“Fusion non linéaire d’espace couleurs à l’authentification de visage à l’aide d’une Nouvelle méthode MS

Abstract

Cet article s'inscrit dans le contexte de la biométrie dont, l’objectif est l’authentification d’une personne à partir de l’image de son visage. Les systèmes d'authentification de visage utilisent généralement la représentation en niveaux de gris du l'image de visage comme une caractéristique d'entrée de ces systèmes. Mais nous proposons l’utilisation de la représentation en couleurs qui améliore les performances de ces systèmes. Nous avons testé plusieurs espaces de couleur pour la transformation des composantes colorimétriques RGB des images originales. Les résultats obtenus dans les différentes espaces/ou composantes colorimétriques sont combinés par l’utilisation d’une fusion non linéaire pour la classification avec un réseau de neurone simple de type RBF. Nous avons proposé une nouvelle méthode basée sur les statistiques d’ordres un de l’image de visage qu’on l’appelle (MS) l’abréviation en anglais de ‘Mean and Standard déviation’. Les résultats présentés montrent l’intérêt du développement de la nouvelle approche (MS) qui permettent de diminuer le temps de calcule grâce à sa simplicité et la robustesse lorsqu’on travail avec une grande base de données et que l’information couleur augmente la performance de ce système d’authentification de visage. Pour valider ce travail nous avons testé ces approches sur des images frontales de la base de données XM2VTS selon son protocole associé (protocole de Lausanne).