Fusion Multimodale Du Visage 2d Et 3d Expressions
Résumé: RESUME L’objectif de ce travail est la mise en oeuvre et l’implémentation d’algorithmes permettant de fusionner les scores obtenus de deux images de visage de modalités différentes : l’une 2D et l’autre 3D expressions. Les systèmes de reconnaissance de visages présentent des défaillances dans l’identification des visages en présence d’expressions. Nous contribuons par une approche basée sur la fusion des scores par combinaison. Celle-ci est utilisée en aval d’un filtrage de Gabor et une transformation discriminante EFM suivi de mesure de similarité. En fusionnant l’information 3D expression et l’information 2D. Nous sommes arrivés à un taux de reconnaissance TR = 92.25% valeur à prendre en compte surtout dans ce domaine qui est l’identification des personnes en présence d’expression et surtout sur une base de données la CASIA 3D où la ressemblance entre les personnes est très accentuée. Mots clés : Filtre de Gabor, , PCA, EFM, Classification,Fusion.
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