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dc.contributor.author |
Benali, Adel |
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dc.contributor.author |
Belmokadem, Nawal |
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dc.date.accessioned |
2019-02-14T07:28:29Z |
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dc.date.available |
2019-02-14T07:28:29Z |
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dc.date.issued |
2016 |
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dc.identifier.uri |
http://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/9688 |
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dc.description.abstract |
de la biométrie. La reconnaissance faciale en tant qu’une technologie biométrique
Au cours de ces dernières années, on observe un intérêt croissant autour
de base, a pris une part de plus en plus importante dans le domaine de la recherche,
du fait de son caractère non intrusif et sans contact. Mais malgré les nombreuses
approches et méthodes qui ont été proposées pour résoudre le problème de
reconnaissance du visage humains, il demeure un problème extrêmement difficile,
ceci est dû au fait que le visage de personnes différentes a généralement la même
forme et varie du fait des conditions d'éclairage, de la variation de pose, et des
expressions faciales. De nos jours les systèmes de vérification d'identité
apparaissent être un vecteur intéressant à exploiter, vu la multitude des applications
qui leurs font appel contrôle d'accès aux sites sensibles, télésurveillance...etc.
Le travail effectué dans le cadre de ce mémoire porte sur l’identification
automatique de visages avec deux méthodes de reconnaissance faciale en utilisant
l'analyse en composantes principales (ACP) et local binary pattern (LBP). Les
résultats, obtenue ont montré que LBP donne nettement des meilleurs résultats par
rapport à l’ACP. Pour validé ce travail nous avons testé ces techniques sur des
images de la base de donnée ORL. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.relation.ispartofseries |
MINF120; |
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dc.subject |
Reconnaissance de visages |
en_US |
dc.subject |
Biométrie |
en_US |
dc.title |
Reconnaissance faciale par un modèle neuro-génétique |
en_US |
dc.type |
Other |
en_US |
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