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dc.contributor.author |
Harouz, Randa |
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dc.contributor.author |
Guessoum, Lynda |
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dc.contributor.author |
Benyahia, Mohamed ( Promoteur) |
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dc.contributor.author |
Mellas, Salim (Encadreur) |
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dc.date.accessioned |
2022-12-13T13:20:46Z |
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dc.date.available |
2022-12-13T13:20:46Z |
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dc.date.issued |
2022-09-29 |
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dc.identifier.uri |
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20469 |
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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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