COMPARAISON DES METHODES DE REDUCTION D’ESPACE ET L’APPLICATION DES SVMSPOUR LA CLASSIFICATION DANS L’AUTHENTIFICATION DE VISAGES
Résumé
Dans cet article, nous présenterons quatre méthodes d’extraction de caractéristiques à base de réduction d’espace à une
dimension: L’Analyse en Composantes Principales (ACP), L’Analyse Discriminante Linéaire(ADL), le Modèle Discriminant
Linéaire Amélioré de Fisher (EFM) et la ADL Directe (ADLD) et deux méthodes à deux dimensions : l’Analyse
Discriminante Linéaire Bidimensionnelle Orientée en Lignes (ADL2DOL) et en Colonnes(ADL2DOC). Une présentation
théorique de ces approcheset leursapplicationsau domaine du visage sur la base de données XM2VTSest faite. Puis une
étude comparative entre ces algorithmes est effectuée. La meilleure méthode de réduction d’espace est retenue. Pour la
classification nous proposons d’utiliser un nombre de machines à vecteurs de support (SVM) égal ounombre des clients.
Références
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and secure processing of airline passengers. The
International Civil Aviation Organization Journal, Vol.
17, No. 9, pp. 10–11, 2000.
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Complex and Recognition of Human Faces. In:
Doctoral dissertation, Kyoto University, November
1973.
[3] Daniel L. Ruderman. The statistics of natural images.
Network: Computation in Neural Systems, pages
517_548., 1994.
[4] Penev,P., and Atick,J. Local Feature Analysis: A
General Statistical Theory for Object Representation.
Network Computational. Neural System 7,477-500,
1996.
[5] Anour Mellakh, Reconnaissance des visages en
conditions dégradées. Thèse de doctorat préparée au
Département Électronique et Physique de l'Institut
National des Télécommunications dans le cadre de
l'École Doctorale SITEVERY en co-accrédidation
avec l'université d'Evry-Val d'Essonne. 2009.
[6] M. Turk, A. Pentland, Eigenfaces for recognition. J. of
Cognitive Neuroscience 3, 72–86, 1991.
[7] Anis CHAARI , Nouvelle approche d’identification
dans les bases de données biométriques basée sur une
classification non supervisée. Pour obtenir le diplôme
du doctorat Spécialités Sciences pour l’ingénieur et
Informatique, 2009.
[8] Chengjun Liu and Harry Wechsler , Gabor Feature
Based Classification Using the Enhanced Fisher Linear
Discriminant Model for Face Recognition. IEEE
Trans. Image Processing, vol. 11, no. 4, pp. 467-476,
2002.
[9] Xiaoxun Zhang, Yunde Jia, A linear discriminant
analysis framework based on random subspace for
face Recognition, Elesevier Pattern Recognition 40
2585 –2591, (2007)
[10] Hua Yu and Jie Yang. A Direct LDA algorithm for
high-dimensional data with application to face
recognition. Pattern Recognition, 34(10): 2067_ 2070,
2001.
[11] T. P. Minka, Automatic choice of dimensionality of
pca. Technical Report TR 514, MIT Media Laboratory
Perceptual computing section, 2000.
[12] Muriel Visani, Vers de nouvelles approches
discriminantes pour la reconnaissance automatique de
visages. Thèse de doctorat de l’Institut National des
M.BELAHCENE& al.
126
Sciences Appliquées de Lyon Spécialité Informatique,
25 Novembre 2005
[13] Vladimir N. Vapnik. The nature of statistical learning
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NY, USA, 1995.
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de fusion de scores et mesures de dépendance
appliquées aux bases de personnes virtuelles. Thèse
présentée pour l’obtention du grade de Docteur de
l’institut national des télécommunications2009.
[15] K. Messer, J. Matas, J. Kittler, J.Luettin, and G.
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77, 1999.
[16] Nicolas MORIZET, Reconnaissance Biométrique par
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Nationale Supérieure des Télécommunications
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[18] Wonjun Hwang, Haitao Wang, Hyunwoo Kim,
Member, IEEE, Seok-Cheol Kee, and Junmo Kim,
Member, IEEE. Face Recognition System Using
Multiple Face Model of Hybrid Fourier Feature under
Uncontrolled Illumination Variation. IEEE
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[19] D.Saigaa, Application des Réseaux de Neurone et de la
Logique Floue à l’Authentification d’Individus par
Reconnaissance de Visages, Département
d’Automatique Université Mohamed Khider Biskra
Algérie. Courrier du Savoir – N°06, Juin 2005, pp.61-66
[20] Shuicheng Yan, Member, IEEE, Jianzhuang Liu,
Senior Member, IEEE, Xiaoou Tang, Senior Member,
IEEE, and Thomas S. Huang, Life Fellow, IEEE ,
Formulating Face Verification With Semidefinite
Programming. IEEE Transactions on image
processing, Vol. 16, N°11, November2007.
[21] Irene Kotsia, Stefanos Zafeiriou, and Ioannis Pitas,
Fellow, IEEE, A Novel Discriminant Non-Negative
Matrix Factorization Algorithm With Applications to
Facial Image Characterization Problems. IEEE
Transactions on information forensics and security,
Vol 2, N° 3, Semptember2007.
[22] Pascual Ejarque , Javier Hernado, David Hernando,
and David Gómez , Eigenfeatures and Supervectors
[23] in Feature and Score Fusion for SVM Face and
Speaker Verification. Springer-Verlag Berlin
Heidelberg,pp. 81–88, 2009
[24] Fahimeh Salimi, Mohammad Sadeghi, Mohammad S.
Moin, and Josef Kittler, Face Verification Using
Colour Kernels. Springer-Verlag Berlin Heidelberg,
pp. 522–531, 2009
[25] M.Belahcène,A.AbdElMalik,A.Ahmed Taleb Fusion
by combination of scores multi-biometric systems
EUVIP’11 Juillet 2011 Paris 13
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[25] M.Belahcène,A.AbdElMalik,A.Ahmed Taleb Fusion
by combination of scores multi-biometric systems
EUVIP’11 Juillet 2011 Paris 13
Comment citer
BELAHCENE, M. et al.
COMPARAISON DES METHODES DE REDUCTION D’ESPACE ET L’APPLICATION DES SVMSPOUR LA CLASSIFICATION DANS L’AUTHENTIFICATION DE VISAGES.
Courrier du Savoir, [S.l.], v. 13, mai 2014.
ISSN 1112-3338.
Disponible à l'adresse : >https://revues.univ-biskra.dz/index.php/cds/article/view/437>. Date de consultation : 20 avr. 2024
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