| Problème: Ces travaux de recherche présentent l’intégration complète d’un système d’identification de personnes par vision numérique. Conçu pour opérer dans un contexte de surveillance, le système a pour tâche d’identifier les personnes circulant dans une zone d’intérêt, et ce, à partir des informations contenues dans une base de données
préalablement construite. Les techniques de reconnaissance sélectionnées utilisent uniquement le visage comme caractéristique discriminante. Le système réalise par ailleurs
l’identification en quatre phases principales, soient l’acquisition, la détection du mouvement, la détection des visages et l’identification des personnes. Les images couleurs, acquisent à l’aide d’une caméra web abordable, sont prétraitées par un algorithme de soustraction de l’arrière-plan et soumisent à une méthode hybride de détection du
visage. Les résultats obtenus sont ensuite acheminés à un module de reconnaissance multi-classifieur utilisant des notions de patrons de design orientés-objets. Ceux-ci permettent entre autres une gestion efficace des classifieurs ainsi qu’une simplification du processus d’expérimentation des différentes combinaisons et des fonctions de décision.
Finalement, la validation des techniques sélectionnées est réalisée à l’aide des banques d’images FERET et AR-face contenant respectivement les photos de 1 196 et 135 individus. Les configurations multi-classifieurs procurent des améliorations substantielles du taux de reconnaissance par rapport aux classifieurs individuels notamment dans le cas de la FERET. |
