0.4 Délimitation du
sujet
Notre sujet de recherche porte sur l'identification des
personnes par reconnaissance de visage pour la sécurité d'une
institution bancaire.
Dans le présent travail, nous n'abordons que la
détection et la reconnaissance du visage humain par accession dans des
institutions bancaires. Nous nous arrêtons qu'à capturer les
visages et les stocker dans l'ordinateur mais cette action est possible
à une seule condition : il faut que le visage capturé ne
soit déjà capturé une autre fois, donc ne puisse pas
exister dans la liste des visages prédéfinis (dans la base de
données des visages).
En ce qui concerne la délimitation spatiale, nos
recherches ne concernent que les instituions bancaires de la province du
Sud-Kivu et plus particulièrement de la ville de Bukavu.
0.5 Méthodologie
Nous visons à développer un système de
reconnaissance faciale par authentification de visage. Ainsi, nous avons
commencé par développer une technique « bas niveau »
pour la localisation et la détection du visage dans un flux
vidéo. Nous avons utilisé les méthodes globales (ou
holistiques) et là nous avons utilisé l'une de ces techniques
linéaires qui est l'Analyse en Composantes Principales mais qui
est bidimensionnelle.
La méthode scientifique utilisée est la
méthode comparative :
Celle-ci nous a aidé pour arriver à comparer
deux visages (celui qui se présente devant la camera et celui
déjà capturé dans la base de données des
visages).
Nous avons utilisé la distance de Mahalanobis pour
effectuer une mesure de distance (divergence) entre deux visages. Si cette
distance est élevée (ici supérieur à zéro),
nous prenions la décision de ne pas capturer le visage devant la
caméra. La capture du visage devant la caméra était
conditionnée par la distance (divergence) égale à
zéro. Ainsi la sécurité est certaine si un visage ne peut
être capturé qu'une seule fois et ce visage peut subir de suivi
pour de fins quelconques.
0.6 Etat de la question
D'après nos recherches, nous n'avons pas trouvé
d'autres travaux parlant de l'identification des personnes par reconnaissance
de visage pour la sécurité d'une institution bancaire.
Les seuls travaux approchant notre sujet de recherche et
parlant de la reconnaissance faciale trouvés sont :
1) Authentification d'individus par reconnaissance
de caractéristiques biométriques liées aux visages
2D/3D : thèse présentée et soutenue par
SOUHILA GUERFI ABABSA en vu de l'obtention du titre de Docteur de
l'Université Evry Val d'Essonne, spécialité des
Sciences de l'Ingénieur.
Dans ce travail, l'auteur traite de deux problématiques
majeures et complémentaires rencontrées en reconnaissance de
visage qui sont : l'extraction automatique de visage et de ses
régions caractéristiques, et la reconnaissance du visage. Il
arrive au résultat selon lequel, le choix d'un domaine variable pour la
couleur de la peau peu améliorer la robustesse de la méthode de
détection vis-à-vis des changements d'illumination.
Quant à nous, avons fait usage de l'un de classifieurs
d'OpenCV pour arriver à détecter le visage humain mais avons
utilisé les la distance de Mahalanobis pour authentifier la
reconnaissance faciale.
2) Capteur Intelligent pour la Reconnaissance du
visage : thèse présentée et soutenue
par Walid Hizem en vu de l'obtention du titre de Docteur de l'Institut
national des télécommunications et l'Université Pierre et
Marie Curie - Paris 6, spécialité d'Electronique/Informatique.
Cet auteur présente dans ce travail un nouveau capteur
atténuant l'illumination ambiante. Ce capteur se base sur la
réduction de temps de pose pour ne capturer qu'une faible
quantité de la lumière ambiante mais aussi facilite la
délivrance en simultané d'une image en proche infrarouge et d'une
image normale acquise avec la lumière ambiante.
Grâce à ce capteur et avec utilisation des points
caractéristiques détectés et l'image de contours, un
algorithme de reconnaissance de visage s'inspirant de l'elastic grap
matching pour construire un modèle du visage a été
mis au point.
Quant à nous, avons tenu compte de l'environnement
changeant et par conséquent avons converti toutes les images de figures
détectées en niveau gris égalisé.
3) Reconnaissance des personnes par le visage dans
les séquences vidéo : Rapport de projet de fin
d'études élaboré par Riadh HAMZAOUI de l'Institut
Supérieur des Sciences Appliquées et de Technologies de
Sousse.
L'auteur du présent travail aboutit au résultat
qui est la conception d'une application de reconnaissance de visage dans une
séquence vidéo. Pour lui, il faut que la vidéo soit
déjà enregistrée dans l'ordinateur bien avant.
En ce qui concerne notre travail par rapport à
celui-ci, nous avons utilisé les caméras comme source directe
d'acquisition de vidéo. Ce qui nous a permis le vrai traitement des
images en temps réel assurant une vrai sécurité des nos
institutions bancaires.
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