detection et reconnaissance de visage dans un document mixte

dc.contributor.advisorMohamed Oukessou
dc.contributor.authorBOUHOU LHOUSSAINE
dc.date.accessioned2023-10-31T14:06:03Z
dc.date.accessioned2025-11-07T11:40:06Z
dc.date.available2023-10-31T14:06:03Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractNous présentons dans cette thèse un système d‟identification de visage dans un document composé de textes et d‟images (y compris des visages). Ce système est fondé, sur l‟utilisation de trois méthodes : la méthode « Hybride », la méthode « Template Matching » et une méthode basée sur l‟utilisation des propriétés géométriques. Le système se décompose de quatre phases successives de traitement : a)- Localisation des images, ayant la couleur de la peau b)- Localisation des visages dans ces images et c)- Evaluation du vecteur caractéristique des principaux éléments de chaque visage et l‟analyse factorielle des données ainsi extraites. La localisation des images contenant, probablement, des visages, dans le document est effectuée à l‟aide d‟une technique basée sur la couleur de la peau (Méthode Hybride). Afin d‟extraire ensuite des régions contenant les éléments significatifs du visage, tels que la bouche, les yeux et le nez, nous employons la méthode de Template Matching. Cette méthode est fondée sur l‟utilisation d‟un modèle pour chaque région, ce qui permet d‟adapter simplement le modèle à la morphologie de chacun des objets du visage. Les régions, ainsi obtenus du visage à identifier, sont ensuite mis en correspondance avec ceux obtenus sur les visages de la base d‟apprentissage. A cet effet, nous proposons une nouvelle méthode géométrique étendue de la méthode WHO_IS. Cette méthode a pour but de déterminer des données symboliques correspondant au vecteur caractéristique du visage. Les résultats positifs des essais expérimentaux démontrent l'efficacité des algorithmes proposés pour construire un système de reconnaissance de visage plus performant.
dc.description.collaboratorMohamed Oukessou
dc.description.collaboratorRachid Elayachi
dc.description.collaboratorMohamed Fakir
dc.description.collaboratorCherki Daoui
dc.description.collaboratorAbdellatif Hair
dc.description.collaboratorYoussef ES Saady
dc.description.collaboratorMohamed Baslam
dc.identifier.urihttps://toubkalpreprod.imist.ma/handle/123456789/25512
dc.language.isoFr
dc.publisherFaculté des Sciences et des Techniques, Béni Mellal - Doctorat ou Doctorat Nationalfr_FR
dc.subjectMéthode Template Matchingfr_FR
dc.subjectMéthode Hybridefr_FR
dc.subjectMéthode Géométriquefr_FR
dc.subjectDétection et Reconnaissance de visage.fr_FR
dc.subject.other2. Engineering and Technology
dc.subject.specific1.2 Computer and information sciences
dc.titledetection et reconnaissance de visage dans un document mixtefr_FR

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