La biométrie a connue, ces dernières années, un intérêt grandissant et de nombreuses approches ont été développées et proposées par la communauté scientifique, basées sur les empreintes digitales, l'iris, la voix ou le visage. La modalité faciale se distingue des autres modalités par la simplicité des systèmes d'identification faciale qui n'ont pas besoin de matériel perfectionné, ne nécessite pas un contact physique ni la coopération de l'individu.



Les approches de reconnaissance faciale peuvent être catégorisée en : reconnaissance faciale basée sur les images, reconnaissance faciale basée sur la télémétrie ou les nuages de points, reconnaissance faciale multimodale en 2D et en 3D.



Les premiers efforts de la communauté scientifique on été voués à la reconnaissance faciale à partir d'images en deux dimensions ; on utilise alors l'information texturale. Les techniques proposées permettent de bonnes performances, mais restent néanmoins sensibles aux expressions du visage, à la l'orientation du visage, et aux conditions de luminosité. Pour pallier les défauts inhérents d'une information texturale 2D, les chercheurs se focalisent sur les approches en trois dimensions ; L'information géométrique 3D est invariant aux changements d'éclairage et de pose.



Dans notre travail, nous nous concentrons sur le prétraitement des modèles faciaux 3D. Le but du prétraitement est de minimiser l'influence de la qualité de l'acquisition sur la phase de reconnaissance. Les clichés en trois dimensions contiennent des artefacts comme des trous et des pics, qu'il faudra identifier et traiter. De plus, la localisation automatique des points anthropométriques nous donne une meilleur compréhension du modèle de visage 3D en termes de validation, d'orientation, etc. et constitue une étape incontournable pour la reconnaissance faciale 3D.