Reconnaissance Faciale avec Machine Learning
| dc.contributor.author | — GHALMI Hanane — AFOUFOU Sabrina | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-10T08:15:58Z | |
| dc.date.available | 2025-02-10T08:15:58Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | La reconnaissance faciale a émergé comme un domaine fascinant et indispensable dans le domaine de la vision par ordinateur et de l'intelligence artificielle, avec des applications allant de la sécurité et la surveillance à l'authentification biométrique. Dans le contexte de cette évolution rapide, l’objectif de ce mémoire est d’explorer et d’évaluer l’utilisation conjointe de l’apprentissage automatique (des Machine à Vecteurs de Support SVM) et de deux techniques d’extraction des caractéristiques les Histogrammes des Gradients Orientés (HOG) et le Motif Binaire Local (LBP). Nous présenterons un état de l’art des approches récentes dans ce domaine, et nous allons évaluer ces techniques en termes d'efficacité et de performance. Notre étude est basée sur l'extraction des caractéristiques qui identifie les informations des zones du visage et leur classification, à partir de ces informations extraites. Enfin, nous avons essayé d'obtenir de meilleurs résultats en effectuant plusieurs tests avec les descripteurs HOG et LBP où nous avons obtenus un taux de reconnaissance (98,7 %) et (93,4 %) sur les bases de données de référence ORL et LFW en utilisant le classifieur SVM. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-khenchela.dz:4000/handle/123456789/7819 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.title | Reconnaissance Faciale avec Machine Learning | |
| dc.type | Thesis |
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