3-5.Traitements préliminaires
Comme nous voulons comparer les images, il est
nécessaire de normaliser les photos que nous utilisons, d?en extraire
une représentation canonique. Cela doit se faire d?une part au niveau
support, c'est-à-dire que les images doivent être toutes de la
même dimension et codées de la méme manière, et
d?autre part, au niveau du contenu. Cela veut dire que les photos doivent
êtres toutes centrées et calibrées .Si pourquoi sur nos
images, les positions des yeux sont les mêmes pour toutes .Il faut
également que le font soit uniforme, et d?une couleur forte
différente de celle de la peau ou des cheveux de la personne
représentée .Elle doit en outre être la même pour
toutes les photographies. [1] [7]
La base de données que nous avons reçue
présente toutes ces caractéristiques.
3-6.Langage de programmation
Puisque nous nous intéressons au traitement des
images, qui sont en fait des matrices de pixels .Nous avons choisi
l?environnement de travail Matlab, parce que c'est un environnement
basé sur les matrices et qui possède de bons algorithmes pour la
manipulation de celle -- ci (multiplication, factorisation ....).
Il possède en outre des bibliothèques de
manipulation d?images proposant des fonctionnalités
intéressantes.
Enfin, c?est un logiciel bénéficiant d?un large
support dans la communautéscientifique.
3-7.Conclusion
Dans ce chapitre nous avons donnés en détail la
base de données XM2VTS et son protocole de Lausanne, et comment la
performance des systèmes de reconnaissances peut être
mesurée par deux mesures principales le TFR et
le TFA, ainsi les traitements préliminaires et
la motivation du choix de l?environnement Matlab.
Dans le chapitre suivant nous présenterons les
résultats expérimentaux des méthodes d?authentifications
présentées dans le chapitre 2.
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