Résumé:
Dans ce mémoire, une nouvelle méthode basée sur Log Gabor-TPLBP (LGTPLBP) a été proposé. Cependant, le modèle binaire local à trois patchs (TPLBP) a été appliqué dans la reconnaissance faciale. Le 1D- Log Gaborfilter a été utilisé pour extraire les images réelles et imaginaires des images région d'intérêt (ROI). Puis le descripteur TPLBP a été appliqué sur les deux images pour extraire les vecteurs de caractéristiques respectivement. Ces vecteurs ont été joints pour former un grand vecteur de caractéristiques pour chaque image du visage. Après cela, les vecteurs obtenus de toutes les images sont traitées directement avec un algorithme de réduction de dimensionnalité, en utilisant l’analyse discriminante linéaire (LDA). Enfin, le cosinus Mahalanobis distance (MAH) a été utilisé pour l'étape d'appariement. Pour évaluer l'efficacité du système proposé plusieurs expériences ont été effectuées. Les résultats expérimentaux montrent que le système introduit obtient de meilleurs résultats que d'autres systèmes In this work, a new method based on Log Gabor-TPLBP (LGTPLBP) has been proposed. However, the three-patch local binary model (TPLBP) has been applied in face recognition. The 1D-Log Gabor filter was used to extract the real and imaginary images from the region of interest (ROI) images. Then the descriptor TPLBP was applied on the two images to extract the feature vectors respectively. These vectors were joined to form a large feature vector for each face image. After that, the vectors obtained from all the images are processed directly with a dimensionality reduction algorithm, using linear discriminant analysis (LDA). Finally, the cosine Mahalanobis distance (MAH) was used for the matching step. To evaluate the effectiveness of the proposed system several experiments were performed. The experimental results show that the introduced system obtains better results than other systems.
