Reconnaissance de Visages Par Approche Géométrique
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Date
2007
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Abstract
Le travail que nous présentons dans cette thèse consiste à classifier et reconnaître les visages d’un
ensemble de personnes intégrés dans une base de données visages créée au LAIG.
Vu la complexité des objets manipulés (Visages), nous avons utilisé pour la classification deux
types de données : Les paramètres géométriques définissant les traits faciaux et les images entières
des visages. Comme outil, nous avons utilisé en premier lieu le PMC connu par ses performances
dans le domaine de la classification. La seconde méthode utilisée est l’analyse en composante
Principale, certes c’est une méthode des plus anciennes mais elle nous a donné des résultats
meilleurs que ceux du PMC.
Une troisième idée nous a menées à de bien meilleurs résultats, c’est l’hybridation de la première
avec la seconde que nous avons appelé méthode Neuro-ACP.
Une autre partie très importante de notre travail, que nous considérons comme le complément de la
première partie, consiste à détecter les visages dans une scène quelle que soit la position,
l’éclairage, l’orientation,..etc. Pour cela, nous proposons une méthode basée sur l’hybridation de la
méthode de détection de couleur de peau et la méthode du « template matching ». Cette hybridation
nous a permis de contourner les inconvénients de chaque méthode et de minimiser les risques de
fausses alertes dans la décision visage ou non-visage. Le but lointain de cette partie c’est d’arriver à
créer un système qui procède à la classification et la reconnaissance des individus quelles que soient
leurs positions dans la scène et dans n’importe quelle condition d’éclairage.