Vérification de Visage utilisant Gabor et PCA/KPCA - Belahcène, M.; Benatia, M.A.; Djedi, S. (Science des matériaux (Laboratoire LARHYSS), 2015)
Résumé :  La reconnaissance de visage est très utilisée dans les applications de contrôle d’accès. Dans la littérature, on trouve plusieurs méthodes globales, locales et hybrides de reconnaissance de visages. Le but de ce travail est d’établir une étude comparative entre deux approches monomodales l’une basée sur l’Analyse en Composantes Principales (ACP) et la deuxième est une ACP à laquelle on associe un noyau (Kernel) pour mieux assurer la classification non linéaire (KPCA). L’approche est basée sur un filtrage de Gabor dont les paramètres sont pris en considération dans l’amélioration des performances du Système de Reconnaissance de Visages (SRV). Nous utilisons un classifieur à Machines de Vecteurs Supports(MVS ou SVM) qui donne des résultats satisfaisants. Une étude comparative est menée entre une approche (PCA) et une approche KPCA associées à deux types de classifieurs : (i) SVM et (ii) mesure de distances. Le SRV à base de KPCA et SVM est réalisé sur la base de donnée XM2VTS et nous pouvons dire que le noyau PCA sur cette base donne de bons résultats surtout avec l’utilisation de filtre Gabor. Dans le cas du SVM nous pouvons aussi dire que le Kernel_RBF  donne de meilleurs résultats que les Kernel_linéaire et Kernel_MLP. Les résultats sont dans l’ensemble satisfaisants, mais le taux de faux rejet reste moyen. Ceci est sûrement dû au fait que dans ce cas de classification, notre apprentissage prend en compte que les deux premiers paramètres de l’ACP. La valeur du paramètre de compromis γ est aussi un hyper-paramètre qui régit la performance du SVM. Ce paramètre sert à fixer le compromis entre la minimisation de l’erreur d’apprentissage et la maximisation de la marge. En réalité ce ne sont pas seulement ces paramètres qui influent sur les résultats, il y a aussi  les exemples d’apprentissage, leur nombre et leur diversité. Il faut toujours prendre un nombre suffisant d’exemples (1000 par exemple)  distribués d’une façon équitable entre les classes. Ce qui est bien notre cas avec 1098 exemples. Mots clés : Vérification de Visage; Gabor ; SVM ; PCA ; KPCA.