Université Blida 1

Reconnaissance des expressions faciales en temps réel

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dc.contributor.author Siouane, Mouhssin
dc.contributor.author Saada, Fawzi
dc.date.accessioned 2021-03-03T12:42:51Z
dc.date.available 2021-03-03T12:42:51Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10293
dc.description 4.621.1.896 ;79 p ;illustré fr_FR
dc.description.abstract L’expression faciale est la méthode non verbale la plus courante, dans laquelle les humains utilisent un ou plusieurs mouvements ou positions des muscles sous la peau du visage. Notre projet consiste à fournir une approche de reconnaissance faciale basée sur l’apprentissage profond (deep Learning) et plus particulièrement sur les réseaux de neurones convolutifs dont deux architectures du réseau CNN : VGG16 et Bottleneck, Notre choix de ces deux architectures est motivé par leur succès dans la reconnaissance d’images. L’entraînement du réseau de neurones est implémenté à l’aide de la bibliothèque TensorFlow et d’autres bibliothèques comme keras et L’apprentissage par transfert comme modèle est utilisé dans la phase de l’entrainement. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Blida1 fr_FR
dc.subject Deep Learning, Traitement d’image, CNN, expressions faciales, VGG16, Python,IA fr_FR
dc.title Reconnaissance des expressions faciales en temps réel fr_FR


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