Université Blida 1

Etude comparative entre la DCT- PCA et la DCT-DPCA dans la reconnaissance de visage

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dc.contributor.author Bennaidja, Samir
dc.contributor.author Drioueche, El Mehdi
dc.contributor.author Bengherabi, M. (promoteur)
dc.date.accessioned 2024-11-07T11:43:57Z
dc.date.available 2024-11-07T11:43:57Z
dc.date.issued 2007
dc.identifier.uri https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/32830
dc.description ill.,Bibliogr.cote:mig-004-176 fr_FR
dc.description.abstract Dans ce mémoire, nous proposons une étude comparative de deux méthodes de reconnaissance de visage. Nous sommes partis de l'hypothèse que si les résultats de la DCT combinée à la PCA étaient satisfaisants, ceux de la DCT combinée à la DiagPCA seraient meilleurs car, théoriquement, la diagonalisation de la PCA donne de meilleurs résultats. Apports et limites Nous avons testé séparément les anciennes approches, autrement dit la PCA et la DiagPCA. Mais, ces dernières se sont avérées sensibles à la luminance. Nous avons alors songé à les combiner à la DCT, celle-ci étant moins sensible à la luminance et ayant le pouvoir de réduire la taille des images, ce qui nous donne un gain considérableen temps d'exécution de la PCA. D'essai en essai, nous sommes arrivés à la DCT Globale-(2D)PCA qui, elle, a donné de meilleurs résultats que toutes les combinaisons que nous avons testées, à savoir un bon taux de reconnaissance (94%) et une meilleure stabilité à la luminance. Rappelons toutefois que les résultats obtenus sont relatifs à la base de données. En effet, les résultats sont relatifs aux images acquises. Ainsi, si l'image acquise présentait des contraintes (orientation du visage, cheveux, lunettes,...), cela ne faciliterait pas la reconnaissance. Nous avons, par ailleurs, utilisé d'autres classificateurs (Frobinius, Yang et Assembled Matrix Distance) qui ne figurent pas sur le mémoire, faute d'espace et de temps, mais nous les avons intégrés dans l'application. Ces classificateurs ont donné de très bons résultats avec une base de donnés plus importante. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Blida 1 fr_FR
dc.subject Luminance fr_FR
dc.subject Taux de reconnaissance. fr_FR
dc.subject Biométrie fr_FR
dc.subject Reconnaissance de visage fr_FR
dc.subject Chevauchement fr_FR
dc.title Etude comparative entre la DCT- PCA et la DCT-DPCA dans la reconnaissance de visage fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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