GUERMOUI, Mawloud (2017) Classification de personnes par utilisation des techniques de l’intelligence artificielle. Doctoral thesis, Université de Batna 2.
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Abstract
Les travaux de recherche menés dans le cadre de cette thèse portent sur la classification des personnes basées sur des images bidimensionnelles. Nous avons adopté deux modalités, à savoir (i) le visage, et (ii) l’oreille. Ces deux modalités offrent plusieurs avantages par rapport aux modalités traditionnelles et elles sont complémentaires en ce sens qu'elles peuvent être combinées de façon multimodale. Précisément, deux composantes forment l'essence de notre travail. D'une part, nous avons utilisé les caractéristiques locales afin de bien décrire l'image face/oreille. D'autre part, nous exploitons le succès de la technique du Sparse Coding (SC) pour représenter un signal (image) de test donné en termes de seulement quelques atomes significatifs d'un ensemble d'entraînement donné et l'avons encore adapté à notre effort de classification. Précisément, en ce qui concerne la reconnaissance faciale, nous avons présenté une nouvelle variante au descripteur Local Binary Pattern (LBP) appelé Modified Local Binary Pattern (MLBP), couplé à un classificateur SC. En ce qui concerne la reconnaissance de l'oreille, nous avons proposé deux nouvelles techniques. La première consiste à fusionner deux descripteurs locaux et deux classificateurs, tandis que la seconde procède en extrayant les caractéristiques locales d'un sujet d'essai donné, puis on fusionne les coefficients de reconstruction (Alphats) avec leurs résidus respectifs. Des expériences approfondies ont été menées sur des ensembles de données de référence, concernant les deux modalités, et une robustesse remarquable avec des résultats plausibles a été notée, ce qui a entraîné des améliorations tangibles par rapport aux travaux récents.
| Item Type: | Thesis (Doctoral) |
|---|---|
| Subjects: | Technologie > Electronique |
| Divisions: | Faculté de technologie > Département d'électronique |
| Date Deposited: | 05 Nov 2017 10:49 |
| Last Modified: | 05 Nov 2017 10:49 |
| URI: | http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1494 |
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