La biométrie est une technologie émergente qui propose de nouvelles méthodes de contrôle, d’identification et de sécurité. Les systèmes biométriques sont souvent victimes de menaces. La reconnaissance faciale est populaire et plusieurs approches existantes utilisent des images dans le spectre visible. Ces systèmes traditionnels opérant dans le spectre visible souffrent de plusieurs limitations dues aux changements d’éclairage, de poses et d’expressions faciales. La méthodologie présentée dans cette thèse est basée sur de la reconnaissance faciale multispectrale utilisant l'imagerie infrarouge et visible, pour améliorer la performance de la reconnaissance faciale et pallier les insuffisances du spectre visible. Les images multispectrales utilisées cette étude sont obtenues par fusion d’images visibles et infrarouges. Les différentes techniques de reconnaissance sont basées sur l’extraction de caractéristiques telles que la texture et les points d’intérêt par les techniques suivantes : une extraction hybride de caractéristiques, une extraction binaire de caractéristiques, une mesure de similarité tenant compte des caractéristiques extraites. / Biometrics is an emerging technology that proposes new methods of control, identification and security. Biometric systems are often subject to risks. Face recognition is popular and several existing approaches use images in the visible spectrum. These traditional systems operating in the visible spectrum suffer from several limitations due to changes in lighting, poses and facial expressions. The methodology presented in this thesis is based on multispectral facial recognition using infrared and visible imaging, to improve the performance of facial recognition and to overcome the deficiencies of the visible spectrum. The multispectral images used in this study are obtained by fusion of visible and infrared images. The different recognition techniques are based on features extraction such as texture and points of interest by the following techniques: a hybrid feature extraction, a binary feature extraction, a similarity measure taking into account the extracted characteristics.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018UBFCK031 |
| Date | 02 August 2018 |
| Creators | Mamadou, Diarra |
| Contributors | Bourgogne Franche-Comté, Université de Cocody (Abidjan, Côte d'Ivoire), Gouton, Pierre, Adou, Jérôme Kablan |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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