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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/11362
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Gharbi, Abdeldjallil | - |
dc.contributor.author | Meklout, Yanis | - |
dc.date.accessioned | 2021-04-29T09:49:43Z | - |
dc.date.available | 2021-04-29T09:49:43Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/11362 | - |
dc.description | 621.949 ; 110 p | fr_FR |
dc.description.abstract | L'objectif de cette thèse est de présenter les différentes techniques de reconnaissance utilisées pour la détection et la reconnaissance des visages, elle comprend également la création d'un système de détection des visages pour une ou plusieurs personnes dans un environnement vivant. Pour y parvenir, nous avons préparé un schéma d'algorithme de détection faciale utilisant les algorithmes LBPH. Nous avons comparé les algorithmes les plus pertinents de la science et on a choisi le Local Binary Pattern Histogramme pour ses qualités de classification et sa forte discrimination des visages. Pour construire un ensemble de classificateurs solide. Par la suite, nous avons également appliqué des filtres de boosting pour les conditions d'éclairage comme le CLAHE (Enhance Local Contrast). L'algorithme proposé pour cette tâche comprend quatre composantes: Collecte d'informations, collecte des visages pour la base de données, apprentissage, détection, reconnaissance et prédiction | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Univ Blida1 | fr_FR |
dc.subject | Viola Jones, LBPH, CLAHE, image intégrale, classificateurs en cascade, détection de visage, Python, OpenCV | fr_FR |
dc.title | Identification de faces humaines en temps réel par la LBPH | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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