Reconnaissance de visages en conditions de pose variables

Les performances des systemes de reconnaissance de visage chutent de maniere tres importante lorsque la pose de l'image requete est differente que celle de l'image galerie. Dans cet article, nous presentons un algorithme robuste de reconnaissance de visages en conditions de pose variables, centre sur une modelisation de la facon dont l'apparence du visage change lorsque le point de vue varie. Notre nouveau modele est base sur deux descripteurs locaux : les ondelettes de Gabor et les Local Binary Patterns (LBP). Ces deux descripteurs ont ete largement exploites pour la reconnaissance de visages et de nombreuses strategies de fusion ont ete proposees. Cependant, toutes les methodes de fusion existantes ont ete envisagees pour faire de la reconnaissance de visage de face. Nous examinons le cas le plus difficile pour lequel la reconnaissance de visage en vue non frontale est faite sachant que la base de reference ne contient que des vues de face des individus a reconnaitre. La methode est evaluee sur la base de donnees Feret et les resultats experimentaux montrent que notre modele permet d'atteindre des taux de reconnaissance tres eleves