Browsing by Author "Chergui, Abdelhakim"

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    Vérification de la parenté par des images faciales
    (Université 20 août 1955 –Skikda-, 2020) Chergui, Abdelhakim; Ouohtati, Salim
    La vérification de parenté à travers des images faciales est parmi les domaines de recherche les plus actifs en biométrie et en vision par ordinateur, elle a été l’objet d’une attention croissante au cours de ces dernières années. C’est une technique qui vise à exploiter les caractéristiques du visage pour reconnaître le degré de parenté de deux individus à partir de leurs images faciales. Les recherches dans le domaine de la vérification de parenté ont donné lieu à de nombreuses et multiples applications, elle constitue le noyau de plusieurs systèmes déjà opérationnels, ces derniers, peuvent aller des systèmes simples comme les systèmes d'organisation d'album photo et de recherche historique et généalogique, jusqu’à des systèmes plus importants et plus compliqués, tels que les systèmes de recherche des membres de famille disparus, de l'identification des personnes recherchées et les systèmes de contrebande d’enfants. Notre travail s’inscrit dans le cadre de la vérification de parenté à travers des images faciales où nous proposons un système de vérification de parenté qui reçoit à son entrée une paire d'images faciales (parents, enfants) pour déterminer à sa sortie si deux personnes ont ou non une relation de parenté. L’approche proposée comporte six étapes : 1. Le prétraitement de l’image du visage dans le but d’obtenir des images faciales alignées et recadrées. 2. L’extraction des caractéristiques en se basant sur des descripteurs de texture et des modèles d'apprentissage en profondeur. 3. La représentation du visage à l'aide de la pyramide multi-niveaux (PML) pour augmenter le nombre de caractéristiques. 4. La représentation des caractéristiques jumelées avec leur normalisation. 5. La réduction des caractéristiques (projection ou sélection) pour conserver les meilleures caractéristiques. 6. La décision de l’existence d’une une parenté ou non, et ce, en utilisant un classifieur (SVM) vecteur de support de machine. L’approche proposée a été testée sur cinq bases de données de référence (Cornell KinFace, UB KinFace, Family101, KinFace W-I et KinFace W-II). Pour chaque étape, nous avons mené plusieurs expériences, et ce, dans le but de déterminer les meilleurs paramètres et les plus appropriés. La comparaison de la méthode proposée avec d’autres méthodes de pointe montre clairement que les résultats obtenus sont nettement meilleurs et bons