Deep Learning for face Recognition
| dc.contributor.author | GASMI, Lynda | |
| dc.date.accessioned | 2020-12-22T13:06:15Z | |
| dc.date.available | 2020-12-22T13:06:15Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | La reconnaissance automatique des visages est l’un des plus importants domaines de la biométrie, elle se base sur la reconnaissance des individus en utilisant le visage comme principale caractéristique. Ce domaine est très actif, ceci est sans doute dû à la multiplicité et la variété des champs d’application, dont on peut citer : les compagnies gouvernementales, les sociétés sécuritaires, l’interaction homme-machine et la vision par ordinateur. Les recherches dans cet axe sont nombreuses et plusieurs approches ont été proposées, tel que : DeepLearning (L'apprentissage profond). Dans ce travail, on a utilisé l’une des architectures du deep Learning (auto encodeur) pour construire une nouvelle représentation d’un jeu de données pour modéliser le système biométrique avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. En effet, nous avons obtenu de bons résultats, et nous avons apporté plusieurs améliorations en apportant plusieurs modifications pour obtenir les meilleurs résultats. | en_US |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/22561 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE DEPARTEMENT D’INFORMATIQUE - Spécialité : Informatique Décisionnelle et Optimisation | en_US |
| dc.subject | La reconnaissance automatique des visages, Deep Learning, L'apprentissage profond, autoencodeur, le système biométrique. | en_US |
| dc.title | Deep Learning for face Recognition | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |