Reconnaissance Faciale
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Date
2023
Authors
SOLTANI Ouarda
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
University of Batna 2
Abstract
La reconnaissance de visage est peu couteuse, attrayante, facile à implémenter, non
intrusive et non contraignante. Ce sont autant de qualités qui font de cette technologie
biométrique la plus populaire et la plus utilisée commercialement ou dans les diverses
applications de sécurité, de surveillance ou de contrôle d’accès. Reconnaitre un visage
est une tache naturelle effectuée par les êtres humains quotidiennement. Mais aux portes
de l’ère numérique les besoins en sécurité sans cesse grandissant nécessitent des
moyens technologiques plus avancés pour effectuer de manière automatique l’opération
de reconnaissance faciale sans intervention aucune de l’opérateur humain. C’est dans ce
contexte que s’inscrit le travail effectué dans cette thèse ; la conception et l’élaboration
d’un système automatique complet de reconnaissance de visage. Dans une première
étape, nous avons développé une approche de détection de visage basée sur la couleur
de peau à travers deux approches. La première utilise le principe de seuillage dans
quatre espaces colorimétriques différents, RGB, HSV, YUV et YCbCr. La seconde est
une nouvelle approche pour la segmentation de la couleur de peau basée sur la mesure
de similarité de la peau humaine par le biais de deux distances métriques qui sont la
distance Euclidienne (DE) et la distance de Manhattan (DM). La seconde étape du
travail a été consacrée à la conception et l’élaboration des deux modules qui constituent
n’importe quel système de reconnaissance faciale. Le module d’apprentissage dans
lequel l’extraction des signatures numériques pour chaque personne de la base de
donnée sont extraites a été conçu en utilisant trois types de décompositions pyramidales,
à savoir la pyramide laplacienne (LP), l’analyse multirésolution (TOD-2D) et les trames
d’ondelettes. La réduction de la dimensionnalité des vecteurs caractéristiques de visage
est achevée par le biais de l'analyse en composantes principales (ACP), conjointement
avec chacune des décompositions pyramidales. Finalement, la validité et l’efficacité des
approches proposées ont été testé via les bases de données faciales SFA, UTD et FEI.
Ce test n’est autre qu’une réalisation du second module du système biométrique
proposé.