Résumé: Actuellement, la vérification faciale et détection de la parenté sont devenues un domaine de recherche séduisant et plein de défis en vision par ordinateur et en biométrie. Les méthodes théoriques et les systèmes logiciels pour machines pour reconnaître les gens en fonction de leurs images de visage numériques dans diverses applications de sécurité la biométrie, accès à des salles d’embarquement des aéroports, médico-légales, des applications du système embarqué (c-à-d., les solutions de cartes à puce) et même les liens de parenté, le partage de l’héritage, album des photos, arbre Généalogique et la publicité ciblée. Par ailleurs, lorsqu’il s’agit d’images 2D de visages, les variations intra-classes, dues à des facteurs aussi divers que les changements des conditions d’éclairage, expression faciale, variation de cosmétiques et de pose, sont généralement supérieures aux variations inter-classes, ce qui affectent négativement les performances de ces systèmes et rend la reconnaissance faciale 2D peu fiable dans le monde réel reste donc un problème ouvert. Les résultats obtenus et leurs comparaisons avec les travaux de l’état de l’art confirment tout l’intérêt de la meilleure précision de la vérification pour un système de reconnaissance de visages et de la parenté efficace Nous avons proposé une nouvelle approche (DIEDA) pour traiter ce problème de la malédiction de la dimensionnalité. Nous avons proposé un nouveau motif statistique binaire local de Gabor (LBSPG), la vérification de visage 3D. Nous avons utilisé aussi les trois descripteurs LBP, BSIF et Gabor pour la comparaison. Nous avons utilisé PCA (Principal Composant Analysis) et EFM (Enhanced Fisher Model), pour la réduction et la classification de ces descripteurs. Les scores sont calculés par la distance cosinus. Nous avons validé notre système proposé sur la base de données CASIA-3D. Les résultats de ce travail montrent que notre nouveau descripteur LBSPG(imaginaire) est meilleur que les trois descripteurs LBP, BSIF et Gabor pour la vérification de visage 3D avec un taux de précision qui vaut 95.96%. Les résultats obtenus et leurs comparaisons avec les travaux de l’état de l’art confirment tout l’intérêt de la meilleure précision de la vérifications 2D et 3D pour un système de reconnaissance de visages et la détection de la parenté très efficace.

alger:
Langue: Français
Collation: 130 p. ill. ;30 cm
Diplôme: Docteur Es Sciences
Etablissement de soutenance: Alger, Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene. Faculté d'Electronique et Informatique
Thème Informatique

Note: Bibliogr.pp.111-130