4-8.Conclusion
Dans ce chapitre nous avons présenté les
résultats obtenus en effectuant une étude comparative entre
l?approche d?Eigen face (ACP) et la méthode de Fisher face (LDA) pour
l?authentification de visages sur la base de données XM2VTS.
Nous concluons que l?ACP ne fait pas la discrimination des
classes, donc nous utilisons l?analyse discriminante linéaire de Fischer
pour augmenter la séparabilité des classes dans le sous espace de
composantes principales. Les résultats obtenus montrent clairement
l?efficacité de l?approche LDA. Elle est d?autant plus performante avec
la covariance (angle) comme fonction de mesure du score.
Nous avons essayé plusieurs moyens pour augmenter les
performances du système d?authentifications (photo-normalisation, choix
de la distance de mesures de similarité.....).
Nous concluons que théoriquement un système de
reconnaissance idéal donne un taux de réussite TR=100%. Mais ceci
n?est pas réalisable par un système réel à cause
des différentes variations (l?éclairage, le changement de la
coiffure, le porte de lunette.).Le taux de réussite de notre
système d?authentification est de l?ordre de 93,93%.
| 
