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| Titre : | Développement d'un système biométrique pour la reconnaissance de visages basé sur la transformée en ondelettes, les réseaux de neurones Feed-Forward et les réseaux de neurones récurrents. | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Thinhinane Kacel ; Chafia Ferhaoui (ép. Cherifi), Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I | | Année de publication : | 2019 | | Importance : | 212 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30 cm. | | Note générale : | Bibliogr. | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Reconnaissance faciale Identification Authentification Ondelettes Réseaux de neurones Récurrents Jordan LSTM Feed-Forward MLP. | | Résumé : | Notre travail repose sur la réalisation d’un système de reconnaissance faciale, destiné à l’identification et l’authentification des individus, basé sur l’extraction des caractéristiques avec les ondelettes et la classification en utilisant des réseaux de neurones récurrents : Jordan et LSTM (Long Short-term Memory). Nous avons également conçu une application liée à ce système, il s’agit d’une application de reconnaissance faciale. Durant ce projet on a essayé d’atteindre les meilleures performances de notre système, à partir de ça on a pu réaliser une étude comparative entre nos deux réseaux neuronaux qu’on a manipulés (Jordan et LSTM), de plus on a comparé entre les différentes ondelettes qu’on a utilisées. Enfin, on a effectué une étude comparative entre les réseaux de neurones récurrents : Jordan et LSTM, et les réseaux de neurones de type Feed-Forward : MLP, à travers les résultats fournis par les systèmes réalisés à base de ces deux types de réseaux neuronaux.
Mots clés : Reconnaissance faciale, Identification, Authentification, Ondelettes, Réseaux de neurones, Récurrents, Jordan, LSTM, Feed-Forward, MLP. | | En ligne : | D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\KACEL TH..PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=34225 |
Développement d'un système biométrique pour la reconnaissance de visages basé sur la transformée en ondelettes, les réseaux de neurones Feed-Forward et les réseaux de neurones récurrents. [theses et memoires] / Thinhinane Kacel ; Chafia Ferhaoui (ép. Cherifi), Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 212 p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr. Langues : Français | Mots-clés : | Reconnaissance faciale Identification Authentification Ondelettes Réseaux de neurones Récurrents Jordan LSTM Feed-Forward MLP. | | Résumé : | Notre travail repose sur la réalisation d’un système de reconnaissance faciale, destiné à l’identification et l’authentification des individus, basé sur l’extraction des caractéristiques avec les ondelettes et la classification en utilisant des réseaux de neurones récurrents : Jordan et LSTM (Long Short-term Memory). Nous avons également conçu une application liée à ce système, il s’agit d’une application de reconnaissance faciale. Durant ce projet on a essayé d’atteindre les meilleures performances de notre système, à partir de ça on a pu réaliser une étude comparative entre nos deux réseaux neuronaux qu’on a manipulés (Jordan et LSTM), de plus on a comparé entre les différentes ondelettes qu’on a utilisées. Enfin, on a effectué une étude comparative entre les réseaux de neurones récurrents : Jordan et LSTM, et les réseaux de neurones de type Feed-Forward : MLP, à travers les résultats fournis par les systèmes réalisés à base de ces deux types de réseaux neuronaux.
Mots clés : Reconnaissance faciale, Identification, Authentification, Ondelettes, Réseaux de neurones, Récurrents, Jordan, LSTM, Feed-Forward, MLP. | | En ligne : | D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\KACEL TH..PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=34225 |
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Développement d'un système biométrique pour la reconnaissance de visages basé sur la transformée en ondelettes, les réseaux de neurones Feed-Forward et les réseaux de neurones récurrents. (2019) 
