Extracting features for analysis biometric of a face

Abstract

In recent years, there has been a growing interest around biometrics. Facial recognition, as a biometric technology, has played an increasingly important role in the field of research, because of its non-intrusive and contactless. However, despite of the many approaches and methods that have been proposed to solve the problem of human face recognition, it remains an extremely difficult problem. this is due to the fact that different people faces have generally the same shape and vary due to the lighting conditions , variation of pose , and facial expressions. Nowadays, identity verification systems appears to be an interesting domain to exploit, given the multitude of applications that utilize their controlling access to sensitive sites, remote monitoring ... etc. The work done as part of this thesis is focused on identifying automatic face with two methods for face recognition principal component analysis(PCA) and local binary pattern(LBP). The results, of LBP compared with the PCA, provide a significant improvement in performance. For the validation of this work, we tested this technique on frontal images of the database ORL and FEI .خلال السنوات الأخيرة , هناك اهتمام متزايد حول المقاييس الحيوية. وقد أخذ نظام التعرف على الوجه - كقاعدة التكنولوجيا الحيوية - أهمية متزايدة في مجال البحوث ، بسبب عدم التدخل والتماس. لكن على الرغم من الكثير من النهج والأساليب التي تم اقتراحها لحل المشاكل المتعلقة بالتعرف على الوجه البشري، فإنها لا تزال مشاكل صعبة للغاية، وهذا يرجع إلى حقيقة أن الناس على اختلافهم يمتلكون عموما نفس الشكل ويختلف بسبب ظروف الإضاءة، واختلاف الوضعيات، وتعابير الوجه. في الوقت الحاضر تعتبر نظم التحقق من الهوية مجالا هاما لاستغلال، و هذا بالنظر إلى العديد من التطبيقات التي تستخدم فيها لتحكم في الوصول إلى المواقع الحساسة، والرصد عن بعد ... الخ. يركز العمل الذي نقوم به كجزء من هذه الأطروحة على تحديد وجه التلقائي مع أسلوب "مختلط" للتعرف علي وجه بإستخدام طريقتين للتعرف على الوجه وهما تحليل المكون الرئيسي(آسيبي) و النموذج الثنائي المحلي (ال بي بي) .النتيجة المحصل عليها تبين أن ال بي بي تعطي أفضل نتيجة مقارنة ب الآسيبي. لللتحقق من صحة هذا العمل قمنا بإختبار هاتين التقنيتين على الصور من قاعدة البيانات "أو آرآل"و"اف او اي".