Modèle de fusion de classifieurs basé sur le recuit simulé et son application à la vérification de visages en 3D

Résumé : La fusion de classifieurs est une solution efficace et séduisante permettant de générer une décision optimale à partir de plusieurs classifieurs et de surmonter les limitations des systèmes mono-classifieur. Une telle stratégie est souvent adoptée dans des problèmes de reconnaissance variés comme par exemple la biométrie. Toutefois, la recherche d’un schéma de fusion optimale n’est pas une tâche triviale. Ceci est principalement dû à la cardinalité de l’espace de recherche des stratégies de fusion qui croit de manière exponentielle avec le nombre de classifieurs. Dans cet article, nous proposons une méthode de fusion combinant 24 classifieurs différents et utilisée pour la vérification de visages en 3D. L’optimisation de la fusion est basée sur l’algorithme de recuit simulé. Notre approche permet de sélectionner et de fusionner automatiquement les meilleurs scores de similarité générés par ces différents classifieurs. Les résultats des expérimentations menées sur la base FRGC2.0 montrent la performance et la stabilité de notre solution.
Type de document :
Communication dans un congrès
TAIMA'2011, septième édition des ateliers de travail sur le traitement et l'analyse de l’information, Oct 2011, Hammamet, Tunisie. 2011
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Contributeur : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Soumis le : jeudi 18 août 2016 - 19:28:44
Dernière modification le : vendredi 19 août 2016 - 01:04:22

Identifiants

  • HAL Id : hal-01354466, version 1

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Citation

Wael Ben Soltana, Di Huang, Mohsen Ardabilian, Liming Chen, Chokri Ben Amar. Modèle de fusion de classifieurs basé sur le recuit simulé et son application à la vérification de visages en 3D. TAIMA'2011, septième édition des ateliers de travail sur le traitement et l'analyse de l’information, Oct 2011, Hammamet, Tunisie. 2011. <hal-01354466>

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