Mémoires de Magistère

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Browsing Mémoires de Magistère by Author "Amirouche Radia"

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    UNE COMBINAISON DE CLASSIFIEURS POUR LA RECONNAISSANCE DES VISAGES HUMAINS
    (2006) Amirouche Radia
    La reconnaissance automatique des visages humains demeure toujours un réel challenge dans le domaine de la recherche, ceci est dû essentiellement à la nature même de cette biométrie qu’est le visage très riche en informations sociales, et fortement dynamique à la fois , à cause des variations de l’environnement, le vieillissement, la pilosité….chose qui rend la tâche de reconnaissance plus complexe ; De ce fait, une multitude de méthodes déployées pour résoudre ce problème; mais malgré la pléthore de techniques élaborées et les énormes progrès atteints , il n’existe pas une méthode qui soit à elle seule invariante à toutes les variations que peut subir ce stimulus. Pour essayer de cerner la maximum de ces changements , une nouvelle tendance a vu le jour visant à faire participer plusieurs classifieurs , et à combiner leurs raisonnements et leurs résultats en vue d’augmenter le taux de reconnaissance. Dans ce projet, un comité de trois classifieurs a été mis au point dont les membres sont une approche globale qui est celle de l’Analyse en Composantes Principales (ACP), une approche géométrique du plus proche voisin , et enfin une approche également géométrique toujours celle du plus proche voisin, mais à laquelle on a introduit la notion du floue, ces trois classifieurs auront en entrée l’image du visage à reconnaître ; L’ensemble des images provient de trois bases distinctes (ORL, OWN, GRIA ), ces dernières ont été sujet à une série d’opérations de prétraitements (normalisation, binarisation, lissage), après quoi, la transformée de Hough appliquée sur elles, permettra d’en extraire le vecteur des caractéristiques représentant chaque visage; En sortie, chacun des classifieurs fournira une liste des identités susceptibles d’être celles du visage test, accompagnées de mesures de confiance. Une règle de combinaison sera appliquée sur ces dernières afin d’obtenir une décision unifiée avec un taux d’erreur réduit.