I.2.3. PLACE DE LA
RECONNAISSANCE FACIALE PARMI LES AUTRES TECHNIQUES BIOMETRIQUES
Il est à noter que les empreintes
digitales sont les caractéristiques biométriques les plus
utilisées dans le monde dès 1888 et elles sont utilisées
depuis un siècle pour l'identification criminelle [13]. Le premier
système utilisant les empreintes digitales était
commercialisé vers les annexes soixante. D'une autre part, plusieurs
recherches affirment que l'iris est la caractéristique la plus
extraordinairement fiable car il procure une unicité très
élevées (1 sur 10 puissance 72) et sa stabilité est tendue
jusqu'à la mort d'un individu [14]. Toutes fois ces méthodes
présentent l'inconvénient d'être intrusives, ce qui limite
énormément leurs domaines d'applications. Par ailleurs, cette
méthode de l'identification de l'iris demeure gênante pour
certains utilisateurs qui ne préfèrent pas placer leurs yeux
devant un appareil de capture. La reconnaissance faciale quant à elle,
peut être implémentée indépendamment des autres
modalités biométriques, elle est souvent utilisée pour les
systèmes de surveillance. D'ici, la reconnaissance faciale nous offre la
possibilité de mettre en place les systèmes de capture
(c.à.d. les caméras) qui sont facile à installer et cela
le plus souvent dans des lieux publics ce qui nous permet d'obtenir des
énormes bases des données qui permettraient d'améliorer
même la performance de la reconnaissance.
I.2.4. SYSTEMES BIOMETRIQUES
BASES SUR LA RECONNAISSANCE DE VISAGE
La reconnaissance automatique des visages s'effectue en trois
principales étapes :
v Détection de visage et prétraitement,
v Extraction et normalisation des caractéristiques du
visage,
v Identification et/ou vérification (voir Figure
5).
Certaines techniques de traitement de l'image peuvent
être communes à plusieurs étapes. Comme la reconnaissance
faciale est aussi parmi les mesures biométriques physiologiques,
celles-ci nous permettent alors d'exploiter certaines informations
nécessaires relatives à l'homme ; comme déterminer
son identité par exemple. Le système de reconnaissance faciale
est souvent une approche logicielle visant à reconnaitre une personne
grâce à son visage d'une manière automatique. Cette
reconnaissance peut alors prendre plusieurs aspects : déterminer
à qui appartient le visage (identification), décider si oui ou
non le visage est connu ou non (identification), et dans un autre cas de
vérifier qu'une personne est bien celle qu'elle prétend
être (authentification : dans le cadre d'un contrôle
d'accès).
Figure
0: Etapes de la reconnaissance de visage.
Détecter et reconnaître une personne
nécessite un apprentissage de ses caractéristiques faciales
inhérentes et remarquables. Partant du même principe de la
reconnaissance humaine des visages, la détection et la reconnaissance
automatique nécessite un processus d'apprentissage qui diffère
selon les modèles et les techniques mis en oeuvre.
Cependant, la reconnaissance faciale peut être faite
à l'aide des images fixes (photos) ou à partir des
séquences d'images (vidéos). Dans le présent travail nous
allons bien utiliser la deuxième approche qui est celle de la
reconnaissance faciale à partir des séquences images
(vidéos) pour reconnaitre le visage d'un enfant perdu et tirer certaines
informations nécessaires sur l'enfant qui sont enregistrées lors
du recensement (noms, numéros des parents, adresses...).
Nous détaillerons dans les paragraphes qui suivent
chaque étape de reconnaissance faciale et nous présenterons les
difficultés auxquelles on fait face dans les systèmes de
reconnaissance faciale.
A. Détection de visage
L'efficacité des systèmes biométriques
basés sur l'authentification de visage dépend essentiellement de
la méthode utilisée pour localiser le visage dans l'image. Dans
la littérature scientifique, le problème de localisation de
visages est aussi désigné par la terminologie
« détection de des visages ». Plusieurs travaux de
recherches ont été effectués dans ce domaine [12]. Ils ont
donné lieu au développement d'une multitude de techniques allant
de la simple détection du visage, à la localisation
précise des régions caractéristiques visage, tels que les
yeux, le nez, les narines, les sourcils, la bouche, les lèvres, les
oreilles, etc. Cependant, les solutions proposées jusqu'à
présent sont loin d'être satisfaisantes car elles fonctionnent
uniquement dans des environnements contrôlés, et par
conséquent elles ne gèrent pas la variabilité des
conditions d'acquisition de la vie quotidienne, notamment :
§
Figure 0: Variation des poses (illustrés)
La pose : les images d'un visage
changent en fonction de l'orientation de ce dernier (frontal, 45 degré,
profil). Notons ici que le taux de reconnaissance de visage baisse très
considérablement quand des variations de pose apparaissent dans les
images.La variation de pose est considérée comme un
problème majeur pour les systèmes de reconnaissance faciale.
Quand le visage est de profil dans le plan image (orientation < 30°),
il peut être normalisé en détectant au moins deux traits
faciaux (passant par les yeux). Cependant, lorsque la rotation est
supérieure à 30°, la normalisation géométrique
n'est plus possible (voir figure 9) [12].
§ La présence ou absence des composantes
structurales : les caractéristiques faciales telles que la
barbe, la moustache, les lunettes causent une grande variabilité des
composantes structurales du visage, notamment au niveau de la forme, la couleur
et de la taille.
§ Les occultations : les visages
peuvent être partiellement occultés par d'autres objets. En effet,
dans une image contenant un groupe de personnes par exemple, des visages
peuvent partiellement masquer d'autres visages.
§ Les conditions d'illumination :
des facteurs tels que l'éclairage (distribution de la source de
lumière, son intensité, son spectre) et les
caractéristiques de l'appareil photographique affectent l'aspect d'un
visage dans l'image acquise [12].
Figure
0: Variation d'illumination illustrée
Cependant, cette étape de détection de visage
consiste à localiser la position du visage soit sur une image soit sur
une séquence d'images (sur la vidéo).
La détection de visage dans l'image est un traitement
indispensable et crucial avant la phase de reconnaissance. En effet, le
processus de reconnaissance de visages ne pourra jamais devenir
intégralement automatique s'il n'a pas été
précédé par une étape de détection efficace
[15].
Le traitement consiste à rechercher dans une image la
position des visages et de les extraire sous la forme d'un ensemble d'imagettes
dans le but de faciliter leur traitement ultérieur. Un visage est
considéré correctement détecté si la taille
d'imagette extraite ne dépasse pas 20% de la taille réelle de la
région faciale, et qu'elle contient essentiellement les yeux, le nez et
la bouche [16].
L'image ci-dessous est l'exemple d'une détection
faciale :
Figure
0:Exemple d'une détection des visages
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