Normalisation d'illumination basée sur un modèle de rétine : application à la reconnaissance de visage
Résumé
Les performances des systèmes de reconnaissance de visage chutent de manière très importante en cas de variations d'illumination. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode de normalisation de l'éclairage basée sur la modélisation de la rétine en combinant deux fonctions non-linéaires d'adaptation et un filtre de différence de gaussiennes. L'algorithme proposé est évalué sur la base de données Yale B et sur la base de données Feret en utilisant l'algorithme de reconnaissance de visage basé sur l'ACP [16] et celui basé sur les indices LBP [17]. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode de normalisation proposée permet d'atteindre des taux de reconnaissance très élevés, même pour les conditions d'éclairage les plus difficiles. De plus, notre algorithme est de faible complexité et est donc utilisable pour des applications temps-réel.