La reconnaissance de visages est une technologie biométrique utilisée dans plusieurs applications de contrôle des frontières, de sécurité des établissements et aux aéroports, etc. la liste n’est pas exhaustive. C’est une technique commune, populaire et simple qui offre beaucoup d’avantages. Le travail réalisé au cours de cette thèse s’appuie sur l’architecture complète d’un système automatisé de reconnaissance de visages. Nous avons développé dans un premier temps une approche destinée à la détection des visages dans une image faciale 2D couleur. Cette étape est basée sur la détection de la couleur de peau à travers deux approches. La première est fondée sur un seuillage dans quatre espaces colorimétriques différents, RGB, HSV, YUV et YCbCr. La seconde est une nouvelle approche pour la segmentation de la couleur de peau basée sur la mesure de similarité de la peau humaine en utilisant deux distances métriques qui sont la distance Euclidienne (DE) et la distance de Manhattan (DM). Dans un second temps, nous nous sommes focalisés sur l’extraction des vecteurs caractéristiques des visages (signatures) à l’aide d’une nouvelle approche qui associe l’analyse en composantes principales (ACP) et la transformation en ondelette discrète (TOD). Finalement, pour valider ce travail de recherche, nous avons testé ces approches sur les bases de données SFA, UTD et FEI.
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