本論文的目的是利用人臉在彩色影像中所提供的多色彩空間資訊，來達成在變異度較大的光源中即時偵測人臉的任務。彩色影像所擁有的原始RGB色彩資訊，經過轉化到正規RGB以及HSV (色調、飽合、明度)等色彩空間後，擁有對光源變化反應減緩的特性。以此特性為基礎，在４個選定的色彩空間中定義８種不同的類赫爾特徵(Haar-like feature)，再利用推進演算法（Boosting algorithm）選出重要性最高的幾組特徵來進行對人臉的特徵。實驗結果顯示依此方法所產生的辨識器可在２點多秒內處理近百萬個次窗口(sub-window)，並對光源變化有相當程度的抵抗力。 / The main goal of this thesis is to detect human face under varying lighting condition by utilizing multiple color space information in real-time. Images of RGB color space can be converted into normalized RGB and HSV color spaces and thus reduce the interference of lighting condition. Base on this mechanism, we define 8 Haar-like features inside 4 selected color spaces, and then select the important features with boosting algorithm. Experimental results show that detectors constructed with our approach are able to process nearly one million sub-windows within 2.4 seconds, being robust to the changes of lighting conditions.

Aujourd'hui, les utilisateurs souhaitent interagir plus naturellement avec les systèmes numériques. L'une des modalités de communication la plus naturelle pour l'homme est le geste de la main. Parmi les différentes approches que nous pouvons trouver dans la littérature, celle basée sur la vision est étudiée par de nombreux chercheurs car elle ne demande pas de porter de dispositif complémentaire. Pour que la machine puisse comprendre les gestes à partir des images RGB, la reconnaissance automatique de ces gestes est l'un des problèmes clés. Cependant, cette approche présente encore de multiples défis tels que le changement de point de vue, les différences d'éclairage, les problèmes de complexité ou de changement d'environnement. Cette thèse propose un système de reconnaissance de gestes statiques qui se compose de deux phases : la détection et la reconnaissance du geste lui-même. Dans l'étape de détection, nous utilisons un processus de détection d'objets de Viola Jones avec une caractérisation basée sur des caractéristiques internes d'Haar-like et un classifieur en cascade AdaBoost. Pour éviter l'influence du fond, nous avons introduit de nouvelles caractéristiques internes d'Haar-like. Ceci augmente de façon significative le taux de détection de la main par rapport à l'algorithme original. Pour la reconnaissance du geste, nous avons proposé une représentation de la main basée sur un noyau descripteur KDES (Kernel Descriptor) très efficace pour la classification d'objets. Cependant, ce descripteur n'est pas robuste au changement d'échelle et n'est pas invariant à l'orientation. Nous avons alors proposé trois améliorations pour surmonter ces problèmes : i) une normalisation de caractéristiques au niveau pixel pour qu'elles soient invariantes à la rotation ; ii) une génération adaptative de caractéristiques afin qu'elles soient robustes au changement d'échelle ; iii) une construction spatiale spécifique à la structure de la main au niveau image. Sur la base de ces améliorations, la méthode proposée obtient de meilleurs résultats par rapport au KDES initial et aux descripteurs existants. L'intégration de ces deux méthodes dans une application montre en situation réelle l'efficacité, l'utilité et la faisabilité de déployer un tel système pour l'interaction homme-robot utilisant les gestes de la main. / Nowadays, people want to interact with machines more naturally. One of the powerful communication channels is hand gesture. Vision-based approach has involved many researchers because this approach does not require any extra device. One of the key problems we need to resolve is hand posture recognition on RGB images because it can be used directly or integrated into a multi-cues hand gesture recognition. The main challenges of this problem are illumination differences, cluttered background, background changes, high intra-class variation, and high inter-class similarity. This thesis proposes a hand posture recognition system consists two phases that are hand detection and hand posture recognition. In hand detection step, we employed Viola-Jones detector with proposed concept Internal Haar-like feature. The proposed hand detection works in real-time within frames captured from real complex environments and avoids unexpected effects of background. The proposed detector outperforms original Viola-Jones detector using traditional Haar-like feature. In hand posture recognition step, we proposed a new hand representation based on a good generic descriptor that is kernel descriptor (KDES). When applying KDES into hand posture recognition, we proposed three improvements to make it more robust that are adaptive patch, normalization of gradient orientation in patches, and hand pyramid structure. The improvements make KDES invariant to scale change, patch-level feature invariant to rotation, and final hand representation suitable to hand structure. Based on these improvements, the proposed method obtains better results than original KDES and a state of the art method.