètode proposat assoleix millors resultats que l'estat de l'art i 2) es desenvolupa una tècnica per reduir la desalineació basat en factors PLS que milloren l'aprenentatge basat en múltiples instàncies sense la necessitat de tornar a aprendre o d'haver d'incloure mostres mal alineades, ambdós pasos normalment necessaris en l'aprenentatge basat en múltiples instàncies.

[en] Humans can effortlessly perceive faces, follow them over space and time, and decode their rich content, such as pose, identity and expression. However, despite many decades of research on automatic facial perception in areas like face detection, expression recognition, pose estimation and face recognition, and despite many successes, a complete solution remains elusive. Automatic facial perception encompasses many important and challenging areas of computer vision and its applications span a very wide range; these applications include video surveillance, human-computer interaction, content-based image retrieval, biometric identification, video coding and age/gender recognition. This thesis is dedicated to three problems in automatic face perception, namely face detection, face tracking and pose estimation. In face detection, an initial simple model is presented that uses pixel-based heuristics to segment skin locations and hand-crafted rules to return the locations of the faces present in the image. Different colorspaces are studied to judge whether a colorspace transformation can aid skin color detection. Experimental results show that the separability does not increase in other colorspaces when compared to the RGB space. The output of this study is used in the design of a more complex face detector that is able to successfully generalize to different scenarios. In face tracking, we present a framework that combines estimation and control in a joint scheme to track a face with a single pan-tilt-zoom camera. An extended Kalman filter is used to jointly estimate the object world-coordinates and the camera position. The output of the filter is used to drive a PID controller in order to reactively track a face, taking correct decisions when to zoom-in on the face to maximize the size and when to zoom-out to reduce the risk of losing the target. While this work is mainly motivated by tracking faces, it can be easily applied atop of any detector to track different objects. The applicability of this method is demonstrated on simulated as well as real-life scenarios. The last and most important part of this thesis is dedicate to monocular head pose estimation. In most prior work on heads pose estimation, the positions of the faces on which the pose is to be estimated are specified manually. Therefore, the results are reported without studying the effect of misalignment. Regression, as well as classification, algorithms are generally sensitive to localization error. If the object is not accurately registered with the learned model, the comparison between the object features and the model features leads to errors. In this chapter, we propose a method based on partial least squares regression to estimate pose and solve the alignment problem simultaneously. The contributions of this part are two-fold: 1) we show that the proposed method achieves better than state-of-the-art results on the estimation problem and 2) we develop a technique to reduce misalignment based on the learned PLS factors that outperform multiple instance learning (MIL) without the need for any re-training or the inclusion of misaligned samples in the training process, as normally done in MIL.