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| Titre : | Détection de visage dans une vidéo en utilisant Open CV/Python | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Dalia Benali ; Bennour Damia ; Mourad Lahdir, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi-Ouzou : U.M.M.T.O | | Année de publication : | 2020 | | Importance : | 69 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30 cm | | Note générale : | Bibliogr. | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Reconnaissance de visage Détection de visage PyCharm Open Cv /Python Méthode globale Méthode de Viola et Jones Visage Image numérique | | Résumé : | Le but de notre travail est la détection et la reconnaissance de visage dans une vidéo afin de pouvoir suivre de plus près les personnes affectées par le COVID-19 et assurer la non propagation du virus ainsi que la préservation de la vie des personnes non affétées par ce dernier.
Nous avons défini en premier lieu les notions de base de la détection et reconnaissance de visage. De plus nous avons exposé les méthodes ainsi que les techniques adaptées ainsi que le fonctionnement de chaque méthode.
Notre système de détection et reconnaissance de visages est réalisé en utilisant la bibliothèque OpenCV/Python et l'IDE PyCharm.
Le système de détection et reconnaissance de visage offre des avantages multiples qui se présentent dans la possibilité de reconnaitre des individus avec des subterfuges (fausses moustaches, lunettes, barbe...) et ne nécessite pas l'intervention de l'utilisateur. Toutes ces avantages ne peuvent nier la présence de quelques inconvénients lors de l'utilisation du système de détection et reconnaissance de visage, parmi ces inconvénients la non différenciation des jumeaux, la variation de la distance et la fonction d'inclinaison.
Les résultats obtenus peuvent être améliorés en intégrant quelques données supplémentaires qui peuvent indiquer la localisation d'une personne atteinte du COVID-19. On peut notamment ajouter un système d'alarme pour indiquer la présence d'une personne affectée dans un lieu public. Pour différencier entre deux jumeaux on peut se diriger vers une reconnaissance spécifique de chaque élément du visage (nez, yeux, bouche) sachant que chaque élément se diffère d'une personne à une autre ce qui offre une meilleure détection et reconnaissance de visage d'une manière plus précise.
Ce travail nous a permis d'améliorer nos connaissances dans le domaine de la vision et le traitement d'image afin de pouvoir l'implémenter dans un système de sécurité et de surveillance. | | En ligne : | D:\CD THESES 2020\MAST.ELN\BENALI DALIA; BENNOUR DAMIA.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=35282 |
Détection de visage dans une vidéo en utilisant Open CV/Python [theses et memoires] / Dalia Benali ; Bennour Damia ; Mourad Lahdir, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : U.M.M.T.O, 2020 . - 69 p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr. Langues : Français | Mots-clés : | Reconnaissance de visage Détection de visage PyCharm Open Cv /Python Méthode globale Méthode de Viola et Jones Visage Image numérique | | Résumé : | Le but de notre travail est la détection et la reconnaissance de visage dans une vidéo afin de pouvoir suivre de plus près les personnes affectées par le COVID-19 et assurer la non propagation du virus ainsi que la préservation de la vie des personnes non affétées par ce dernier.
Nous avons défini en premier lieu les notions de base de la détection et reconnaissance de visage. De plus nous avons exposé les méthodes ainsi que les techniques adaptées ainsi que le fonctionnement de chaque méthode.
Notre système de détection et reconnaissance de visages est réalisé en utilisant la bibliothèque OpenCV/Python et l'IDE PyCharm.
Le système de détection et reconnaissance de visage offre des avantages multiples qui se présentent dans la possibilité de reconnaitre des individus avec des subterfuges (fausses moustaches, lunettes, barbe...) et ne nécessite pas l'intervention de l'utilisateur. Toutes ces avantages ne peuvent nier la présence de quelques inconvénients lors de l'utilisation du système de détection et reconnaissance de visage, parmi ces inconvénients la non différenciation des jumeaux, la variation de la distance et la fonction d'inclinaison.
Les résultats obtenus peuvent être améliorés en intégrant quelques données supplémentaires qui peuvent indiquer la localisation d'une personne atteinte du COVID-19. On peut notamment ajouter un système d'alarme pour indiquer la présence d'une personne affectée dans un lieu public. Pour différencier entre deux jumeaux on peut se diriger vers une reconnaissance spécifique de chaque élément du visage (nez, yeux, bouche) sachant que chaque élément se diffère d'une personne à une autre ce qui offre une meilleure détection et reconnaissance de visage d'une manière plus précise.
Ce travail nous a permis d'améliorer nos connaissances dans le domaine de la vision et le traitement d'image afin de pouvoir l'implémenter dans un système de sécurité et de surveillance. | | En ligne : | D:\CD THESES 2020\MAST.ELN\BENALI DALIA; BENNOUR DAMIA.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=35282 |
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