Le sujet de cette thèse porte sur les algorithmes d'apprentissage qui extraient les caractéristiques importantes des visages. Les caractéristiques d’intérêt principal sont des points clés;   La localisation en deux dimensions (2D) ou en trois dimensions (3D) de traits importants du visage telles que le centre des yeux, le bout du nez et les coins de la bouche. Les points clés sont utilisés pour résoudre des tâches complexes qui ne peuvent pas être résolues directement ou qui requièrent du guidage pour l’obtention de performances améliorées, telles que la reconnaissance de poses ou de gestes, le suivi ou la vérification du visage. L'application des modèles présentés dans cette thèse concerne les images du visage; cependant, les algorithmes proposés sont plus généraux et peuvent être appliqués aux points clés de d'autres objets, tels que les mains, le corps ou des objets fabriqués par l'homme. Cette thèse est écrite par article et explore différentes techniques pour résoudre plusieurs aspects de la localisation de points clés.  Dans le premier article, nous démêlons l'identité et l'expression d'un visage donné pour apprendre une distribution à priori sur l'ensemble des points clés. Cette distribution à priori est ensuite combinée avec un classifieur discriminant qui apprend une distribution de probabilité indépendante par point clé. Le modèle combiné est capable d'expliquer les différences dans les expressions pour une même représentation d'identité.  Dans le deuxième article, nous proposons une architecture qui vise à conserver les caractéristiques d’images pour effectuer des tâches qui nécessitent une haute précision au niveau des pixels, telles que la localisation de points clés ou la segmentation d’images. L’architecture proposée extrait progressivement les caractéristiques les plus grossières dans les étapes d'encodage pour obtenir des informations plus globales sur l’image. Ensuite, il étend les caractéristiques grossières pour revenir à la résolution de l'image originale en recombinant les caractéristiques du chemin d'encodage. Le modèle, appelé Réseaux de Recombinaison, a obtenu l’état de l’art sur plusieurs jeux de données, tout en accélérant le temps d’apprentissage.  Dans le troisième article, nous visons à améliorer la localisation des points clés lorsque peu d'images comportent des étiquettes sur des points clés. En particulier, nous exploitons une forme plus faible d’étiquettes qui sont plus faciles à acquérir ou plus abondantes tel que l'émotion ou la pose de la tête. Pour ce faire, nous proposons une architecture permettant la rétropropagation du gradient des étiquettes les plus faibles à travers des points clés, ainsi entraînant le réseau de localisation des points clés. Nous proposons également une composante de coût non supervisée qui permet des prédictions de points clés équivariantes en fonction des transformations appliquées à l'image, sans avoir les vraies étiquettes des points clés. Ces techniques ont considérablement amélioré les performances tout en réduisant le pourcentage d'images étiquetées par points clés.  Finalement, dans le dernier article, nous proposons un algorithme d'apprentissage permettant d'estimer la profondeur des points clés sans aucune supervision de la profondeur. Nous y parvenons en faisant correspondre les points clés de deux visages en les transformant l'un vers l'autre. Cette transformation nécessite une estimation de la profondeur sur un visage, ainsi que une transformation affine qui transforme le premier visage au deuxième. Nous démontrons que notre formulation ne nécessite que la profondeur et que les paramètres affines peuvent être estimés avec un solution analytique impliquant les points clés augmentés par profondeur. Même en l'absence de supervision directe de la profondeur, la technique proposée extrait des valeurs de profondeur raisonnables qui diffèrent des vraies valeurs de profondeur par un facteur d'échelle et de décalage. Nous démontrons des applications d'estimation de profondeur pour la tâche de rotation de visage, ainsi que celle d'échange de visage.

Mots-clés : Réseaux neuronaux , Apprentissage profond , Réseaux neuronaux de convolution , Apprentissage supervisé , Apprentissage non-supervisé , Apprentissage semi-supervisé , Architectures grossières à fines , Localisation de points clés , Estimation de la profondeur , Rotation de visage , Échange de visage