FRIHA Amel- DJARAMOU Naziha2024-10-062024-10-062022http://dspace.univ-khenchela.dz:4000/handle/123456789/7143Les progrès réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier des ‘‘réseaux de neurones profonds’’ ont encouragé le développement des différents systèmes de sécurité. L’opération de reconnaissance de formes constitue l’une des applications les plus connues dans l’intelligence artificielle. L’application d’IA est donc bien destinée à assurer la reconnaissance et la classification des objets. Ce mémoire présente les travaux menés dans le cadre du domaine de la vision par ordinateur. Notre objectif est de développer des systèmes fonctionnant de façon indépendante et en temps réel dans les systèmes de sécurité intelligents comme les systèmes de surveillance et la sécurité routière. Pour cela, nous avons mis en place des méthodes de l’intelligence artificielle présentées en deux phases : Dans un premier temps, nous avons présenté la méthode de V-J (Viola and Jones) pour la reconnaissance faciale, ensuite nous avons implémenté et évalué les deux réseaux profonds YOLOv3-tiny et YOLOv4-tiny pour la détection et la reconnaissance de masques et de panneaux de signalisation. Cette phase nous a permet de comparer les deux modèles de la famille YOLO et constaté que YOLOv4-tiny est le modèle le plus performant. Dans un second temps nos approches étant validées à travers différentes expérimentations sur des images et des vidéos en temps réel en utilisant une unité puissante de calcul graphique «la carte NVIDIA Jetson Nano» qui permet d’accélérer les calculs pour le traitement des images.frThesis