ISBN-13: 9786131556234 / Francuski / Miękka / 2018 / 92 str.
Les techniques de la reconnaissance de visages, A l''aide des appareils digitaux et des robots, sont de plus en plus perfectionnA(c)s pour satisfaire des besoins humains dans les domaines de la sA(c)curitA(c) et du contrAle automatisA(c). Il est donc indispensable de s''intA(c)resser A la dA(c)tection de visages dans une image qui reprA(c)sente une phase primordiale qui prA(c)cA]de la phase de la reconnaissance. D''oA la nA(c)cessitA(c) d''amA(c)liorer les techniques de dA(c)tection de visages, qui fait l''objet de ce travail. DiffA(c)rentes mA(c)thodes de dA(c)tection ont A(c)tA(c) dA(c)veloppA(c)es, parmi lesquelles, on peut citer les approches exploitant la gA(c)omA(c)trie et les caractA(c)ristiques du visage, les approches neuronales et les approches basA(c)es sur des modA]les probabilistes de l''intensitA(c) et de la couleur dans l''image. Nous avons, dans ce travail, apportA(c) notre contribution A la dA(c)tection de visages par rA(c)seaux d''ondelettes BAata basA(c)s sur la thA(c)orie des frames. Une architecture a A(c)tA(c) proposA(c)e ainsi que son algorithme d''apprentissage et un prototype graphique sous MATLAB a A(c)tA(c) dA(c)veloppA(c) pour valider cette architecture utilisA(c)e.
Les techniques de la reconnaissance de visages, à laide des appareils digitaux et des robots, sont de plus en plus perfectionnés pour satisfaire des besoins humains dans les domaines de la sécurité et du contrôle automatisé. Il est donc indispensable de sintéresser à la détection de visages dans une image qui représente une phase primordiale qui précède la phase de la reconnaissance. Doù la nécessité daméliorer les techniques de détection de visages, qui fait lobjet de ce travail. Différentes méthodes de détection ont été développées, parmi lesquelles, on peut citer les approches exploitant la géométrie et les caractéristiques du visage, les approches neuronales et les approches basées sur des modèles probabilistes de lintensité et de la couleur dans limage. Nous avons, dans ce travail, apporté notre contribution à la détection de visages par réseaux dondelettes Bêta basés sur la théorie des frames. Une architecture a été proposée ainsi que son algorithme dapprentissage et un prototype graphique sous MATLAB a été développé pour valider cette architecture utilisée.