Université Blida 1

Sécurisation de réseau et prévention de pertes des données en exploitant la reconnaissance faciale via le Deep Learning

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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


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