Discussion :

[naim2009]

salut tout le monde,
dans le cadre de mon mémoire de mastére, mon encadreur m'a demandé de faire evoluer la méthode eigenface en enlevant l'une de ses inconvénients comme sa sensibilité à l'éclairage, l'expression du visage et l'orientation du visage.
Or eigenface basé sur des étapes mathématiques bien déterminé: acquisition des images d'apprentissages, calcul de la moyenne de ses images, calcul de la différence de chaque visage de la moyenne, détermination des vecteurs propres de la matrice de covariance, calcule de valeurs propres qui correspondent à chaque vecteurs propres, etc.
vraiment, ce n'est pas évident sur quel niveau je vais attribuer des modifications pour améliorer cette méthode.
SVP, si vous avez n'importe quelle suggestion veuillez me répondre
Merci.

[zicos]

Salut,
Voilà un sujet intéressant mais pas évident. La détection de visage est un sujet assez complexe.
La première chose à faire est une analyse critique de l'algo existant, il faut donc déjà bien le connaître.
Etant un sujet de thèse, je suis pas sûr que mes remarque seront judiscieuse mais bon.
Pour les problèmes d'éclairage, a tu penser à explorer les autres espaces de couleur. L'espace de couleur HSV permet souvent de résoudre les problèmes d'éclairage. Je l'ai déjà utilisé de façon statique alors dynamique je ne sais pas trop.
Quand tu travail sur des problème d'orientation, l'idée est d'exprimer tes données de façon à ce quelle soit invariant à la rotation. Si l'algo se base sur la forme du visage (ce que je doute), tu peux exprimer ce visage non plus par les coordonnées du contour du visage mais au distance entre plusieurs point du périmètre et son barycentre. Tu ne modifie pas ajoute un module pour exprimer les valeurs de facon différente. Cette étape est à faire lors de la création de tes modèles, à l'apprentissage.

Ce n'est pas un sujet évident, soit créatif.
Bon courage!