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Reconnaissance des expressions faciales

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dc.contributor.author Allouache, Imene
dc.contributor.author Amroun, Kamal ;promoteur
dc.date.accessioned 2021-02-16T12:48:55Z
dc.date.available 2021-02-16T12:48:55Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/14433
dc.description Option : Intelligence articielle en_US
dc.description.abstract La reconnaissance des expressions faciales devient un sujet brûlant en raison de ses vastes applications dans les domaines de la recherche en vision par ordinateur. Les méthodes traditionnelles adoptent des fonctionnalités artisanales combinées à des classificateurs pour atteindre l'objectif de reconnaissance. Cependant, la précision de ces méthodes dépend souvent fortement des caractéristiques extraites et des paramètres du classificateur, et ne peut donc pas obtenir de bons résultats avec des données invisibles. Récemment, l'apprentissage en profondeur, qui simule le mécanisme du cerveau humain pour interpréter les données, a montré des résultats remarquables dans la reconnaissance visuelle d'objets. Dans cet article, nous présentons un nouveau réseau de neurones convolutifs, composé de six couches pour reconnaitre les sept expressions faciales suivantes (colère,dégoût, peur, bonheur, neutre, tristesse, surprise). en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher univ. A/Mira .Bejaia en_US
dc.subject Expressions faciales : Objectif de reconnaissance : Reconnaissance en_US
dc.title Reconnaissance des expressions faciales en_US
dc.type Thesis en_US


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