Automatic verification of personal identity using facial images is the
central topic of the thesis. This problem can be stated as follows. Given
two face images, it must be determined automatically whether they are
images of the same person or of different persons. Due to many factors such
as variability of facial appearance, sensitivity to noise, template aging,
etc., the problem is difficult. We can overcome some of these difficulties
by combining different information sources for the
classification/recognition task. In this thesis we propose strategies on
how to combine the different information sources, i.e. fusion strategies,
in order to improve the verification accuracy. We have designed and
thoroughly optimised a number of face verification algorithms. Their
individual properties such as how their accuracy depends on algorithm
parameters, image size, or sensitivity to mis-registrations have been
studied. We have also studied how to combine the outputs of the different
algorithms in order to reduce the verification error rates. Another
decision fusion aspect considered in this thesis is the fusion of
confidences obtained sequentially on several video frames of the same
person's face. Finally multimodal fusion has been studied. In this case,
the speech and face of the same subject are recorded and processed by
different algorithms which output separate opinions. These two opinions are
then conciliated at the fusion stage. It is shown that in all cases,
information fusion allows a considerable performance improvement if the
fusion stage is carefully designed.
Identifer | oai:union.ndltd.org:BICfB/oai:ucl.ac.be:ETDUCL:BelnUcetd-12042003-153333 |
Date | 12 December 2003 |
Creators | Czyz, Jacek |
Publisher | Universite catholique de Louvain |
Source Sets | Bibliothèque interuniversitaire de la Communauté française de Belgique |
Language | English |
Detected Language | English |
Type | text |
Format | application/pdf |
Source | http://edoc.bib.ucl.ac.be:81/ETD-db/collection/available/BelnUcetd-12042003-153333/ |
Rights | unrestricted, J'accepte que le texte de la thèse (ci-après l'oeuvre), sous réserve des parties couvertes par la confidentialité, soit publié dans le recueil électronique des thèses UCL. A cette fin, je donne licence à l'UCL : - le droit de fixer et de reproduire l'oeuvre sur support électronique : logiciel ETD/db - le droit de communiquer l'oeuvre au public Cette licence, gratuite et non exclusive, est valable pour toute la durée de la propriété littéraire et artistique, y compris ses éventuelles prolongations, et pour le monde entier. Je conserve tous les autres droits pour la reproduction et la communication de la thèse, ainsi que le droit de l'utiliser dans de futurs travaux. Je certifie avoir obtenu, conformément à la législation sur le droit d'auteur et aux exigences du droit à l'image, toutes les autorisations nécessaires à la reproduction dans ma thèse d'images, de textes, et/ou de toute oeuvre protégés par le droit d'auteur, et avoir obtenu les autorisations nécessaires à leur communication à des tiers. Au cas où un tiers est titulaire d'un droit de propriété intellectuelle sur tout ou partie de ma thèse, je certifie avoir obtenu son autorisation écrite pour l'exercice des droits mentionnés ci-dessus. |
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