Reconnaissance des visages invariante par rapport à l'illumination

Dans ce livre, une ?tude approfondie des techniques de reconnaissance des visages invariantes par rapport ? l'illumination a ?t? r?alis?e et une m?thode bas?e sur la fusion de deux techniques diff?rentes d'extraction de caract?ristiques est propos?e pour surmonter les conditions d'illumination d?favorables. Le syst?me propos? utilise la normalisation de l'illumination bas?e sur le gradient pour supprimer la sup?riorit? de la composante d'illumination. Pour obtenir une repr?sentation du visage insensible ? l'?clairage, on obtient un rapport entre l'amplitude du gradient et l'intensit? de l'image originale. Les caract?ristiques du visage sont extraites ? l'aide de deux techniques d'extraction diff?rentes. Le motif binaire local (LBP) est un descripteur de texture locale tr?s efficace bas? sur le seuillage des pixels d'un petit voisinage en fonction de la valeur du pixel central. Le motif ternaire local (LTP) est une version modifi?e du LBP qui r?siste au bruit. Les vecteurs de caract?ristiques fournis par les deux techniques sont fusionn?s au niveau des caract?ristiques. Enfin, un r?seau neuronal artificiel est utilis? dans la phase de classification ? des fins de reconnaissance.