EXTRACTION DES CARACTERISTIQUES POUR RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DES VISAGE

Abstract

La reconnaissance automatique de personnes a reçu beaucoup d'attention au cours des dernières années en raison de ses nombreuses applications dans différents domaines tels que l'application de la loi, les applications de sécurité ou l'indexation vidéo...etc. La reconnaissance faciale est une technique importante et très difficile à cause de la multitude des paramètres qu'il faut prendre en compte (variation de posture, éclairage, style de coiffure, port de lunettes, de barbes, de moustaches, vieillesse…). Dans ce travail, on a présenté un système de reconnaissance de visage avec deux méthodes de reconnaissance faciale en utilisant l'analyse en composantes principales (ACP) et local binnary pattern (LBP) pour l’extraction de caractéristiques avec une classification neuronale par unperceptron multicouche (MLP), basé sur un approche hybride Neuro-Acp pour la reconnaissance faciale combinant les réseaux de neurones avec l'analyse en composantes principales. Les résultats, obtenue ont montré que l'ACPdonne nettement des meilleurs résultats par rapport à LBP et aussi ont montré que Neuro-Acp donne résultats trèssatisfaisante. Pour validé ce travail nous avons testé ces techniques sur des images frontales de les bases de données ORL et FEI.