Résumé:
Dans ce projet, notre objectif est de réaliser un système de reconnaissance faciale et de trouver des solutions pour les contraintes d’acquisition tels que : faible résolution et sombre. Pour trouver la meilleure solution nous avons étudié déférents algorithme (LBP, LPQ et BSIF) afin d’évaluer leur performance dans la reconnaissance faciale. Cette évaluation repose sur l’utilisation des méthodes de réduction de paramètres (LDA, PCA, K-LDA) aussi k nearest Neighbors K-NN pour classifier les résultats obtenus. Les tests ont été effectués sur différentes bases de données, et nos résultats montrent un taux de reconnaissance faciale de 100 % sur la base de données ORL
