contribution à la reconnaissance de visages humains

Abstract

Bien que la reconnaissance de visages humains soit un domaine difficile à cause de la multitude des challenges à surmonter, il est très important de s’y intéresser et d’y investir vu la multiplicité et la variété de ses champs d’application (vérification d’identité, contrôle d’accès physique et logique, vidéosurveillance, interfaces homme-machine …). Le travail réalisé au cours de cette thèse s'inscrit dans ce contexte dans l’objectif de la mise en œuvre d’une architecture logicielle complète d’un système automatisé de reconnaissance de visages. Afin de bien cerner les problèmes qui peuvent dégrader les performances d’un tel système, nous avons effectué plusieurs études à différents niveaux de sa chaîne de traitement et nous avons proposé par la suite des solutions. Nous avons développé dans un premier temps une nouvelle approche destinée à la détection et la localisation des visages dans une image 2D couleur. Cette approche est fondée sur trois points pivots : la couleur de la peau, la ligne de partage des eaux (LPE) et les ondelettes de Gabor. Dans un second temps, nous nous sommes focalisés sur l’extraction des vecteurs caractéristiques des visages (signatures) à l’aide d’une approche originale qui s’est étalée en deux version, la première est basée sur l’ACP et l’ADL, tandis que la deuxième est élaborée dans le but de palier les inconvénients de la première en intégrant le descripteur de Gabor et un estimateur de pose. Finalement, pour valider ce travail de recherche, nous avons testé ces approches sur les bases de données standards: Caltech_Web, AT&T et FERET.