Etude et réalisation d’un contrôleur d'accès biométrique.

Abstract

Au cours de ces dernières années, on observe un intérêt croissant autour de la biométrie. La reconnaissance faciale en tant qu’une technologie biométriques de base, a pris une part de plus en plus importante dans le domaine de la recherche, du fait de son caractère non intrusif et sans contact. Mais malgré les nombreuses approches et méthodes qui ont été proposées pour résoudre le problème de reconnaissance du visage humains, il demeure un problème extrêmement difficile, ceci est dû au fait que le visage de personnes différentes ont généralement la même forme et varie du fait des conditions d'éclairage, de la variation de pose, et des expressions faciales. De nos jours les systèmes de vérification d'identité apparaît être un vecteur intéressant à exploiter, vu la multitude des applications qui leurs font appel contrôle d'accès aux sites sensibles, télésurveillance...etc. Le travail effectué dans le cadre de ce mémoire porte sur l’identification automatique de visages avec une méthode de reconnaissance faciale en utilisant l’apprentissage profond et le réseau neurones convolutif de VGG16 . Les résultats, obtenue ont montré que la méthode de transfert learning donne nettement des meilleurs résultats lorsque les base des données sont pas assez large .Pour validé ce travail nous avons testé cette technique sur des visages frontales acquis en temps réel via une webcam .