Reconnaissance D’objets Dans Les Images À Base De Svm (application À La Détection De Visages)

Résumé: Durant la dernière décennie la haute sécurité est devenue un problème majeur pour les installations gouvernementales (militaire, nucléaire, aéroport, ..). L’identification de personne par la reconnaissance de visages donne des solutions à ce problème. Nous présentons dans ce mémoire un système d'identification de visage basé sur l'utilisation des descripteurs SIFT et la méthode SVM. Il s'agit tout d'abord de détecter sur l'image des zones circulaires « intéressantes », centrées autour d'un point-clé et de rayon déterminé appelé facteur d'échelle, celles-ci sont caractérisées par leur unité visuelle et correspondent en général à des éléments distincts sur l'image. Sur chacune d'elles, on détermine une orientation intrinsèque qui sert de base à la construction d'un histogramme des orientations locales des contours, habilement pondéré, seuillé et normalisé pour plus de stabilité. Cet histogramme, sous la forme d'un vecteur à 128 dimensions (ou valeurs) constitue le descripteur SIFT du point-clé, et l'ensemble des descripteurs d'une image établissent ainsi une véritable signature numérique de son contenu. Les descripteurs SIFT présentent l'avantage d'être invariants à l'orientation et à la résolution de l'image, et peu sensibles à son exposition. Une fois le calcul des descripteurs effectué, ils seront utilisés comme entrée au module SVM qui va générer un modèle de décision pour chaque classe en utilisant la méthode "un contre tous". Ce modèle sera utilisé pour décider à propos des nouvelles images.

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