Abstrait

ÉVALUATION DES MÉTHODES DE RECONNAISSANCE FACIALE

Sushma Jaiswal, Dr Sarita Singh Bhadauria, Dr Rakesh Singh Jadon

La reconnaissance faciale est un exemple de reconnaissance d'objet avancée. Le processus est influencé par plusieurs facteurs tels que la forme, la réflectance, la pose, l'occlusion et l'éclairage qui le rendent encore plus difficile. Aujourd'hui, il existe de nombreuses techniques bien connues pour essayer de reconnaître un visage. Nous présentons au lecteur une enquête sur les forces et les faiblesses individuelles des techniques les plus courantes, notamment les méthodes basées sur les caractéristiques, les eigenfaces basées sur PCA, les fisherfaces basées sur LDA, ICA, les méthodes basées sur les ondelettes de Gabor, les réseaux neuronaux et les modèles de Markov cachés. Les systèmes hybrides tentent de combiner les forces et de supprimer les faiblesses des différentes techniques, soit de manière parallèle, soit de manière sérielle. Aujourd'hui, il existe de nombreuses techniques bien connues pour essayer de reconnaître un visage. Les expériences réalisées avec des implémentations de différentes méthodes ont montré qu'elles ont des forces et des faiblesses individuelles. Les systèmes hybrides tentent de combiner les forces et de supprimer les faiblesses des différentes techniques, soit de manière parallèle, soit de manière sérielle. L'article vise à évaluer les différentes techniques et à envisager différentes combinaisons de celles-ci. Ici, nous comparons ou évaluons la reconnaissance faciale basée sur des modèles et sur la géométrie, et donnons également les méthodes complètes de reconnaissance faciale basées sur des enquêtes.