Reconnaissance faciale

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  • PROJET DE FIN DETUDES

    POUR OBTENIR LE

    DIPLOME NATIONAL DINGENIEUR EN INFORMATIQUE

    DETECTION ET RECONAISSANCE

    DE VISAGE

    Ralis par : Encadr par :

    Mohamed Aymen FODDA Mme. OLFA TRIKI

    Mr. Izhar MAHJOUB

    19 Octobre 2010

  • Ddicaces

    Je ddie ce projet de fin dtudes

    A mon pre Chedli et ma mre Najoua en tmoignage de leur affectation,

    leurs sacrifices et de leurs prcieux conseils qui mont conduit la russite

    dans mes tudes ;

    A mon frre Badreddine et mes surs Narjes et Hela en leurs souhaitant

    la russite dans leurs tudes et dans leurs vies,

    A ma femme Wafa qui na jamais pargn un effort pour maider et

    mencourager,

    A mon oncle Salah qui a t toujours prs de moi, pour mcouter et me

    soutenir,

    Et tous ceux que jaime et qui maiment.

  • Remerciements

    Cest pour moi un plaisir autant quun devoir de remercier toutes les

    personnes qui ont pu contribuer de prs ou de loin laccomplissement de

    ce projet.

    Ainsi, jexprime ma gratitude et je tiens remercier Mr. Kamel Hamrouni

    et Mme Olfa Triki, qui mont encadr, et qui nont pargn aucun effort

    pour morienter afin que je puisse mener bien ce projet.

    Mes vifs remerciements vont Mr. Tahar Ben Lakhdhar, Prsident

    fondateur dEsprit et Mr. Izhar Mahjoub, Directeur gnral de la

    socit Narsil Technology.

    Je saisis aussi loccasion pour remercier tout le corps professoral et

    administratif de lEcole Suprieure Prive dIngnieurs de Tunis

    Esprit .

    Enfin, je remercie affectueusement tous ceux qui mont soutenu dans mes

    tudes.

  • Rsum

    Lanalyse du contenu des images et la reconnaissance de formes sont des domaines

    dapplication en pleine expansion de nos jours, notamment grce lefficacit accrue

    offerte par la puissance des machines.

    La reconnaissance du visage est lune des techniques les plus tudies. En effet, elle

    correspond ce que les humains utilisent par l'interaction visuelle.

    Le projet dans lequel sinscrit ce travail consiste la ralisation dun module de

    reconnaissance faciale. Il devra tre intgr un systme de gestion de licences

    destin aux fdrations de football.

    Mot cls : biomtrie, dtection de visage, descripteur de Haar, reconnaissance de visage, AdaBoost,

    viola-jones.

    ABSTRACT

    Content analyses of images and forms recognition are application domains in full

    expansion nowadays, notably thanks to the increased efficiency offered by the power

    of machines.

    Face recognition is one of the most studied techniques, since it corresponds to what

    Humans use by visual interaction.

    This work is part of a project which aim is realize a facial recognition module. It is

    aimed to be integrated within a license management system for football federations.

    Keywords: biometrics, face detection, Haar descriptor, face recognition, AdaBoost, viola-jones.

  • Sommaire Chapitre 1 - Contexte de projet.................................................................................................. 3

    1. Introduction ........................................................................................................................... 4

    2. Prsentation de Narsil Technology ................................................................................. 4

    2.1. Services de Narsil Technology ................................................................................. 4

    2.2. Dpartement de Recherche et Dveloppement ............................................................... 5

    3. Description dtaille du projet ............................................................................................... 6

    3.1. Introduction .................................................................................................................... 6

    3.2. Limites ............................................................................................................................ 7

    3.3. Travail demand et objectifs .......................................................................................... 8

    4. Conclusion ............................................................................................................................. 9

    Chapitre 2 - Etat de lart .......................................................................................................... 10

    1. Introduction ......................................................................................................................... 11

    2. Dtection de visage.............................................................................................................. 11

    2.1 Approche base sur la reconnaissance ........................................................................... 12

    2.2 Approche base sur les caractristiques invariantes ...................................................... 13

    2.3 Approche base sur lappariement de gabarits (Template matching)........................... 14

    2.4 Approche base sur lapparence .................................................................................... 14

    3. Reconnaissance de visages .................................................................................................. 18

    3.1. Mthodes globales ........................................................................................................ 18

    3.2. Mthodes locales .......................................................................................................... 19

    3.3. Mthodes hybrides........................................................................................................ 20

    4. Conclusion ........................................................................................................................... 21

    Chapitre 3 - Analyse des besoins ............................................................................................. 22

    1. Introduction ......................................................................................................................... 23

    2. Besoins fonctionnels ............................................................................................................ 23

    3. Besoins non fonctionnels ..................................................................................................... 24

    4. Diagramme des cas dutilisation ......................................................................................... 24

    4.1 Diagramme de cas dutilisation globale ........................................................................ 25

    4.2 Diagramme des cas dutilisation dtaille ..................................................................... 25

    5. Diagramme de squences systme ...................................................................................... 26

    6. Conclusion ........................................................................................................................... 27

    Chapitre 4 - Conception ........................................................................................................... 28

    1. Introduction ......................................................................................................................... 29

  • 2. Schma fonctionnel ............................................................................................................. 30

    3. Module de prtraitement ...................................................................................................... 31

    3.1 Etirement dhistogramme (Normalisation des niveaux de gris) .................................... 31

    3.2 Filtre Mdian ................................................................................................................. 31

    4. Dtection de visage.............................................................................................................. 32

    4.1 Fonction de classification .............................................................................................. 32

    4.2 Image intgrale .............................................................................................................. 33

    4.3 Bloc de dcision ............................................................................................................ 33

    5. Reconnaissance de visage .................................................................................................... 34

    5.1 Dtection des composantes faciales .............................................................................. 34

    5.2 Extraction des paramtres .............................................................................................. 35

    5.3 Signature ........................................................................................................................ 38

    5.4 Identification.................................................................................................................. 39

    6. Diagramme de squence ...................................................................................................... 40

    7. Diagramme des classes ....................................................................................................... 41

    Chapitre 5 - Ralisation ........................................................................................................... 43

    1. Introduction ......................................................................................................................... 44