Amélioration des performances d’un système de détection de visages sur flux vidéo

Abstract

La détection de visage est un problème intéressant développé depuis plus d’une dizaines d’années. le problème de détection de visages est un problème classique de reconnaissance de formes qui peut s’énoncer de la façon suivante : considérant une image d’entrée quelconque, qu’elle soit scannée ou extraite d’un flux vidéo, il s’agit de déterminer la présence ou non d’un ou plusieurs visages humains dans cette image. Le travaille ici présent est une amélioration des performances d’un système de détection de visages sur un flux vidéo réalisé dans le cadre d’un PFE de master II réalisé en 2010. Ce dernier ayant été conçus sous matlab présentait l’inconvénient du temps d’exécution élevé surtout que l’objectif principal et de travaillé en temps réel sur un flux vidéo .Pour remédier à ce problème nous avant implémentés notre système « DFACE » sous C++ Builder (renommé par ces performances en terme temps de traitement). Le système « DFACE » est basé sur une hybridation de deux méthodes :la mixture gaussienne et réseau neuronal, La première consiste à détecter les zones contenant la couleur chair humaine par mixture de modèles gaussien l’objectif principal de cette étape est la limitation de l’espace de recherche de l’objet visage. La seconde consiste à décider de l’appartenance de la zone peau à la classe des visages ou des non visages par le Perceptron Multicouches (PMC).