Classification d'images en utilisant les forêts aléatoires et les histogrammes de gradients orientés: application à la reconnaissance faciale
type: CreativeWork
description: "La reconnaissance faciale est une branche trds importante dans le domaine de la biometrie. Les systemes de reconnaissance de visages performants sont ceux qui sont capables d ’atteindre un taux de reconnaissance 61ev6 avec un temps d'exdcution relativement court. Fondamentalement, un systdme de reconnaissance de visages ndcessite deux Stapes: la premiere qui consiste h extraire les caracteristiques du visage et la seconde qui consiste &les classifier. Concemant I’extraction des caract^ristiques, nous utilisons dans notre recherche les histogrammes de gradients orientls. Ces histogrammes ont d6ja ete utilises dans le domaine de la reconnaissance faciale et ils sont connus pour etre trds prdcis et necessiter trds peu de temps pour etre g6ner6s. En integrant la logique floue dans les histogrammes de gradients orientes, nous avons pu obtenir une meilleure description des caractdristiques des visages et par consequent un taux de reconnaissance plus 61ev£ tout en gardant une dimension raisonnable du vecteur caractdristique. En ce qui conceme la classification, nous apportons deux contributions dans cette th&se, en utilisant deux m&hodes de classification differentes. Dans le premier, nous employons les forets aieatoires qui sont des classifieurs rapides, notre but etant de faire la reconnaissance en temps r£el. Dans le deuxi&me travail, nous nous concentrons surtout sur la caractdrisation des visages pour laquelle nous utilisons un classifieur classique, £-savoir le classifieur k-voisins plus proches (KNN)."--Résumé.
abstract: "La reconnaissance faciale est une branche trds importante dans le domaine de la biometrie. Les systemes de reconnaissance de visages performants sont ceux qui sont capables d ’atteindre un taux de reconnaissance 61ev6 avec un temps d'exdcution relativement court. Fondamentalement, un systdme de reconnaissance de visages ndcessite deux Stapes: la premiere qui consiste h extraire les caracteristiques du visage et la seconde qui consiste &les classifier. Concemant I’extraction des caract^ristiques, nous utilisons dans notre recherche les histogrammes de gradients orientls. Ces histogrammes ont d6ja ete utilises dans le domaine de la reconnaissance faciale et ils sont connus pour etre trds prdcis et necessiter trds peu de temps pour etre g6ner6s. En integrant la logique floue dans les histogrammes de gradients orientes, nous avons pu obtenir une meilleure description des caractdristiques des visages et par consequent un taux de reconnaissance plus 61ev£ tout en gardant une dimension raisonnable du vecteur caractdristique. En ce qui conceme la classification, nous apportons deux contributions dans cette th&se, en utilisant deux m&hodes de classification differentes. Dans le premier, nous employons les forets aieatoires qui sont des classifieurs rapides, notre but etant de faire la reconnaissance en temps r£el. Dans le deuxi&me travail, nous nous concentrons surtout sur la caractdrisation des visages pour laquelle nous utilisons un classifieur classique, £-savoir le classifieur k-voisins plus proches (KNN)."--Résumé.
author: Salhi, Abdel Ilah
language: iso639-2b
language: fre
keywords: Reconnaissance des visages (Informatique), Identification biométrique, Traitement d'images, Reconnaissance des formes (Informatique), Arbres (Théorie des graphes), Arbres de décision, Méthodologie
identifier: oclc: 854842254
identifier: oclc: 892043157
date published: 2013
date modified: 2026-07-24T03:10:04Z
provider: University de Moncton
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Département d'informatique, Faculté des sciences, Campus de Moncton, Université de Moncton

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/20.500.14658/8284