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dc.contributor.author |
ZAZ Sofia Hanene, BENKAHLA Lilia |
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dc.date.accessioned |
2023-09-13T08:46:28Z |
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dc.date.available |
2023-09-13T08:46:28Z |
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dc.date.issued |
2023-06 |
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dc.identifier.uri |
https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/3810 |
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dc.description.abstract |
L'objectif principal de cette étude est de développer un système de reconnaissance faciale en utilisant les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et de l'implémenter sur une carte Raspberry Pi 4. La méthodologie se divise en deux volets : le développement d'un algorithme de reconnaissance faciale basé sur les CNN et l'apprentissage profond dans le premier volet, et l'implémentation de cet algorithme sur une carte Raspberry Pi 4 dans le deuxième volet. Une attention particulière a été accordée à l'optimisation des paramètres afin d'améliorer les performances sous l’environnement de programmation googleColab.
Les résultats obtenus ont démontré l'efficacité du système développé, avec une précision de reconnaissance des visages en temps réel atteignant 86%. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
faculté des sciences et de la technologie* univ bba |
en_US |
dc.relation.ispartofseries |
;EL/L/2023/14 |
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dc.subject |
Reconnaissance Faciale, Deeplearning, CNN, Raspberry, Python |
en_US |
dc.title |
Etude et réalisation d’un système de reconnaissance faciale basé sur l’apprentissage profond |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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