who is : système d’identification des visages .bien que la reconnaissance des visages ... sont

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  • Volume 1 2002, pages 39 61 A R I M A

    Who_Is : systme didentificationdes visages humains

    Mohamed Tayeb Laskri Djallel ChefrourDpartement d'Informatique - Universit Badji Mokhtar AnnabaB.P. 12 Annaba 23000 AlgrieEmail: mtlaskri@wissal.dz

    RSUM. Bien que la reconnaissance des visages humains soit un domaine difficile cause de lamultitude des paramtres qu'il faut prendre en compte (variation de posture, clairage, style decoiffure, port de lunettes, de barbes, de moustaches, vieillesse), il est trs important de senintresser vu les nombreux champs d'applications (vrification de personnes, tlsurveillance,interfaces homme-machine ). Dans ce travail nous prsentons la mise en uvre de WHO_IS, unsystme d'identification de personnes par reconnaissance des visages humains. Nous avonsdvelopp un modle gomtrique du visage bas sur un ensemble de points caractristiquesextraits partir de l'image du visage. La procdure d'identification consiste calculer les K plusproches voisins de l'individu test dans le sens de la distance City-Block. Le systme WHO_IS a ttest sur un chantillon de 100 personnes. Un taux de reconnaissance correcte de 86% a tobtenu.

    ABSTRACT. Although human face recognition is a hard topic due to many parameters involved(e.g. variability of the position, lighting, hairstyle, existence of glasses, beard, moustaches,wrinkles...), it becomes of increasing interest in numerous application fields (personal identification,video watch, man machine interfaces...). In this work, we present WHO_IS, a system for personidentification based on face recognition. A geometric model of the face is definedfrom a set ofcharacteristic points which are extracted from the face image. The identification consists incalculating the K nearest neighbors of the individual test by using the City-Block distance. Thesystem is tested on a sample of 100 people with a success rate of 86 %.

    MOTS-CLS!: reconnaissance des visages humains ; Identification de personnes ; Traitementd'images ; Vecteur caractristique ; Mthode des K-PPV ; Distance City-Block.

    KEYWORDS: human face recognition, personal identification, image processing, characteristicvector ; K-PPV method ; City-Block distance.

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    1. Introduction

    De nos jours, ils existent des ordinateurs capables deffectuer des tches, qui faitespar lhomme, demandent de lintelligence. Malgr tout ce progrs, la machine esttoujours situe des annes lumires du cerveau humain si comparaison a lieu entreles deux , ceci est d principalement la complexit des tches que nous cherchons automatiser et notre mconnaissance de cet organe mystrieux qu'est le cerveau et desmcanismes qui rgissent son activit (lactivit crbrale).

    La reconnaissance des visages humains [4] [16] [7] [32] [12] [23] [30] [33] estconsidre actuellement comme lune des tches les plus importantes pour relever ledfi en reconnaissance des formes [18] [19] [11]. La facilit et la prcision aveclesquelles nous pouvons identifier nos amis et nos ennemis, mme dans des conditionsdfavorables, sont des capacits des plus tonnantes du systme visuel humain, le but dela reconnaissance des visages est de concevoir des systmes informatiques capablesd'galer les tres humains dans ce domaine.

    Sinvestir dans le domaine de la reconnaissance des visages est sans doute motivpar la multiplicit et la varit des champs dapplications de celui-ci (tlsurveillance etvrification didentits, chirurgie plastique, langage des signes). Lintrt pour cedomaine sexplique aussi par le fait que par rapport aux autres filires de lareconnaissance des formes (reconnaissance de lcriture, de la voix, etc.), lareconnaissance des visages na pas atteint un niveau aussi avanc que ces autres filires.Ceci sexplique avant tout par la complexit de la forme en question (le visage)compare avec les autres formes .

    Pour notre systme WHO_IS, la description du visage est faite par un modlegomtrique bas sur un ensemble de points caractristiques extraits partir de l'imagede l'individu, ce modle permet de reprsenter le visage de chaque personne par unvecteur caractristique, la mthode de reconnaissance utilise est celle des K-PPV (KPlus Proches Voisins).

    2. Reconnaissance des visages humains

    La Reconnaissance des Visages Humains a pris de l'ampleur vers la fin des annessoixante dix pour devenir un domaine de recherche trs actif [7]. Le systme WISCADralis en 1980 fut l'un des premiers systmes de reconnaissance de visages, sesinventeurs ont adopt l'approche connexionniste [10]. Depuis, plusieurs approches ontt proposes. L'identification qui revient retrouver l'identit d'une personne partird'une vue du visage, est une tche cognitive complexe, les systmes qui cherchent la

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    simuler sont appels : les systmes biomtriques [15]. La reconnaissance d'un visage estune tche de mmoire pisodique, elle revient dcider si ce visage a t vuprcdemment .

    2.1. Apport des sciences cognitives

    Comme dans d'autres disciplines, beaucoup de chercheurs intresss par lareconnaissance des visages se sont inspirs du systme visuel humain pour raliser dessystmes automatiques capables d'galer les capacits humaines dans ce domaine.Comprendre le fonctionnement du systme visuel de l'homme, est une tche quiincombe aux neuropsychologues et aux cognititiens. Ils essaient de trouver des rponses des questions du type :

    Comment le systme visuel humain traite t-il les visages ? Comment est-il stock en mmoire et comment un visage devient familier ? Comment se gnralise le processus de reconnaissance pour de nouvelles images ? Y a-t-il, dans le cerveau, un mcanisme spcifique pour la reconnaissance des

    visages ou est ce qu'il s'agit d'un seul et d'un mme mcanisme pour tout type deforme!?

    Bien que la plupart de ces questions attendent toujours une rponse, certains progrs

    ont t raliss. En effet, depuis larrive des nouvelles technologies dimageriecrbrale, les recherches ont rellement pu progresser sur une meilleure connaissancedu systme visuel humain [26] :

    Certains chercheurs comme Shepherd [24] avancent que la reconnaissance desvisages ne semble pas tre une tche spcialise dans le cerveau, mais emploieplutt des mcanismes utiliss pour des tches gnrales de reconnaissanced'objets, alors que dautres comme Moses [16] estiment qu'on ne peut pasappliquer au visage les techniques de R.F. employs pour d'autres objets, causedes grandes diffrences dans les natures mmes de ces formes.

    Les mcanismes dans le systme visuel humain pour la reconnaissance de l'identitet pour la reconnaissance de l'expression sont compltement spars. Ceciimplique qu'il est possible de reconnatre un individu indpendamment de sonhumeur [21] [2].

    Les caractristiques les plus importantes utilises pour lidentification des visageshumains semblent tre [9] : la rgion des yeux et des sourcils, la bouche et la lvreinfrieure, le nez, le menton.

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    2.2. Processus de reconnaissance des visages

    Tout processus automatique de reconnaissance des visages doit prendre en compteplusieurs facteurs qui contribuent la complexit de sa tche, car le visage est une entitdynamique qui change constamment sous linfluence de plusieurs facteurs. La Figure 1.illustre la dmarche gnrale adopte pour raliser de tels systmes.

    Figure 1. Schma gnral dun systme de reconnaissance des visages

    Dans le monde physique, il y a trois paramtres considrer : L'clairage, lavariation de posture et l'chelle. La variation de l'un de ces trois paramtres peutconduire une distance entre deux images du mme individu, suprieure cellesparant deux images de deux individus diffrents.

    Le codage consiste en l'acquisition d'image et sa digitalisation, il comporte un risquede bruit et donne lieu une reprsentation 2-D (la matrice des niveaux de gris) pour unobjet 3-D (le visage). Peu de mthodes 3-D ont t proposes [17] [5], mais cela devrait

    Monde physique!:Visages Humains

    Codage!:Acquisition dimages

    Par camra, fichier,

    Prtraitement!:Dtection de la position de latte, limination du bruit

    Analyse!:Extraction des

    caractristiques

    Apprentissage!:Mmorisation descaractristiques

    Dcision :Mesure de similarit

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    changer dans le futur proche avec l'invention des Range-Cameras qui peuvent mesurerla topologie 3-D du visage.

    Dans le prtraitement il faut liminer le bruit par des techniques de traitement et derestauration d'images et procder une localisation de la tte dans l'image, cetteopration est trs complexe, beaucoup supposent que l'image contient un visage et quel'arrire plan est neutre. La restauration dimages ou llimination du bruit consiste compenser les dgradations connues ou estimes et rtablir la qualit initiale de limage[1] [6].

    Dans l'tape Analyse (appele aussi indexation, reprsentation, modlisation ouextraction de caractristiques), il faut extraire de l'image les informations qui serontsauvegardes en mmoire pour tre utilises plus tard dans la phase Dcision. Le choixde ces informations utiles revient tablir un modle pour le visage, elles doivent trediscriminantes et non redondantes.

    L'apprentissage consiste mmoriser les reprsentations calcules dans la phaseAnalyse pour les individus connus.

    La dcision : Pour estimer la diffrence entre deux images, il faut introduire unemesure de similarit.

    2.3. Les Mthodes Existantes

    De nombreuses approches ont t proposes, elles se rpartissent en deuxcatgories!: Les mthodes globales et les mthodes gomtriques.

    2.3.1. Les Mthodes Gomtriques

    On les appelle aussi les mthodes traits, caractristiques locales, ou analytiques.L'analyse du visage humai