Utilisation de l'analyse en composantes principales et de l'analyse discriminante linéaire pour la reconnaissance de visages / Aziz Dziri (2011) 

Public ISBD Titre : Utilisation de l'analyse en composantes principales et de l'analyse discriminante linéaire pour la reconnaissance de visages Type de document : texte imprimé Auteurs : Aziz Dziri, Auteur ; Latifa Hamami, Directeur de thèse ; Moussaoui, Aicha, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2011 Importance : 86 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d’Eudes : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011 Bibliogr. f. 83 - 86 Langues : Français (fre) Mots-clés : Biométrie -- Reconnaissance de visages Analyse en composantes principales (ACP) Analyse discriminante linéaire (ADL) Réduction dimension DLDA DFLDA FisherFaces Index. décimale : PN00911 Résumé : Ce travail rentre dans le domaine de la biométrie et plus précisément dans la reconnaissance de visages. Il consiste à étudier et comparer deux techniques globales de reconnaissance de visages qui sont l’analyse en composantes principales (PCA) et l’analyse discriminante linéaire (LDA). La comparaison est basée sur le taux d’identifications correctes, le taux d’égale erreur et le temps de reconnaissance. Pour cela, différents algorithmes sont proposés: PCA, FisherFaces, Direct-LDA et Direct-fractional step-LDA. Les algorithmes sont simulés en utilisant le logiciel Matlab. Utilisation de l'analyse en composantes principales et de l'analyse discriminante linéaire pour la reconnaissance de visages [texte imprimé] / Aziz Dziri, Auteur ; Latifa Hamami, Directeur de thèse ; Moussaoui, Aicha, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2011 . - 86 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d’Eudes : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011 Bibliogr. f. 83 - 86 Langues : Français (fre) Mots-clés : Biométrie -- Reconnaissance de visages Analyse en composantes principales (ACP) Analyse discriminante linéaire (ADL) Réduction dimension DLDA DFLDA FisherFaces Index. décimale : PN00911 Résumé : Ce travail rentre dans le domaine de la biométrie et plus précisément dans la reconnaissance de visages. Il consiste à étudier et comparer deux techniques globales de reconnaissance de visages qui sont l’analyse en composantes principales (PCA) et l’analyse discriminante linéaire (LDA). La comparaison est basée sur le taux d’identifications correctes, le taux d’égale erreur et le temps de reconnaissance. Pour cela, différents algorithmes sont proposés: PCA, FisherFaces, Direct-LDA et Direct-fractional step-LDA. Les algorithmes sont simulés en utilisant le logiciel Matlab.

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