1-10-1.Méthodes globales
Le principe des méthodes globales est d?utiliser le
visage au complet comme source d?information, et ce sans segmentation de ses
parties. En effet une image en niveau de gris de taille 112 x 92 est
représentée par un vecteur de taille 10304, les couleurs ne sont
généralement pas utiliser dans ses méthodes ce qui
simplifie un grand nombre d?opérations.
Parmi ses méthodes on cite les Visages propres (Eigen
Faces), la DCT (transformation en cosinus discrète), Réseaux de
neurones, LDA. [5]
1-10-2.Méthodes locales [3]
Le principal inconvénient des méthodes globales
réside au niveau du détail utilisé, car en s?attardant sur
les variations de l?image entière, c?est méthodes tenteront de
limiter les changements locaux en concentrons le maximum d?énergie pour
représenter adéquatement l?ensemble de l?image, (exemple : Eigen
Faces), cependant le cas de personnes ayant une physionomie faciale très
semblable peut se présenter avec des petits détailles qui
différent grandement. C?est le cas par exemple d?une personne ayant un
nez imposant.
En utilisant une méthode locale, d?avantage
d?énergie sera accorder aux petits détailles locaux
évitant ainsi le bruit engendré par les cheveux, les lunettes,
les chapeaux, la barbe, etc. De plus certaines parties du visage sont
relativement invariantes pour une même personne malgré ses
expressions faciales ; c?est le cas notamment des yeux et du nez. Ceci demeure
vrai tant que ces caractéristiques du visage ne sont pas en occultation.
Parmi ses méthodes on cite les Eigen Object (EO), les HMM (Hidden Markov
Models). [5]
1-10-3. Méthodes Hybrides
La robustesse d?un système de reconnaissance peut
être augmentée par la fusion de plusieurs méthodes. Cette
technique de reconnaissance consiste à combiner plusieurs
méthodes pour résoudre le problème d?identification. Le
choix d?un outil de reconnaissance robuste n?est pas une tache triviale,
cependant l?utilisation d?une approche multi- classifier pour l?identification
des visages est une solution adéquate à ce problème
[3].Parmi ses méthodes on cite la DCT- PCA, PCA-LDA, etc.
1-11.Conclusion
Dans ce chapitre, nous avons essayé de donner un bref
aperçu des technologies biométriques les plus connue et les
différentes étapes de processus d'authentification ainsi les
performances d?un système de vérification biométrique (les
taux d?erreurs TFA, TFR). Nous avons conclut à partir de comparaison
entre quelque technique biométrique que le visage est un moyen
chère avec un cout moyenne, peu encombrant, bonne acceptabilité
et le plus facile utilisé donc il est une modalité
biométrique spécifique la plus répondue. Pour cela on
s?intéressera dans notre travail à l?authentification de
visages.
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