Reconnaissance des personnes par le visage dans des séquences vidéo

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1 Reconnaissance des personnes par le visage dans des séquences vidéo
Ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche scientifique Université de Sousse Institut Supérieur des Sciences Appliquées et de Technologies de Sousse Projet de fin d’études Reconnaissance des personnes par le visage dans des séquences vidéo Réalisé par Riadh HAMZAOUI Encadré par Mr. Mohamed Nadhir KHEMAKHEM Supervisé par Mr. Chokri SOUANI Année Universitaire:

2 Plan Introduction Contexte et objectifs Spécification Conception
Réalisation Conclusion

3 Introduction Evolution des systèmes informatique
Progrès remarquable du traitement d’image Interaction Homme-Machine Progression technologiques des techniques biométriques Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

4 Les systèmes biométriques (1/2)
Il existe plusieurs caractéristiques physiques uniques pour un seul individu, ce qui explique la diversité des systèmes appliquant la biométrie : L’empreinte digitale La reconnaissance vocale La reconnaissance faciale Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

5 Les systèmes biométriques (2/2)
L’intérêt de l’implémentation d’un tel système biométrique se résume en: Faciliter le mode de vie Contrôler la population Eviter la fraude Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

6 La reconnaissance des visages (1/2)
Croissance du domaine de multimédia et d’imagerie de haute gamme Evolution des moyens interactifs de reconnaissance et de la réalité augmentée Un certain niveau de sécurité assuré par les applications de reconnaissance faciale Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

7 La reconnaissance des visages (2/2)
Les critères de la technique de reconnaissance faciale sont : Effort optimal Répandue Coût faible Fiabilité controversée Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

8 Le Système de reconnaissance faciale (1/2)
Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

9 Le système de reconnaissance faciale (2/2)
Il existe une variété de techniques consacrées à la détection de visage : Eigenface Filtre de Gabor LDA (Linear discriminant analysis) Filtre de Haar Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion jjj

10 Les cascades de classifieurs de Haar
Le filtre de Haar utilise des fichiers XML spécifiques qui contiennent des données correspondantes aux objets reconnus Elles ne sont pas choisies au hasard et reposent sur un échantillon de quelques centaines images de test Elle est basée sur la technique d’apprentissage La méthode de détection utilise des classifieurs Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

11 Les cascades de classifieurs de Haar
Les cascades des classifieurs de Haar nous offre : Un traitement simple et efficace Une Rapidité de calcul Une reconnaissance en temps réel Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

12 OpenCV OpenCV est une bibliothèque graphique libre, spécialisée dans le traitement d'images en temps réel. Cette bibliothèque est développée en C++ ce qui nous offre une rapidité lors du traitement et du calcul des scores. Elle permet de détecter les visage et les éléments morphologiques en temps réel grâce aux cascades de Haar qui sont implémentées là-dedans. Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

13 Diagrammes de cas d’utilisation: choisir la meilleure image
Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

14 Diagramme de cas d’utilisation: Reconnaitre les visages
Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

15 Diagramme de séquence: Reconnaître les visages
Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

16 Le diagramme de classe Introduction Contexte & objectifs Spécification
Conception Réalisation Conclusion

17 Détection des éléments morphologiques
Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

18 Choisir la meilleure image
Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

19 Comparaison Image cible Image de test Introduction
Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion Image cible Image de test

20 Reconnaissance réussie
Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion Reconnaissance réussie (parfaite) Reconnaissance réussie (imparfaite)

21 Reconnaissance échouée
Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

22 Base de données Introduction Contexte & objectifs Spécification
Conception Réalisation Conclusion

23 Conclusion et Perspectives (1/2)
La reconnaissance faciale est une technique facile à utiliser, peu coûteuse et elle peut être appliquée à distance du sujet C'est la technique la plus simple et la moins contraignante mais elle a encore de gros progrès à faire Dû à sa nature facile à utiliser, la reconnaissance de visage restera un outil puissant malgré l'existence d’autres méthodes biométriques concurrentes Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

24 Conclusion et Perspectives (2/2)
. Malgré tous les progrès qui ont été réalisés, les problèmes de pose, d’éclairage et de l’identification dans des environnements variables restent des « challenges » qui susciteront les efforts des chercheurs Pour surmonter ces difficultés, il est important que les anthropologues participent plus activement dans le développement de ce genre de systèmes Introduction Contexte & objectifs Spécification Conception Réalisation Conclusion

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