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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/40871Affichage complet
| Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Mohamed Nazim BOUHOUNALI | - |
| dc.contributor.author | Cherif Ouassim BRAHMI | - |
| dc.date.accessioned | 2025-11-02T09:53:51Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-02T09:53:51Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.uri | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/40871 | - |
| dc.description | 4.621.1.1409;86p | fr_FR |
| dc.description.abstract | L’objectif de ce Projet consiste à concevoir un système qui sert à détecter et faire la reconnaissance de l’état des yeux à l’aide de l'apprentissage profond et les techniques de traitement d'image. Nous avons utilisé un modèle YOLO V11 qui est reconnu par sa précision et sa capacité à détecter les objets en temps réel tout en appliquant les techniques de traitement d'images avancées afin de reconnaitre précisément la position des yeux dans une image et identifier son état s’ils sont fermés ou bien ouverts. Nous avons aussi créé une interface graphique et une application mobile pour faciliter l’utilisation de notre système. | fr_FR |
| dc.language.iso | fr | fr_FR |
| dc.publisher | blida1 | fr_FR |
| dc.subject | Conception et implémentation d'un système intelligent de détection de la somnolence à l'aide de l'apprentissage profond | fr_FR |
| dc.title | Conception et implémentation d'un système intelligent de détection de la somnolence à l'aide de l'apprentissage profond | fr_FR |
| Collection(s) : | Mémoires de Master | |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| PFE ST8 1409-9581.pdf | 2,18 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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