| Résumé | L'un des principaux objectifs de la reconnaissance faciale est de déterminer si un visage acquis appartient à une base de données de référence et d'identifier par la suite la personne correspondante. La reconnaissance faciale est appliquée dans les domaines des sciences judiciaires et de la sécurité, par exemple. Pour être utile dans des applications réelles, un algorithme de reconnaissance faciale doit pouvoir distinguer les individus, traiter des données en temps réel et être robuste, c'est à dire ne pas être affecté par l'occlusion, l'expression faciale ni le bruit. Une nouvelle méthode de reconnaissance robuste des visages en 3D est présentée. Cette méthode est fondée sur le codage harmonique, la transformée de Hilbert et l'analyse spectrale des distributions de profondeur 3D. Les résultats expérimentaux avec des visages tridimensionnels, numérisés à l'aide d'un numériseur laser, sont présentés. La méthode proposée permet de reconnaître un visage avec diverses expressions faciales en présence d'occlusion, a un bon pouvoir de discrimination, permet de comparer en temps réel un visage à ceux d'une vaste base de données et n'est pas affectée par le bruit quantique ni le bruit additif. |
|---|
