Optimisation d’un algorithme bio-inspiré et application à la détection de visages

HMAX est un des systèmes de classification d’images les plus utilisés. Il a été construit de façon à imiter le système de vision des primates, et donne de très bons résultats pour différentes tâches d’identification. En revanche, la complexité de ce modèle le rend difficile à utiliser dans des applications embarquées, où les contraintes en termes de consommation d’énergie, de mémoire et de puissance de calcul sont fortes. Pour répondre à cette problématique, nous proposons une série d’optimisations ; celles-ci permettent de réduire grandement les temps de calculs ainsi que son empreinte mémoire. Nous avons testé ces optimisations sur une application de détection de visages, et les résultats montrent qu’elles n’ont que peu d’impact sur l’efficacité du modèle. Bien que certaines de ces optimisations peuvent être spécifiques à cette application, la plupart devraient fonctionner dans bien d’autres cas.