Développement et Évaluation d'un Système de Reconnaissance Faciale Basé sur le Classificateur Deep Rule-Based (DRB)
| dc.contributor.author | Belkhiri, khawla | |
| dc.contributor.author | Sahli maissa, maissa | |
| dc.date.accessioned | 2024-11-06T11:20:48Z | |
| dc.date.available | 2024-11-06T11:20:48Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Facial recognition systems have become one of the most widely used systems in the fields of security and surveillance. Despite significant technological advancements, their performance is still affected by changes in shooting conditions, such as lighting and modifications to facial features caused by aging or different facial expressions. This thesis aims to improve the performance of facial recognition systems using a new DRB classifier. The proposed solutions have led to significant improvements compared to other classifiers (NN classifier, SVM). Image matching descriptors Gabor, LPQ, MBC, and IWBC were used in experiments applied to the ORL, 15 Yale, Face94, Face95, Face96, and Jaffe databases, which are among the most used in academic studies to compare the results and determine the degree of improvement achieved | en_US |
| dc.identifier.issn | MM/849 | |
| dc.identifier.uri | http://10.10.1.6:4000/handle/123456789/5680 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Université de Bordj Bou Arreridj Faculty of Mathematics and Computer Science | en_US |
| dc.subject | Mots clés: Le système de reconnaissance faciale, DRB, classificateur NN, SVM, Gabor, LPQ, MBC, IWBC. | en_US |
| dc.subject | Facial recognition systems, DRB, NN classifier, SVM, Gabor, LPQ, MBC, IWBC. | en_US |
| dc.title | Développement et Évaluation d'un Système de Reconnaissance Faciale Basé sur le Classificateur Deep Rule-Based (DRB) | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
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- La biométrie représente un domaine à la fois captivant et complexe, exigeant une compréhension approfondie et une analyse rigoureuse. Au cours de notre exploration de ce domaine, nous avons abordé les concepts biométriques en définissant les termes et en comprenant les exigences fondamentales des caractéristiques biométriques. Nous avons également examiné une gamme variée de technologies biométriques, telles que les empreintes digitales, l'iris, la reconnaissance faciale et vocale, en mettant l'accent sur les modes de fonctionnement, la vérification d'identité et les méthodes d'identification. Ensuite, nous avons exploré la structure de base des systèmes biométriques, y compris les capteurs, le traitement des données et les bases de données, ce qui nous a permis de mieux comprendre le fonctionnement global de ces systèmes. Nous avons également examiné les avantages et les inconvénients associés aux techniques biométriques, ainsi que les performances et la fiabilité de ces systèmes. Par la suite, nous avons exploré les applications des techniques de reconnaissance faciale, en mettant l'accent sur les défis liés à l'éclairage, aux expressions faciales et aux variations de pose. Enfin, nous avons analysé les résultats expérimentaux et les avons discutés, en évaluant les performances pratiques des techniques de reconnaissance faciale dans des environnements réels. En résumé, notre parcours dans le domaine de la biométrie a abouti à une compréhension profonde et globale de ce domaine diversifié et complexe. Nous avons tiré des conclusions importantes sur la capacité des techniques de reconnaissance faciale à atteindre les performances souhaitées, tout en identifiant les défis futurs et les opportunités d'amélioration et de développement dans ce domaine crucial.
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