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Le visage est un modèle visuel complexe et multidimensionnel, et le développement d'un modèle computationnel pour la reconnaissance faciale est difficile. Cet article présente une méthodologie pour la reconnaissance faciale basée sur une approche de théorie de l'information pour coder et décoder l'image du visage. La méthodologie proposée relie deux étapes : l'extraction de caractéristiques à l'aide de l'analyse en composantes principales et la reconnaissance via un réseau de neurones à propagation avant. L'objectif est d'implémenter le système (modèle) pour un visage particulier et de le distinguer d'un grand nombre de visages stockés, même avec des variations en temps réel. L'approche Eigenface utilise l'algorithme d'analyse en composantes principales (ACP) pour la reconnaissance des images. Elle nous offre une manière efficace de trouver l'espace de dimension inférieure.
Kshirsagar et al. (Mar,) ont étudié cette question.