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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31617
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | BENSID, Khaled | - |
dc.contributor.advisor | Benlamoudi, Azzedine | - |
dc.contributor.author | Bendob, serine | - |
dc.contributor.author | Hathat, chaima | - |
dc.date.accessioned | 2022-12-20T08:15:01Z | - |
dc.date.available | 2022-12-20T08:15:01Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31617 | - |
dc.description | Système de Télécommunication | en_US |
dc.description.abstract | La reconnaissance faciale est une technique universelle, largement utilisée dans de nombreuses applications et technologies modernes. Il existe de nombreux styles internationaux, la reconnaissance faciale hybride et locale au stade de l'extraction des caractéristiques. La reconnaissance et la classification des traits du visage est une technique très importante et difficile à l'oeil la science a donc développé un ensemble d'algorithmes. dans ce travail, le but de cette thèse est d'établir une étude comparative entre trois algorithmes (LBP) et(LPQ) et(BSIF). Ces algorithmes sont ensuite présentés au groupe de couleurs HSV et YCbCr et LAB et RGB et Grey. L'efficacité est le support du vecteur machine (SVM) et sa classification. Nous avons testé ces techniques sur des images. Caractéristiques objet de base de donnée Data base _MMI et Data base pour le meilleur résultat. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | UNIVERSITY OF OUARGLA | en_US |
dc.subject | reconnaissance faciale | en_US |
dc.subject | biométrique | en_US |
dc.subject | LBP | en_US |
dc.subject | LPQ | en_US |
dc.subject | BSIF | en_US |
dc.subject | base de Preuve Data base | en_US |
dc.title | Reconnaissance des expréssions faciale | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Département d'Electronique et des Télécommunications - Master |
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bendob-hathat.pdf | Système de Télécommunication | 2,03 MB | Adobe PDF | View/Open |
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