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dc.contributor.author |
BENZAZA Mohammed Adlene |
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dc.contributor.author |
RAHOU Zahira |
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dc.contributor.author |
ABBAD AMEL |
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dc.contributor.author |
BENDANI DJAZIA |
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dc.contributor.author |
BENTOUMI Mohamed |
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dc.date.accessioned |
2023-11-13T10:16:06Z |
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dc.date.available |
2023-11-13T10:16:06Z |
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dc.date.issued |
2023 |
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dc.identifier.uri |
http://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/24996 |
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dc.description.abstract |
L'expressionfacialejoueunrôleessentieldanslacommunicationdesémotionsetdesintentionschez les êtres humains. Cependant, la reconnaissance des expressions faciales est un défi pourles machines. De nos jours, la reconnaissance d'expression faciale est devenue une applicationcruciale dans de nombreux domaines tels que l'interaction homme-machine, la médecine, lasécuritéetl'éducation.Pourparveniràuneinteractionhomme-machineefficace,unsystèmedereconnaissance automatique des expressions faciales doit passer par des étapes clés telles queladétectionduvisage,l'extractiondescaractéristiquesfacialesetlaclassificationdesexpressions.
Dans ce projet, nous avons utilisé l'architecture de réseau de neurones convolutifs (CNN) pourreconnaître les émotions de base. Nous avons choisi cette architecture en raison de son succèsdansla classification d'images,comme l'ont démontré nosrésultats.
Notre système de reconnaissance des émotions de base a été entraîné sur la base de donnéesMMAFEDB. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Faculté des Sciences et de la Technologie Département de Génie Électrique |
en_US |
dc.subject |
réseauxdeneurones,CNN,émotion,expressionsfaciales, MTCNN. |
en_US |
dc.title |
Conception et réalisation d’un IHM sous python pour la détection des émotions faciales |
en_US |
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