L’INTÉGRALE FLOUE DANS LA FUSION D’UN SYSTÈME MULTICLASSIFIEURS POUR LA RECONNAISSANCE DE VISAGES

Abstract

Notre objectif c’est l’identification des personnes par la modalité visage en se basant sur une fusion multi classifieurs. Donc, la fusion est prise en considération. Nous traitons la question de la fusion et ses différents niveaux. Particulièrement la fusion des scores qui fait objet de notre travail. Les principales méthodes de normalisation des scores Znorm, QLQ et function double sigmoide associées à la combinaison par la logique floue sont étudiées. Nous proposons l’application des intégrales floues de Sugeno et de Choquet pour la fusion des scores d’un système multi-classifieurs de vérification faciale. Les systèmes de combinaison des scores sont construits par l’extraction des caractéristiques de visage par l’utilisation des ondelettes de Gabor et l’Analyse en Composantes Principales (ACP) plus le modèle discriminant Linéaire Amélioré de Fisher (EFM) comme méthode de réduction d’espace de données