Introduction Générale
Le problème de la détection de visages a
été posé comme une étape indispensable
précédente à la reconnaissance de visages, qui fait
partie d'un problème plus vaste et très répandu : La
reconnaissance de formes (pattern recognition) dans le domaine de
l'ingénierie et particulièrement de la vision par ordinateur, car
elle permet la description et la classification de mesures.
Parmi ses applications, on peut citer la
sécurité d'accès, la télésurveillance, les
robots intelligents (auto contrôle des passagers dans les gares, auto
contrôle d'accès à des zones privées ou
dangereuses,...) et les systèmes d'Interface Homme Machine
(identification de l'utilisateur par capture d'image)...
Différentes approches ont été
proposées pour remédier le problème de détection de
visages, dont nous citons les réseaux de neurones, les méthodes
statistiques ou encore celles basées sur la géométrie de
visage.etc. D'autres approches hybrides ont combiné deux ou plusieurs
techniques afin d'améliorer les résultats atteints.
Parmi ces approches, nous trouvons les réseaux
d'ondelettes qui exploitent les avantages des réseaux de neurones et
ceux des ondelettes, issus des techniques de traitement du signal.
Dans ce contexte, nous nous intéressons dans ce
mémoire, qui comporte quatre chapitres, à l'étude des
réseaux d'ondelettes Bêta, basée sur la théorie des
frames, pour la détection de visages. De ce fait, une approche est
étudiée, implémentée et testée sous
« MATLAB ».
Le chapitre 1 est consacré pour l'état de l'art,
dans lequel nous présentons le principe de détection de visages
et effectuons un survol des différentes techniques existantes dans ce
domaine.
Le chapitre 2 est introduit par la technique d'analyse par
ondelettes et ses avantages en évoquant les limites de l'analyse de
Fourier. Nous décrivons, ensuite, les réseaux de neurones
artificiels pour finir avec une présentation des réseaux
d'ondelettes. A ce stade, une comparaison entre les réseaux d'ondelettes
et d'autres architectures neuronales est détaillée ainsi qu'une
exposition des différentes techniques de construction des réseaux
d'ondelettes et leurs domaines d'application.
Le chapitre 3 décrit l'approche proposée dans ce
mémoire. Nous commencons par une étude détaillée
des ondelettes Bêta unidimensionnelle et multidimensionnelle en
évoquant la notion des frames. Ensuite, nous décrivons les
étapes de la phase d'apprentissage par réseaux d'ondelettes
Bêta et sa démarche d'optimisation. La dernière section de
ce chapitre est réservée pour détailler notre approche de
détection de visages par réseaux d'ondelettes Bêta,
basée sur la théorie des frames, en précisant son
architecture et ses étapes.
Le chapitre 4 détaille l'implémentation de
l'approche proposée. Des expérimentations permettant de
préciser certaines propriétés des réseaux
d'ondelettes, sont analysées et interprétées. Enfin, des
tests sont appliqués, à l'aide d'un prototype, sur
différentes images et des tableaux récapitulatifs sont
dégagés suite à cette implémentation pour montrer
la contribution apportée par ce travail dans le domaine de la
détection de visages.
Enfin, ce mémoire est clôturé par une
conclusion générale sur l'approche traitée, ainsi que
quelques perspectives visant l'amélioration des résultats
obtenus.
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