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dc.contributor.authorZGA, Adel-
dc.contributor.authorHAMADOU, Soundous-
dc.date.accessioned2026-02-02T10:31:18Z-
dc.date.available2026-02-02T10:31:18Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationFACULTY OF NEW TECHNOLOGIES OF INFORMATION AND COMMUNICATIONen_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/40198-
dc.descriptionInformatique Industrielleen_US
dc.description.abstractLes taux de criminalité ont augmenté à l'ère moderne, menaçant la sécurité et la stabilité, notamment avec l'émergence de nouveaux modèles tels que la cybercriminalité et le crime organisé. Cette réalité a posé des défis importants aux agences de sécurité, car les auteurs recourent à des méthodes sophistiquées, difficiles à détecter par les moyens traditionnels. Face à ce défi, les technologies de vidéosurveillance, notamment les caméras de surveillance, se sont imposées comme un moyen de soutenir les opérations de sécurité. Cependant, leur efficacité reste limitée sans un support technique intelligent capable d'analyser le contenu. D'où la nécessité d'intégrer l'intelligence artificielle et les technologies d'apprentissage profond aux systèmes de surveillance afin d'améliorer la précision de l'identification des suspects, d'accélérer les enquêtes et de documenter les preuves, contribuant ainsi à la prévention proactive des comportements criminels.en_US
dc.description.sponsorshipDépartement d’Informatique et Technologie de l’informationen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUNIVERSITY OF KASDI MERBAH OUARGLAen_US
dc.subjectcriminalitéen_US
dc.subjectoptimisationen_US
dc.subjectnumérisationen_US
dc.subjectapprentissage profonden_US
dc.titleTechnologies Numériques et Lutte Contre la Criminalité : Vers une Optimisation de la Recherche de Suspectsen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Département d'informatique et technologie de l'information - Master

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