Utilisation de l'analyse en composantes principales et de l'analyse discriminante linéaire pour la reconnaissance de visages

Abstract

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.