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Soutenance de Chergui Abdelhakim details

République Algérienne Démocratique Et Populaire

Ministère De L’enseignement Supérieur Et De La Recherche Scientifique

Université 20 août 1955- Skikda

Faculté De Technologie

Département génie électrique

 

Thèse présentée  par  Chergui Abdelhakim en vue de l’obtention du diplôme de Doctorat en électronique option Communication et Traitement de l’information

Thème: Vérification de la parenté par des images faciales

 

Soutenue le 09/07/2020 devant le jury composé de :

 

BELMEGUENAI Aissa

Professeur

Univ. Skikda

Président

OUCHTATI Salim

MCA

Univ. Skikda

Rapporteur

SEQUEIRA Jean

Professeur

Univ. AIX Marseille

Co-rapporteur

DEROUICHE Nadir

MCA

Univ. Skikda

Examinateur

SAMAI Djamel

MCA

Univ. Ouargla

Examinateur

MAVROMATIS Sébastien

MCF HDR

Univ. AIX Marseille

Invité

 

Résumé en arabe, français & anglai 

 

Titre : La vérification de la parenté à travers des images faciales

Résumé 

La vérification de parenté à travers des images faciales est parmi les domaines de recherche les plus actifs en biométrie et en vision par ordinateur, elle a été l’objet d’une attention croissante au cours de ces dernières années. C’est une technique qui vise à exploiter les caractéristiques du visage pour reconnaître le degré de parenté de deux individus à partir de leurs images faciales.

Les recherches dans le domaine de la vérification de parenté ont donné lieu à de nombreuses et multiples applications, elle constitue le noyau de plusieurs systèmes déjà opérationnels, ces derniers,peuvent aller des systèmes simples comme les systèmes d'organisation d'album photo et de recherche historique et généalogique, jusqu’à des systèmes plus importants et plus compliqués, tels que les systèmes de recherche des membres de famille  disparus,de l'identification des personnes recherchées et les systèmes de contrebande d’enfants.

Notre travail s’inscrit dans le cadre de la vérification de parenté à travers des images faciales où nous proposons un système de vérification de parenté qui reçoit à son entrée une paire d'images faciales (parents, enfants) pour déterminer à sa sortie si deux personnes ont ou non une relation de parenté. L’approche proposée comporte six étapes:

  1. Le prétraitement de l’image du visage dans le but d’obtenir des images faciales alignées et recadrées.
  2. L’extraction des caractéristiques en se basant sur des descripteurs de texture et des modèles d'apprentissage en profondeur.
  3. La représentation du visage à l'aide de la pyramide multi-niveaux (PML) pour augmenter le nombre de caractéristiques.
  4. La représentation des caractéristiques jumelées avec leur normalisation.
  5. La réduction des caractéristiques (projection ou sélection) pour conserver les meilleures caractéristiques.
  6. La décision de l’existence d’une une parenté ou non, et ce, en utilisant un classifieur (SVM) vecteur de support de machine.

L’approche proposée a été testée sur cinq bases de données de référence (CornellKinFace, UB KinFace, Family101, KinFace W-I et KinFace W-II). Pour chaque étape, nous avons mené plusieurs expériences, et ce, dans le but de déterminer les meilleurs paramètres et les plus appropriés. La comparaison de la méthode proposée avec d’autres méthodes de pointe montre clairement que les résultats obtenus sont nettement meilleurs et bons.

Mots Clés : vérification de la parenté, représentation du visage, Représentation de caractéristiques, réduction de caractéristiques, Classification.

Title: The kinship verification through facial images

 

Abstract

 

The kinship verification through facial images is one of the most active areas of research in biometrics and computer vision, and has received increasing attention in recent years. It is a technique which aims to exploit the characteristics of the face to recognize the degree of kinship of two individuals from their facial images.

The Kinship verification has given rise to many and multiple applications, it constitutes the core of several already operational systems, these can range from simple systems such as photo album organization systems and historical and genealogical research, up to '' to larger and more complicated systems, such as missing family member systems, identification of wanted individuals and child smuggling systems.

The researches in the field of kinship verification has given rise to many and multiple applications, it constitutes the core of several already operational systems, these can range from simple systems such as photo album organization systems and historical and genealogical research, up to more important and complicated systems, such as missing family member systems, identification of wanted persons and child smuggling systems.

Our work is part of the kinship verification through facial images where we propose a kinship verification system which receives at its entry a pair of facial images (parents, children) to determine at its exit if two persons have a kin relation or not. The proposed approach involves six steps:

  1. The preprocessing of the facial image in order to obtain aligned and cropped facial images.
  2. Feature extraction based on the texture descriptors and deep learning models.
  3. The face representation using the multi-level pyramid (PML) to increase the features number.
  4. The feature representation function alongside with a features normalization.     
  5. The features reduction (projection or selection) to retain the best discriminative features.
  6. The decision whether there is a kinship or not, and this, using a classifier (SVM) vector of machine support.

The proposed approach has been tested on five reference databases (Cornell KinFace, UB KinFace, Family101, KinFace W-I and KinFace W-II). For each step, we carried out several experiments, in order to determine the best and most appropriate parameters. A comparison of the proposed method with other advanced methods clearly shows that the results obtained are clearly better and good.

Keywords:Kinship verification, face representation, feature representation, feature reduction,Classification.

 

 

 

ملــخص

 

يعتبرالتحققمنالقرابةمنخلالصورالوجهأحدأكثرمجالاتالبحثنشاطًافيالقياساتالحيويةورؤيةالكمبيوتر،ولقدكانمحلاهتماممتزايدفيالسنواتالأخيرة. إنهاتقنيةتهدفإلىاستغلالخصائصالوجهللتعرفعلىدرجةالقرابةبينشخصينمنخلالصوروجوههم.

أدتالبحوثفيمجالالتحققمنالقرابةإلىظهورتطبيقاتعديدةومتعددة،فهويشكلجوهرالعديدمنالأنظمةالتشغيليةبالفعل،هذهالأخيرة،يمكنأنتتراوحمنأنظمةبسيطةمثلأنظمةتنظيمألبومالصوروالبحوثالتاريخيةوالأنساب،وصولاالىأنظمةأكثرأهميةوأكثرتعقيدًا،مثلأنظمةالبحثعنأفرادالأسرةالمفقودين،وتحديدالأشخاصالمطلوبينوأنظمةتهريبالأطفال.

يدخلعملناهذافياطارالتحققمنالقرابةمنخلالصورالوجه،حيثنقترحنظاماللتحققمنالقرابةالذييتلقىعندمدخلهزوجًامنصورالوجه (آباء،أبناء) لتحديدماإذاكانشخصانلهماعلاقةقرابةأملا.تتضمنالمقاربةالمقترحةستمراحل:

  1. المعالجةالمسبقةلصورةالوجهمنأجلالحصولعلىصوروجهمصطفةومؤطرة.
  2. استخراجالميزاتاستنادًاإلىواصفاتالنسيجونماذجالتعلمالعميق
  3. تمثيلالوجهباستخدامالهرمالمتعددالمستوياتوهذالزيادةعددالميزات
  4. وظيفةتمثيلالميزاتجنبًاإلىجنبمعتطبيعالميزات
  5. تقليلالميزات (الإسقاطأوالتحديد) للاحتفاظبأفضلالميزات
  6. القراربوجودصلةقرابةأملا،وذلكباستخدامناقلمصنفلدعمالآلة (SVM).

تماختبارالمقاربةالمقترحةعلىخمسقواعدبياناتمرجعية (CornellKinFace, UB KinFace, Family101, KinFace W-I et KinFace W-II). فيكلمرحلة،قمنابإجراءالعديدمنالتجارب،منأجلتحديدأفضل وأنسبالمعايير. مقارنةالطريقةالمقترحةمعالطرقالمتقدمةالأخرىتبينبشكلجليبأنالنتائجالمتحصلعليهاهيأفضلوأحسن

الكلمات المفتاحية:التحقق من القرابة،تمثيل الوجه؛ تمثيل الخصائص؛ تخفيض الخصائص؛ التصنيف

 

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