Etude et Construction d’un Modèle d’Apprentissage de l’Apparence Pour la Reconnaissance d’Objets

Abstract

La reconnaissance est une tâche fondamentale dans le processus d’analyse des objets dans les images. La reconnaissance faciale est actuellement un domaine en plein essor. Elle rentre petit à petit dans nos vies au travers de nos téléphones mobiles ou de nos ordinateurs portables. Malgré l’amélioration des performances et le taux élevé de détection atteint, les systèmes en quêtent de plus performances sur divers l’objet à détecter reste un domaine d’études ouvert. L’objectif de notre projet est de mettre en oeuvre un système d’identification de visage. Ce système nécessite la construction d’une base de données comme modèle de référence de la texture des objets. Nous présentons la technique permettant de reconnaître une personne parmi l’ensemble. Le système de reconnaissance faciale est basé sur le principe de motifs binaire locaux nous utilisons la bibliothèque OpenCV et son implémentation de l’algorithme LBP (motifs binaire locaux) et descripteur SIFT pour la détection et la classification de visage. Ainsi, il s’agit, dans un premier temps, d’étudier les éléments et mécanismes permettant de décrire les objets d’une certaine classe par leur texture LBP. Ensuite, dans un second temps, de construire par apprentissage un modèle pour discerner et reconnaître les visages décrits des autres visages ou mêmes des objets d’autres classes.