Résumé:
La reconnaissance de visage ou la reconnaissance faciale est l'un des problèmes qui
présentent le plus grand défi dans la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes. La
difficulté provient essentiellement des variations de l'apparence du visage causées par des
facteurs tels que l'expression, l'éclairage, l'occlusion partielle du visage, et l'écart de temps
entre la formation et les tests de capture de données. Par ailleurs, les performances des
algorithmes de reconnaissance de visage dépendent fortement de l'étape de localisation des
caractéristiques du visage.
L’algorithme de reconnaissance de visage proposé est basé sur la représentation des
régions locales du visage en utilisant la transformée en cosinus discrète (DCT). La
représentation locale fournit une robustesse contre les variations de l'apparence dans les
régions locales causées par l'occlusion partielle du visage ou l'expression du visage. Alors que
l'utilisation de l'information de fréquence fournit une protection robuste contre les
changements d'éclairage. En outre, l'algorithme évite l'étape de localisation des traits du
visage et formule l'alignement du visage comme étant un problème d'optimisation dans l'étape
de classification. Cette dernière est faite à l’aide d’un réseau de neurones multicouches
