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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/28633
Title: | Reconnaissance et classification des traits caractéristiques biométriques faciale |
Authors: | Mohammed Kamel, BENKADDOUR Asma, Gouamid Abir, Mammeri |
Keywords: | Apprentissage profonds, Biométrie, Réseau de neurone convolutif, Reconnaissance de visages, Réduction des dimensions Deep learning, Biometrics, Convolutional neural network, Face recognition, Dimensional reduction التعلم العميق، المقاييس الحيوية، الشبكة العصبية الالتفافية، التعرف على الوجه، تقليل الأبعاد. |
Issue Date: | 2020 |
Publisher: | UNIVERSITY OF KASDI MERBAH OUARGLA |
Abstract: | De nos jours, les systèmes de reconnaissance de formes ne cessent de susciter l’intérêt
de la communauté scientifique. Dans ce contexte, la biométrie se présente comme une
technologie de base potentiellement puissante et en plein expansion qui se généraliser dans
un grand nombre d’applications de vie courantes et recherches scientifiques.
Le travail présenté dans ce mémoire consiste à l’étude et la réalisation d’un système de
reconnaissance de visage et de classification du genre et d’âge, basée sur les réseaux du
neurone convolutifs (CNN), suivit d’une étape de visualisation et de regroupement
(clustering) des données (images faciales) en utilisant des techniques de réduction des
dimensions. Les résultats expérimentaux obtenus montrent l’efficacité de notre système
proposé avec une bonne performance en termes de taux de reconnaissance et
représentation des données Nowadays, the systems of recognition of forms constantly arouse the interest of the scientific community. In this context, biometrics presents itself as a potentially powerful and rapidly expanding core technology that is becoming widespread in a large number of current life applications and scientific research. The work presented in this brief consists in the study and realization of a system of facial recognition and classification of gender and age, based on the networks of the convulsive neuron (CNN), followed by a step of visualization and grouping (clustering) of the data (facial images) using dimensional reduction techniques. The experimental results obtained show the effectiveness of our proposed system with good performance in terms of data recognition and representation. |
URI: | http://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/28633 |
Appears in Collections: | Département d'informatique et technologie de l'information - Master |
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