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dc.contributor.author |
Khelil, Jalel |
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dc.date.accessioned |
2018-07-02T07:43:51Z |
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dc.date.available |
2018-07-02T07:43:51Z |
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dc.date.issued |
2009 |
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dc.identifier.uri |
http://dspace.univ-guelma.dz:8080/xmlui/handle/123456789/222 |
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dc.description.abstract |
Le travail présenté dans ce mémoire s'inscrit dans le contexte de l'identification automatique de visages à partir de séquences d'images vidéo. Le système de reconnaissance automatique de visages mis au point se décompose en trois étapes fondamentales:
Une première étape consacrée à la localisation des différentes caractéristiques du visage telles que les yeux, le nez et la bouche. Ensuite, nous avons procédé à la localisation des différents points fiduciels (les points d'intérêts).
Quant à la deuxième étape, elle consiste à la représentation du visage. Pour cela, nous avons appliqué à chacun des points fiduciels localisés un banc de filtres de Gabor de différentes fréquences et différentes tailles (40 filtres) en effectuant la convolution de l'image du visage autour de ces points avec plusieurs ondelettes complexes 2D de Gabor paramétrées. Chaque point caractéristique du visage sera ainsi représenté par un vecteur de coefficients complexes de Gabor appelé jet.
Enfin, l'étape de reconnaissance basée sur la maximisation d’une mesure de similarité entre les différents jets de Gabor d’un visage test et tous les jets de la base d’apprentissage. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.subject |
Biométrie, EBGM, Jet de Gabor, Points fiduciels, Reconnaissance automatique de visages, Ondelettes |
en_US |
dc.title |
Reconnaissance Automatique de Visages par Approche Locale |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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