Communication

Reconnaissance multi-spectrale des visages : approches non linéaires et probabilistes

Moulay Akhloufi

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Moulay Akhloufi

Résumé de la communication

La reconnaissance des visages dans les spectres non visibles, plus particulièrement le spectre infrarouge a suscité beaucoup d’intérêt ces dernières années. La majorité des techniques utilisées dans le spectre infrarouge sont basées sur les techniques linéaires utilisées dans le visible, comme les techniques eigenfaces (PCA) et fishrfaces (LDA). Ce travail, présente l’utilisation des techniques non linéaires de réduction de dimensionnalité et des techniques probabilistes pour la reconnaissance des visages dans le domaine multi-spectrale : visible, proche infrarouge, infrarouge court, infrarouge moyen et infrarouge lointain. Les techniques proposées permettent de réduire plusieurs effets (variations métaboliques, changement d’éclairage, changement dans le temps, ombrage, lunettes, etc.) et d’augmenter ainsi la robustesse de la reconnaissance. Une comparaison avec les techniques classiques de reconnaissance des visages est aussi effectuée. De plus, une nouvelle approche de segmentation des visages dans le spectre infrarouge utilisant les séparateurs à vaste marge (SVM) est présentée. Les résultats expérimentaux effectués sur deux bases de données multi-spectrales montrent que l’utilisation des techniques non linéaires et probabilistes pour la reconnaissance des visages permet d’atteindre des performances élevés.

Contexte

Section :

L'Énoncé de politique des trois Conseils nouvelle version : application au contexte québécois

Domaine de la communication :

L'Énoncé de politique des trois Conseils nouvelle version : application au contexte québécois

Date : 13 mai 2010

Hôte : Université de Montréal

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Thème du communication :

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