Bien qu'ayant suscité des recherches depuis 30 ans, le problème de la reconnaissance de visages en contexte de vidéosurveillance, sachant qu'une seule image par individu est disponible pour l'enrôlement, n'est pas encore résolu. Dans ce contexte, les deux dés les plus diciles à relever consistent à développer des algorithmes robustes aux variations d'illumination et aux variations de pose. De plus, il y a aussi une contrainte forte sur la complexité en temps et en occupation mémoire des algorithmes à mettre en oeuvre dans de tels systèmes. Le travail développé dans cette thèse apporte plusieurs avancées innovantes dans ce contexte de reconnaissance faciale en vidéosurveillance. Premièrement, une méthode de normalisation des variations d'illumination visant à simuler les performances de la rétine est proposée en tant que pré-traitement des images faciales. Deuxièmement, nous proposons un nouveau descripteur appelé POEM (Patterns of Oriented Edge Magnitudes) destiné à représenter les structures locales d'une image. Ce descripteur est discriminant, robuste aux variations extérieures (variations de pose, d'illumination, d'expression, d'âge que l'on rencontre souvent avec les visages). Troisièmement, un modèle statistique de reconnaissance de visages en conditions de pose variables, centré sur une modélisation de la manière dont l'apparence du visage évolue lorsque le point de vue varie, est proposé. Enn, une nouvelle approche visant à modéliser les relations spatiales entre les composantes du visage est présentée. A l'exception de la dernière approche, tous les algorithmes proposés sont très rapides à calculer et sont donc adaptés à la contrainte de traitement temps réel des systèmes de vidéosurveillance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00574547 |
| Date | 19 November 2010 |
| Creators | Vu, Ngoc-Son |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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