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Le système biométrique : détection et reconnaissance de visage. / TALEB Iméne 

Public ISBD Titre : Le système biométrique : détection et reconnaissance de visage. Type de document : texte imprimé Auteurs : TALEB Iméne, Auteur Année de publication : 2018/2019 Importance : 107 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Technologie moderne de l'infirmation et de communication Mots-clés : Reconnaissance d'expression faciale  Analyse en composantes principales (ACP)  Angular Radial Transform (ART)  transformation Fusion  Principal Component Analysis (PCA)  Polar Angular Radial Transform (P-ART)  support vector machine (SVM) Résumé : Le visage est l'un des moyens les plus importants de la communication humaine, aussi bien dans des contextes privés que professionnels. Nous y lisons souvent des informations pertinentes concernant l'humeur d'une personne ou ses intentions. Une expression faciale est une manifestation visible sur un visage de l’état d’esprit (émotion, réflexion), de l’activité cognitive, de l’activité physiologique (fatigue, douleur), de la personnalité et de la psychopathologie d’une personne. Des travaux de recherche en psychologie ont démontré que les expressions faciales jouent un rôle prépondérant dans la coordination de la conversation humaine, et ont un impact plus important sur l'auditeur que le contenu textuel du message exprimé. L’essentiel de l’information d’une expression faciale est contenue dans la déformation des traits permanents principaux du visage, caractérisée par un changement perceptible visuellement. Les variations d’expression constituent des limitations importantes à la reconnaissance de visages en deux dimensions. Dans cette thèse, nous proposons d’augmenter la robustesse et performance des taux de reconnaissances d’expression faciales. Pour cela, nous proposons de reconnaitre l’expression faciale pour un visage donné. Notre premier apport consiste à fusionner une méthode globale d’apparence, classique dans la reconnaissance faciale, à savoir, l’analyse en composantes principales (ACP) et un algorithme basé région moins classique, Angular Radial Transform (ART), qui est une décomposition polynomiale par moments. Notre travail propose également une nouvelle forme d’ART pour la reconnaissance d'expression faciale utilisant un développement mathématique polaire basé sur la transformation radiale angulaire. Notre deuxième apport combine la nouvelle forme de la transformation radiale angulaire polaire, que nous baptisons (P -ART) et l'analyse en composantes principales (ACP). Le nouvel ART est un descripteur de forme présenté différemment que le descripteur cartésien conventionnel. L'entraînement de la machine à vecteurs de support (SVM) est utilisé pour reconnaître l'expression faciale pour une image de visage d'entrée. Enfin, les résultats expérimentaux montrent la performance du P-ART et de l’ACP. La fusion de ces deux techniques peut être meilleure que d'autres méthodes existantes de reconnaissance de l'expression faciale. Au cours de l'expérience, la base de l'expression faciale féminine donnée au Japon (JAFFE) et les bases de données Cohn-Kanade ont été utilisées. Face is one of the common human communication tools used in private and professional world. We usually detect information regarding the humor of a person or its intentions. A facial expression is a visible action of the face reflecting the state of mind (emotion, reflection), a cognitive activity, a psychological activity (tiredness, pain), personality and psychopathology. Research studies in psychology reveal that facial expression has a key role in coordination of human conversation, and has an important impact on auditor than a written message. The useful information of a facial expression is held in the deformation of the main permanent facial features, characterized by a perceptible visual change. The expression variations present limitations for two-dimensional 2D facial recognition. In this thesis, we propose the improvement of the robustness and the enhancement of the performances of the facial recognition rates. For this purpose, we use a fusion between a global method of appearance, Principal Component Analysis (PCA) and a regional based algorithm called Angular Radial Transform (ART). In this work, we present also a new method of facial expression recognition (FER) using a polar mathematical development based on Angular Radial Transformation. This method combines the Polar Angular Radial Transformation (PART) and Principal Component Analysis (PCA). The new ART is a new and different form descriptor, than the convolutional Cartesian descriptor. Support Vector Machine (SVM) training is used to recognize the facial expression for an input face image. The experimental results show the performances of P-ART and PCA. The fusion of these two techniques can be better than other existing methods of recognition of facial expression. During the experiment, the Japanes Directeur de thèse : OULD MAMMAR Madani Le système biométrique : détection et reconnaissance de visage. [texte imprimé] / TALEB Iméne, Auteur . - 2018/2019 . - 107 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Technologie moderne de l'infirmation et de communication Mots-clés : Reconnaissance d'expression faciale  Analyse en composantes principales (ACP)  Angular Radial Transform (ART)  transformation Fusion  Principal Component Analysis (PCA)  Polar Angular Radial Transform (P-ART)  support vector machine (SVM) Résumé : Le visage est l'un des moyens les plus importants de la communication humaine, aussi bien dans des contextes privés que professionnels. Nous y lisons souvent des informations pertinentes concernant l'humeur d'une personne ou ses intentions. Une expression faciale est une manifestation visible sur un visage de l’état d’esprit (émotion, réflexion), de l’activité cognitive, de l’activité physiologique (fatigue, douleur), de la personnalité et de la psychopathologie d’une personne. Des travaux de recherche en psychologie ont démontré que les expressions faciales jouent un rôle prépondérant dans la coordination de la conversation humaine, et ont un impact plus important sur l'auditeur que le contenu textuel du message exprimé. L’essentiel de l’information d’une expression faciale est contenue dans la déformation des traits permanents principaux du visage, caractérisée par un changement perceptible visuellement. Les variations d’expression constituent des limitations importantes à la reconnaissance de visages en deux dimensions. Dans cette thèse, nous proposons d’augmenter la robustesse et performance des taux de reconnaissances d’expression faciales. Pour cela, nous proposons de reconnaitre l’expression faciale pour un visage donné. Notre premier apport consiste à fusionner une méthode globale d’apparence, classique dans la reconnaissance faciale, à savoir, l’analyse en composantes principales (ACP) et un algorithme basé région moins classique, Angular Radial Transform (ART), qui est une décomposition polynomiale par moments. Notre travail propose également une nouvelle forme d’ART pour la reconnaissance d'expression faciale utilisant un développement mathématique polaire basé sur la transformation radiale angulaire. Notre deuxième apport combine la nouvelle forme de la transformation radiale angulaire polaire, que nous baptisons (P -ART) et l'analyse en composantes principales (ACP). Le nouvel ART est un descripteur de forme présenté différemment que le descripteur cartésien conventionnel. L'entraînement de la machine à vecteurs de support (SVM) est utilisé pour reconnaître l'expression faciale pour une image de visage d'entrée. Enfin, les résultats expérimentaux montrent la performance du P-ART et de l’ACP. La fusion de ces deux techniques peut être meilleure que d'autres méthodes existantes de reconnaissance de l'expression faciale. Au cours de l'expérience, la base de l'expression faciale féminine donnée au Japon (JAFFE) et les bases de données Cohn-Kanade ont été utilisées. Face is one of the common human communication tools used in private and professional world. We usually detect information regarding the humor of a person or its intentions. A facial expression is a visible action of the face reflecting the state of mind (emotion, reflection), a cognitive activity, a psychological activity (tiredness, pain), personality and psychopathology. Research studies in psychology reveal that facial expression has a key role in coordination of human conversation, and has an important impact on auditor than a written message. The useful information of a facial expression is held in the deformation of the main permanent facial features, characterized by a perceptible visual change. The expression variations present limitations for two-dimensional 2D facial recognition. In this thesis, we propose the improvement of the robustness and the enhancement of the performances of the facial recognition rates. For this purpose, we use a fusion between a global method of appearance, Principal Component Analysis (PCA) and a regional based algorithm called Angular Radial Transform (ART). In this work, we present also a new method of facial expression recognition (FER) using a polar mathematical development based on Angular Radial Transformation. This method combines the Polar Angular Radial Transformation (PART) and Principal Component Analysis (PCA). The new ART is a new and different form descriptor, than the convolutional Cartesian descriptor. Support Vector Machine (SVM) training is used to recognize the facial expression for an input face image. The experimental results show the performances of P-ART and PCA. The fusion of these two techniques can be better than other existing methods of recognition of facial expression. During the experiment, the Japanes Directeur de thèse : OULD MAMMAR Madani

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
2598	02-09-574	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

Documents numériques

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