The automatic face recognition is a very attractive problem and several solutions
can be found in the literature . Most of them rely on the analysis of the images
acquired by a classical CCD camera. These images are treated and given us input
to a discrimination algorithm . However, the information contained in the image is
relatively poor and it is very likely that these techniques will fail in the case of a
large database with a lot of people . The surface of the faces is a very discriminant
information so in this article, we propose a stereovision algorithm which can be
used for the acquisition of the surface offaces . The problem of matching between
the pattern and its images is solved using the epipolar constraint and the local
coherency constraint . Some experimental results are shown .La reconnaissance automatique de visages est un problème qui suscite beaucoup d'intérêt et pour lequel divers algorithmes basés sur l'utilisation d'images acquises par des caméras CCD ont été proposés. L'information fournie aux algorithmes de discrimination mis en place dans ce type de solution est assez fruste et ces algorithmes sont peu susceptibles de fonctionner de manière robuste pour des bases comprenant un grand nombre d'individus. La surface du visage doit pouvoir être beaucoup plus discriminante. Dans cet article, nous proposons un algorithme de stéréovision active qui permet l'acquisition de surfaces de visages. Le problème de la mise en correspondance entre les éléments du motif projeté et leur image est résolu en utilisant la contrainte épipolaire et une contrainte de cohérence locale. Des résultats expérimentaux sont présentés
