Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/5237
Title: Extraction des caractéristiques pour l’analyse biométrique d’un visage
Authors: BETTAHAR Abdessettar et SABER Fathi
Keywords: Reconnaissance de visages
Biométrie
ACP
LBP
extraction de caractéristiques
eigenfaces
التعرف على الوجوه
القياسات الحيوية
تحليل المكونات الأساسية
النموذج الثنائي المحلي
استخراج الخصائص
Face recognition
Issue Date: 23-Sep-2014
Series/Report no.: 2014;
Abstract: Résumé: Au cours de ces dernières années, on observe un intérêt croissant autour de la biométrie. La reconnaissance faciale en tant qu’une technologie biométriques de base, a pris une part de plus en plus importante dans le domaine de la recherche, du fait de son caractère non intrusif et sans contact. Mais malgré les nombreuses approches et méthodes qui ont été proposées pour résoudre le problème de reconnaissance du visage humains, il demeure un problème extrêmement difficile, ceci est dû au fait que le visage de personnes différentes ont généralement la même forme et varie du fait des conditions d'éclairage, de la variation de pose, et des expressions faciales. De nos jours les systèmes de vérification d'identité apparaît être un vecteur intéressant à exploiter, vu la multitude des applications qui leurs font appel contrôle d'accès aux sites sensibles, télésurveillance...etc. Le travail effectué dans le cadre de ce mémoire porte sur l’identification automatique de visages avec deux méthodes de reconnaissance faciale en utilisant l'analyse en composantes principales (ACP) et local binnary pattern )LBP). Les résultats, obtenue ont montré que LBP donne nettement des meilleurs résultats par rapport à l'ACP .Pour validé ce travail nous avons testé ces techniques sur des images frontales de les bases de données ORL et FEI. ملخص خلال السنوات الأخيرة , هناك اهتمام متزايد حول المقاييس الحيوية. وقد أخذ نظام التعرف على الوجه - كقاعدة التكنولوجيا الحيوية - أهمية متزايدة في مجال البحوث ، بسبب عدم التدخل والتماس. لكن على الرغم من الكثير من النهج والأساليب التي تم اقتراحها لحل المشاكل المتعلقة بالتعرف على الوجه البشري، فإنها لا تزال مشاكل صعبة للغاية، وهذا يرجع إلى حقيقة أن الناس على اختلافهم يمتلكون عموما نفس الشكل ويختلف بسبب ظروف الإضاءة، واختلاف الوضعيات، وتعابير الوجه. في الوقت الحاضر تعتبر نظم التحقق من الهوية مجالا هاما لاستغلال، و هذا بالنظر إلى العديد من التطبيقات التي تستخدم فيها لتحكم في الوصول إلى المواقع الحساسة، والرصد عن بعد ... الخ. يركز العمل الذي نقوم به كجزء من هذه الأطروحة على تحديد وجه التلقائي مع أسلوب "مختلط" للتعرف علي وجه بإستخدام طريقتين للتعرف على الوجه وهما تحليل المكون الرئيسي(آسيبي) و النموذج الثنائي المحلي (ال بي بي) .النتيجة المحصل عليها تبين أن ال بي بي تعطي أفضل نتيجة مقارنة ب الآسيبي. لللتحقق من صحة هذا العمل قمنا بإختبار هاتين التقنيتين على الصور من قاعدة البيانات "أو آرآل"و"اف او اي". Abstract: In recent years, there has been a growing interest around biometrics. Facial recognition, as a biometric technology, has played an increasingly important role in the field of research, because of its non-intrusive and contactless. However, despite of the many approaches and methods that have been proposed to solve the problem of human face recognition, it remains an extremely difficult problem. this is due to the fact that different people faces have generally the same shape and vary due to the lighting conditions , variation of pose , and facial expressions. Nowadays, identity verification systems appears to be an interesting domain to exploit, given the multitude of applications that utilize their controlling access to sensitive sites, remote monitoring ... etc. The work done as part of this thesis is focused on identifying automatic face with two methods for face recognition principal component analysis(PCA) and local binary pattern(LBP). The results, of LBP compared with the PCA, provide a significant improvement in performance. For the validation of this work, we tested this technique on frontal images of the database ORL and FEI .
URI: http://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/5237
ISSN: h
Appears in Collections:Département d'informatique et technologie de l'information - Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
BETTAHAR-SABER.pdf5,29 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.