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Posté par Publication le 19/12/2004 à 20:13
Réseaux de neurones artificiels: la reconnaissance de visages
L'auteur de ce dossier est Eric PARA, vous pouvez le contacter par mail à l'adresse ricko@freesurf.fr. Plus de détails sur le sujet abordé par ce dossier sont disponibles sur le site Internet de l'auteur: lien

Pour vous familiariser aux réseaux de neurones, je vous invite à lire notre premier dossier à ce sujet: lien

Introduction

Personne ne s'étonne, en voyant son voisin dans la rue (La rue est un espace de circulation dans la ville qui dessert les logements et les lieux d'activité économique. Elle met en relation et structure les différents quartiers, s'inscrivant de ce fait dans un réseau de voies...), de le reconnaître instantanément. Et pourtant cela relève de l'impossible pour les ordinateurs actuels. De même que bons nombres de processus liés à la vision, la reconnaissance des formes en général pose de gros problèmes de mise en oeuvre et nombreuses sont les équipes à travers le monde (Le mot monde peut désigner :) à chercher des solutions à la fois rapides et fiables, les applications possibles étant très nombreuses et passionnantes (robotique, IA, domaine médical, sécurité, etc.).

En complément du précédent, ce dossier présente donc une des applications possibles aux réseaux de neurones. Nous allons donc voir comment détecter un visage humain dans une image puis identifier la personne par rapport à toutes celles déjà rencontrées. Ce qui parait ainsi simple pour un humain devient tout (Le tout compris comme ensemble de ce qui existe est souvent interprété comme le monde ou l'univers.) de suite extrêmement complexe pour un ordinateur (Un ordinateur est une machine dotée d'une unité de traitement lui permettant d'exécuter des programmes enregistrés. C'est un ensemble de...), et aujourd'hui encore, aucune solution globale n'a été développée (En géométrie, la développée d'une courbe plane est le lieu de ses centres de courbure. On peut aussi la décrire comme l'enveloppe de la famille des droites normales à la...). De rares applications commencent cependant à fonctionner mais restent utilisables uniquement en environnement (L'environnement est tout ce qui nous entoure. C'est l'ensemble des éléments naturels et artificiels au sein duquel se déroule la vie humaine. Avec les enjeux...) contrôlé (éclairage fixe devant un fond connu, conditions d'apprentissages identiques à celles des tests, etc.), et restent à la merci du bon vouloir de la personne (pas d'utilisation de fausses moustaches, lunettes, barbes, etc.).

De nombreuses techniques sont actuellement explorées pour l'identification de visages. On peut citer à titre d'exemples l'utilisation de critères morphologiques (distance entre les yeux, taille ou forme de la bouche (La bouche (encore dénommée cavité buccale ou cavité orale) est l'ouverture par laquelle la nourriture d'un animal entre dans son corps....), géométrie (La géométrie est la partie des mathématiques qui étudie les figures de l'espace de dimension 3 (géométrie euclidienne) et, depuis le XVIIIe siècle, les...) globale du visage, etc.), la détection de la couleur (La couleur est la perception subjective qu'a l'œil d'une ou plusieurs fréquences d'ondes lumineuses, avec une (ou des) amplitude(s) donnée(s).) de la chair (par décomposition (En biologie, la décomposition est le processus par lequel des corps organisés, qu'ils soient d'origine animale ou végétale dès l'instant qu'ils sont privés de vie,...) colorimétrique on peut isoler les zones de peau (La peau est un organe composé de plusieurs couches de tissus. Elle joue, entre autres, le rôle d'enveloppe protectrice du corps.), l'origine ethnique n'influant que très peu sur la chrominance), ou encore la transformation en ondelettes. Celle que nous allons développer ici est la modélisation neuronale qui offre certains avantages par rapport aux précédentes sans pour autant régler tous les problèmes.
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