Reconnaissance de visage par la mthode de lanalyse

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Reconnaissance de visage par la méthode de l’analyse de la composante principale. - Outilisé:

Reconnaissance de visage par la méthode de l’analyse de la composante principale. - Outilisé: Matlab. - Projet réalisé par: Nabyl BELHARET - Encadré par: C. Louchet.

Qu’est ce que c’est? n Moyen de reconnaissance d’un visage sur une image et

Qu’est ce que c’est? n Moyen de reconnaissance d’un visage sur une image et pouvoir le comparer à une base de données. n Domaines d’utilisation: Police, douane, services de sécurité…

Comment ça marche?

Comment ça marche?

Différentes photos de la base de données

Différentes photos de la base de données

Calcul des images 1 - Transformation des photos en une matrice des images. Chaque

Calcul des images 1 - Transformation des photos en une matrice des images. Chaque colonne sera équivalente à une photo de la base de données. Ph 1 Ph 2 Ph 3 ……………. 169 189 . . . 100 79 99 178 . . . 89 147 . . . . . . 79 120 . . . 245 110 169 189 . . . 100 79

2 - De notre matrice nous tirons les caractéristiques (valeurs propres et vecteurs propres)

2 - De notre matrice nous tirons les caractéristiques (valeurs propres et vecteurs propres) de la base de données. Nous projetons ensuite nos photos selon les caractéristiques obtenues. Rq: Nous nous sommes contenter des 6 premières valeurs propres. Valeurs propres

3 - Photo à comparer: prenons par exemple la photo suivante d’une personne de

3 - Photo à comparer: prenons par exemple la photo suivante d’une personne de la base de donnée mais sous un autre aspect. Le but consistera à ressortir de la base de données la personne ressemblant le plus à notre image cible.

Projection de la photo selon les mêmes caractéristiques tirées précédemment. Photo à comparer Transformation

Projection de la photo selon les mêmes caractéristiques tirées précédemment. Photo à comparer Transformation en matrice colonne Projection de la matrice colonne selon les vecteurs propres V 245 98 140 205 172 110. . . -

4 - Comparaison: nous calculons la différence entre la projection de la photo cible

4 - Comparaison: nous calculons la différence entre la projection de la photo cible et les projections de la base de données.

Résultat: Une fois la comparaison terminée nous ressortons la photos avec laquelle nous obtenons

Résultat: Une fois la comparaison terminée nous ressortons la photos avec laquelle nous obtenons la plus petite différence. Image de départ Image retrouvée Même personne