Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20469
Affichage complet
Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
---|---|---|
dc.contributor.author | Harouz, Randa | - |
dc.contributor.author | Guessoum, Lynda | - |
dc.contributor.author | Benyahia, Mohamed ( Promoteur) | - |
dc.contributor.author | Mellas, Salim (Encadreur) | - |
dc.date.accessioned | 2022-12-13T13:20:46Z | - |
dc.date.available | 2022-12-13T13:20:46Z | - |
dc.date.issued | 2022-09-29 | - |
dc.identifier.uri | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20469 | - |
dc.description | ill., Bibliogr. Cote: ma-004-885 | fr_FR |
dc.description.abstract | La tâche de reconnaissance faciale consiste à reconnaître les visages dans les images, tandis que la détection d'objets consiste à déterminer l'emplacement des objets dans les images. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé un modèle capable de détecter des visages ainsi que les reconnaître. Le modèle YOLO (You Only Look Once) a été utilisé pour détecter les visages dans l'image. Si une personne est détectée par le modèle, une image recadrée du visage de la personne est transmise au modèle CNN. Le réseau siamois identifie la personne en se référant à la base de données des personnes connues. En ajoutant le réseau siamois, le cadre devient plus évolutif et adaptable. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Université Blida 1 | fr_FR |
dc.subject | deep learning | fr_FR |
dc.subject | Yolo | fr_FR |
dc.subject | CNN | fr_FR |
dc.subject | SNN | fr_FR |
dc.subject | Machine Learning | fr_FR |
dc.subject | réseaux de neurones | fr_FR |
dc.subject | intelligence artificielle | fr_FR |
dc.title | Sécurisation de réseau et prévention de pertes des données en exploitant la reconnaissance faciale via le Deep Learning | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
---|---|---|---|---|
Harouz Randa et Guessoum Lynda.pdf | 5,58 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.