Université Blida 1

Identification de faces humaines en temps réel par la LBPH

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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


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