3. Les Méthodes
Hybrides
La plupart des techniques courantes dans la détection
de visages sont basées sur l'hybridation de deux ou plusieurs
méthodes déjà expérimentées. Dans ce
contexte, Y. Zhu et al. [31] proposent une application de détection de
visages basée sur l'analyse orthonormale de paquet d'ondelettes avec un
modèle stochastique discret dans le but de réduire la
complexité et le temps de calcul.
I. Boaventura et al. [32] proposent une approche pour
détecter le visage humain dans des images numériques, en
combinant deux techniques différentes : La transformée
discrète en ondelettes (les ondelettes de Haar et Symlet) et un
réseau de neurones (Figure 1.6).
Une autre approche a été proposée par R.
Lim et al. [33] qui emploient d'abord l'information de couleur pour
détecter des régions candidates de visage humain, ensuite ils
utilisent un graphique déformable de l'ondelette de Gabor. La recherche
est exécutée en utilisant un algorithme génétique
qui peut explorer efficacement l'espace de solutions.
Image 4*4
(Niveau = 3)
Ondelette Symlets
Image
32*32
Ondelette Haar
1 : Visage
-1 : Non-Visage
Figure 1.6 : l'architecture
proposée par I. Boaventura et al.
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