La vérification automatique de parenté basée sur le visage

Abstract

Dans ces derniers temps, la vérification de la parenté à partir du visage humain a attiré beaucoup d'attention dans les domaines de la vision par ordinateur et de la reconnaissance de formes en raison de ses applications importantes dans de nombreux domaines tels que la recherche historique et généalogique, science médico-légale, recherche des membres de la famille disparus, analyse des médias sociaux, et l’identification des proches à partir d'une collection de photos et récupération d'images. De nombreuses approches ont été proposées mais les performances ne sont pas encore atteintes vu aux difficultés reconnues dans la conception des systèmes de vérification de parenté. Dans ce mémoire, nous avons proposé deux schémas de vérification de parenté. Le premier schéma est basé sur quatre algorithmes d'extraction de caractéristiques à savoir le LBP, HOG, TPLBP et FPLBP. Une phase de classification utilisant le classifieur KPPV basé sur la métrique de similarité cosinus est utilisée afin de tester les caractéristiques extraites. Alors, deux architectures basées sur l’apprentissage profond (CNN) sont proposées dans le deuxième schéma de vérification de parenté. En validant ces schémas de vérification de parenté sur les deux bases de données KinFaceW-I et KinFaceW-II, nous avons dégagé une amélioration considérable des taux de vérification de parenté en comparaison aux récentes approches.