Discussion :

[joss63]

Bonsoir à tous

Je me posais une petite question donc je suis venu vous voir
On a vu l'analyse en composante principale en cours (ACP), et on a vu que l'on pouvait utiliser la technique des eigenface pour retrouver un visage parmi d'autres visages.

Seulement, j'ai l'impression qu'il faut obligatoirement que les images soient de même taille. Comment fait on si l'on est avec des images de taille différentes? Qu'est ce qui change dans l'algo?

Merci d'avance

[Kangourou]

Salut,

pour retrouver un visage parmi d'autres, il faut décrire chaque visage par un vecteur de descripteurs (features), et ensuite calculer des distances dans l'espace des descripteurs.

On peut obtenir des descripteurs à partir d'une ACP, en utilisant comme tableau d'entrée les pixels de chaque image, mais effetivement il faut avoir les mêmes dimension d'image...

Une solution simple pour contourner le problème consiste à redimensionner les images pour qu'elles aient toutes la même taille. Sinon on peut chercher des descripteurs qui soient indépendants de la taille de l'image, mais je n'ai pas d'idée précise en tête...

A+

[joss63]

C'est ce qu'il me semblait. Merci pour ta réponse en tout cas

Du coup, c'est peut être pas mal d'avoir plusieurs images de différentes tailles pour s'adapter a la taille d'image que nous propose l'utilisateur?

N'hésitez pas si vous avez d'autres idées;-)

[math_lab]

Le mieux c'est de demander a l'utilisateur de marquer 3 points sur le visage (genre les yeux et la bouche) et ensuite de normaliser l'image (rotation, translation, redimensionnement). Si la même chose est faite sur ta base de données, tu auras une bien meilleur précision que si tu ne fais que redimensionner.

[gpcbitnik38]

après tu peux aussi changer de méthode et utiliser les SIFTs

[joss63]

Tout d'abord, merci pour vos réponses et désolé de répondre un peu tard...

Le mieux c'est de demander a l'utilisateur de marquer 3 points sur le visage (genre les yeux et la bouche) et ensuite de normaliser l'image (rotation, translation, redimensionnement). Si la même chose est faite sur ta base de données, tu auras une bien meilleur précision que si tu ne fais que redimensionner.

Ca veut dire qu'il faut que je trouve la transformation à effectuer pour avoir le visage de face, puis après faire le redimensionnement?

après tu peux aussi changer de méthode et utiliser les SIFTs

Je viens de voir l'algorithme. Je pense qu'on a fait à peu près la même chose en cours. On détectait des points d'intérêts pour ensuite faire une mosaique à partir de plusieurs images.
Il faudrait que je revoie en détail ce qu'on a fait... Pour ceux qui souhaite voir ce que sont les méthodes SIFTs, voici un lien: http://jodul.developpez.com/tutoriel...utiliser-sift/


Je vais essayer de comparer les deux méthodes. Merci pour votre aide

[YvDao]

A mon avis c'est plus subtil que ça.

Pour comparer les visages point par point, il faut que les eigenfaces aient la même taille et la même position. Donc utiliser des points de référence et les superposer, en ajustant la taille d'image (zooming + paning).

Ensuite, il faut réajuster le cadrage pour que l'image résultante ait la même taille (cropping). Dans certains cas, l'image sera trop petite et il faudra rajouter des pixels de remplissage (padding).