Titre :	Système Intelligent pour la Reconnaissance des Visages Humains
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Belaroussi ,Abdelqawi, Auteur ; Touahria,Mohamed, Directeur de thèse
Editeur :	Setif:UFA
Année de publication :	2019
Importance :	1 vol (53 f .)
Format :	29 cm
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Thèses & Mémoires:Informatique
Mots-clés :	Détection des visages Méthode de viola et Jones Reconnaissance des visages AdaBoost Open CV PCA et LDA
Index. décimale :	004 - Informatique
Résumé :	Durant les dix dernières années, diverses méthodes de détection et reconnaissance de visages ont vu le jour. Cependant, la détection de visage n’est pas un problème entièrement résolu. En effet, la majorité des méthodes souffrent de la complexité du contenu des images et du bruit. Pour ce cas de détection des visages, nous avons choisi d’utiliser la méthode de Viola et Jones. Pour la reconnaissance et l' identification on a utilisé deux techniques principales qui sont utilisées afin de reconnaitre les visages Utilisation des caractéristiques géomé-triques distinctives de chaque individu par les algorithmes et Approche photométrique et deux algorithmes PCA ( Analyse par Composantes Principales) et LDA ( Analyse Dis-criminante Linéaire). Dans notre travail nous avons appliqué l’algorithme « AdaBoost » à l’aide de la clas-sifeurs de fonction Open CV (Open Source Computer Vision). Pendent nos recherches, nous avons trouvé plusieurs classifeurs qu’on peut utiliser, au même titre qu’Open CV. Mais ces différents classifeurs présentent plusieurs limites telles que la complexité, la limitation ou la lenteur de traitement ou bien le manque de documentation. De plus, Open CV se caractérise par sa facilité et rapidité de traitement. Pour cela et puisque nous avons choisi comme langage de programmation Python nous avons utilisé l’Open CV dans notre approche.
Note de contenu :	Sommaire Résumé……………………………………………………………………………...ii Abstract…………………………………………………………………………….iii Sommaire ………………………..…………………………………………………iv Listes des figures ………………………………………………………………......vii Listes des tableaux ………………………………………………………………....ix Introduction générale……………………………………………………………..…1 Chapitre 1 : Etat de l'art sur la Biométrie 1. Introduction………………………………………..………………………….....4 2. Système Biométrique……………….………….…….……………………….….4 2.1. Les phases d'un système Biométrique ………………..……….…………….4 2.2. Modules des systèmes biométriques…………………………..…….…..…..5 3. La Reconnaissance Biométrique……………………………………..….……….6 4. Pourquoi choisir le visage ?................................................................................7 5. Conclusion ………………………………………………………………………8 Chapitre 2 : La Détection de Visages 1. Méthodes de détections réparties en catégories ...................................................10 1.1. Approches basées sur les connaissances acquises………….………………10 1.2. Approches basées sur l’apparence…………...…….….……………………11 1.3. Approches basées sur des caractéristiques invariantes………….…...……..11 1.4. Template matching méthod………………….…….……………………….11 2. Algorithme de Viola et Jones …………………………….………………….....12 2.1. Fonctionnement………...………………………………………….……....12 2.2. Apprentissage …………...………….……………………………….……..13 2.3. Détection …………………..………….…………………………………...14 2.4. Performances……………………………………...……………………….14 v 2.5. Limites et extensions ……………………………………………...………15 2.6. Applications ……………………………..………………………………..16 3. Conclusion …………………………………………………………………….16 Chapitre 3 : La Reconnaissance de Visages 1. Introduction ………………………………………………………….…………18 2. Reconnaissance des visages humains …………………………….…………….19 3. Reconnaissance de visages : état de l'art ………………….…………………...19 3.1. Les principales techniques de reconnaissance faciale……………….……..19 3.1.1. Approches locales………………………..………………………....20 3.1.2. Approches globales ………………………………………………...23 a. Techniques linéaires………………...……………….….24 b. Techniques non linéaires ………...…………….……….26 3.1.3. Approches hybrides………………………………………………...27 3.1.4. Récapitulatif ………………………………………………………..30 4. Conclusion………………..…………………...……………………………..…33 Chapitre 4 : Etapes de Conception et Implémentation 1. Conception …………………………………... ……..…………………….35 1.1. Caractéristique l' Algorithme de Viola et Jones……...…………..……35 1.2. L'image intégrale………………………………………...……………35 1.3. Algorithme d'apprentissage basé sur Adaboost………………………..36 1.4. Cascade de classifieurs ………………………………………………..37 1.5. Présentation de l' algorithme…………………………………………..38 2. Implémentation ……………………………………………………..……39 2.1. Environnemnt de développement……………………………………..39 2.2. OpenCV……………………………………………………...………..39 2.3. Comment détecter un visage à l'aide du détecteur OpenCv…….….....40 2.4. Comment faire le prétraitement des images faciales pour la reconnaissance faciale…….…………………….….……………….43 i. Phase détection…………………………………………………….44 ii. Phase Renaissance ……………………………………………...…46 vi 3. Conclusion………………………………………..………………………..50 Conclusion et Perspectives……………………………………….……………………..51 Bibliographie …………………………………………………………………………....53
Côte titre :	MAI/0327
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/1nd1wL_PM9GIm9DumFCQMdu2SIgTOZobc/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique :	pdf

Système Intelligent pour la Reconnaissance des Visages Humains [texte imprimé] / Belaroussi ,Abdelqawi, Auteur ; Touahria,Mohamed, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (53 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Thèses & Mémoires:Informatique
Mots-clés :	Détection des visages Méthode de viola et Jones Reconnaissance des visages AdaBoost Open CV PCA et LDA
Index. décimale :	004 - Informatique
Résumé :	Durant les dix dernières années, diverses méthodes de détection et reconnaissance de visages ont vu le jour. Cependant, la détection de visage n’est pas un problème entièrement résolu. En effet, la majorité des méthodes souffrent de la complexité du contenu des images et du bruit. Pour ce cas de détection des visages, nous avons choisi d’utiliser la méthode de Viola et Jones. Pour la reconnaissance et l' identification on a utilisé deux techniques principales qui sont utilisées afin de reconnaitre les visages Utilisation des caractéristiques géomé-triques distinctives de chaque individu par les algorithmes et Approche photométrique et deux algorithmes PCA ( Analyse par Composantes Principales) et LDA ( Analyse Dis-criminante Linéaire). Dans notre travail nous avons appliqué l’algorithme « AdaBoost » à l’aide de la clas-sifeurs de fonction Open CV (Open Source Computer Vision). Pendent nos recherches, nous avons trouvé plusieurs classifeurs qu’on peut utiliser, au même titre qu’Open CV. Mais ces différents classifeurs présentent plusieurs limites telles que la complexité, la limitation ou la lenteur de traitement ou bien le manque de documentation. De plus, Open CV se caractérise par sa facilité et rapidité de traitement. Pour cela et puisque nous avons choisi comme langage de programmation Python nous avons utilisé l’Open CV dans notre approche.
Note de contenu :	Sommaire Résumé……………………………………………………………………………...ii Abstract…………………………………………………………………………….iii Sommaire ………………………..…………………………………………………iv Listes des figures ………………………………………………………………......vii Listes des tableaux ………………………………………………………………....ix Introduction générale……………………………………………………………..…1 Chapitre 1 : Etat de l'art sur la Biométrie 1. Introduction………………………………………..………………………….....4 2. Système Biométrique……………….………….…….……………………….….4 2.1. Les phases d'un système Biométrique ………………..……….…………….4 2.2. Modules des systèmes biométriques…………………………..…….…..…..5 3. La Reconnaissance Biométrique……………………………………..….……….6 4. Pourquoi choisir le visage ?................................................................................7 5. Conclusion ………………………………………………………………………8 Chapitre 2 : La Détection de Visages 1. Méthodes de détections réparties en catégories ...................................................10 1.1. Approches basées sur les connaissances acquises………….………………10 1.2. Approches basées sur l’apparence…………...…….….……………………11 1.3. Approches basées sur des caractéristiques invariantes………….…...……..11 1.4. Template matching méthod………………….…….……………………….11 2. Algorithme de Viola et Jones …………………………….………………….....12 2.1. Fonctionnement………...………………………………………….……....12 2.2. Apprentissage …………...………….……………………………….……..13 2.3. Détection …………………..………….…………………………………...14 2.4. Performances……………………………………...……………………….14 v 2.5. Limites et extensions ……………………………………………...………15 2.6. Applications ……………………………..………………………………..16 3. Conclusion …………………………………………………………………….16 Chapitre 3 : La Reconnaissance de Visages 1. Introduction ………………………………………………………….…………18 2. Reconnaissance des visages humains …………………………….…………….19 3. Reconnaissance de visages : état de l'art ………………….…………………...19 3.1. Les principales techniques de reconnaissance faciale……………….……..19 3.1.1. Approches locales………………………..………………………....20 3.1.2. Approches globales ………………………………………………...23 a. Techniques linéaires………………...……………….….24 b. Techniques non linéaires ………...…………….……….26 3.1.3. Approches hybrides………………………………………………...27 3.1.4. Récapitulatif ………………………………………………………..30 4. Conclusion………………..…………………...……………………………..…33 Chapitre 4 : Etapes de Conception et Implémentation 1. Conception …………………………………... ……..…………………….35 1.1. Caractéristique l' Algorithme de Viola et Jones……...…………..……35 1.2. L'image intégrale………………………………………...……………35 1.3. Algorithme d'apprentissage basé sur Adaboost………………………..36 1.4. Cascade de classifieurs ………………………………………………..37 1.5. Présentation de l' algorithme…………………………………………..38 2. Implémentation ……………………………………………………..……39 2.1. Environnemnt de développement……………………………………..39 2.2. OpenCV……………………………………………………...………..39 2.3. Comment détecter un visage à l'aide du détecteur OpenCv…….….....40 2.4. Comment faire le prétraitement des images faciales pour la reconnaissance faciale…….…………………….….……………….43 i. Phase détection…………………………………………………….44 ii. Phase Renaissance ……………………………………………...…46 vi 3. Conclusion………………………………………..………………………..50 Conclusion et Perspectives……………………………………….……………………..51 Bibliographie …………………………………………………………………………....53
Côte titre :	MAI/0327
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/1nd1wL_PM9GIm9DumFCQMdu2SIgTOZobc/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique :	pdf