Deux méthodes de Reconnaissance du visage basées sur l’intelligence artificielle

Abstract

La reconnaissance faciale s’est imposée comme un domaine de recherche important, notamment grâce à son utilisation dans les systèmes de contrôle d’accès. Elle repose sur plusieurs disciplines clés telles que le traitement d’images, la reconnaissance de formes et la vision par ordinateur. Bien que d'autres méthodes biométriques soient disponibles, la reconnaissance faciale reste largement étudiée. Cependant, malgré les nombreuses approches développées, elle demeure un défi complexe : les visages humains présentent des similitudes structurelles importantes et leur apparence varie en fonction de l’éclairage, de l’angle de prise de vue et des expressions faciales. Dans le cadre de notre travail, nous avons étudié la reconnaissance faciale en développant un système basé sur deux méthodes classiques : l’analyse en composantes principales (ACP) et l’analyse discriminante linéaire (ADL). Ces méthodes ont été combinées à des classifieurs tels que SVM (Support Vector Machine) et KNN (k-plus proches voisins) afin d’améliorer les performances de reconnaissance.