Multispectral imaging and its use for face recognition : sensory data enhancement

Résumé : La recherche en biométrie a connu une grande évolution durant les dernières annéessurtout avec le développement des méthodes de décomposition de visage. Cependant,ces méthodes ne sont pas robustes particulièrement dans les environnements incontrôlés.Pour faire face à ce problème, l'imagerie multispectrale s'est présentée comme une nouvelletechnologie qui peut être utilisée en biométrie basée sur la reconnaissance de visage.Dans tous ce processus, la qualité des images est un facteur majeur pour concevoirun système de reconnaissance fiable. Il est essentiel de se disposer d'images de hautequalité. Ainsi, il est indispensable de développer des algorithmes et des méthodes pourl'amélioration des données sensorielles. Cette amélioration inclut plusieurs tâches tellesque la déconvolution des images, le defloutage, la segmentation, le débruitage. . . Dansle cadre de cette thèse, nous étudions particulièrement la suppression de bruit ainsi quela segmentation de visage.En général, le bruit est inévitable dans toutes applications et son élimination doit sefaire tout en assurant l'intégrité de l'information confinée dans l'image. Cette exigenceest essentielle dans la conception d'un algorithme de débruitage. Le filtre Gaussienanisotropique est conçu spécifiquement pour répondre à cette caractéristique. Nous proposonsd'étendre ce filtre au cas vectoriel où les données en disposition ne sont plus desvaleurs de pixels mais un ensemble de vecteurs dont les attribues sont la réflectance dansune longueur d'onde spécifique. En outre, nous étendons aussi le filtre de la moyennenon-local (NLM) dans le cas vectoriel. La particularité de ce genre de filtre est la robustesseface au bruit Gaussien.La deuxième tâche dans le but d'amélioration de données sensorielles est la segmentation.Le clustering est l'une des techniques souvent utilisées pour la segmentation etclassification des images. L'analyse du clustering implique le développement de nouveauxalgorithmes particulièrement ceux qui sont basés sur la méthode partitionnelle.Avec cette approche, le nombre de clusters doit être connu d'avance, chose qui n'est pastoujours vraie surtout si nous disposons de données ayant des caractéristiques inconnues.Dans le cadre de cette thèse, nous proposons de nouveaux indices de validationde clusters qui sont capables de prévoir le vrai nombre de clusters même dans le cas dedonnées complexes.A travers ces deux tâches, des expériences sur des images couleurs et multispectrales sontréalisées. Nous avons utilisé des bases de données d'image très connues pour analyserl'approche proposée.
Type de document :
Thèse
Image Processing. Université de Bourgogne, 2015. English. <NNT : 2015DIJOS008>
Liste complète des métadonnées


https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01203348
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mardi 22 septembre 2015 - 17:40:20
Dernière modification le : vendredi 2 juin 2017 - 03:42:51
Document(s) archivé(s) le : mardi 29 décembre 2015 - 09:22:52

Fichier

these_A_BEN_SAID_Ahmed_2015.pd...
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01203348, version 1

Collections

Citation

Ahmed Ben Said. Multispectral imaging and its use for face recognition : sensory data enhancement. Image Processing. Université de Bourgogne, 2015. English. <NNT : 2015DIJOS008>. <tel-01203348>

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

671

Téléchargements du document

524