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| Titre : | Détection de visages à base d’une carte FPGA PYNQ Z2 | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Fatma Zemouche ; Lamara Zahia ; Nadhir Djeffal, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi.Ouzou : U.M.M.T.O | | Année de publication : | 2020 | | Importance : | 60 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30 cm. | | Note générale : | Bibliogr. | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Détection de visage FPGA Pynq-z2 OpenCV Jupyter Python Visage Vivado | | Résumé : | Durant les dix dernières années, diverses méthodes de détection des visages ont vu le jour.
Cependant, La détection de visage n'est pas un problème entièrement résolu. En effet, la majorité des méthodes souffrent de la complexité du contenu des images et du bruit.
Pour ce cas de détection des visages, nous avons adopté un système qui s'est basé sur une
Carte FPGA Pynq-z2 et une webcam, et pour implémenter rapidement notre conception nous avons utilisé un code python dans Jupyter. Comme notre choix est porté sur le note- book Jupyter nous avons utilisé l'OpenCV dans notre solution afin de vérifier si le visage est détecté dans l'image et rendre notre traitement plus facile. | | En ligne : | D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\ZEMOUCHE FATMA; LAMARA ZAHIA.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=35783 |
Détection de visages à base d’une carte FPGA PYNQ Z2 [theses et memoires] / Fatma Zemouche ; Lamara Zahia ; Nadhir Djeffal, Directeur de thèse . - Tizi.Ouzou (Tizi.Ouzou) : U.M.M.T.O, 2020 . - 60 p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr. Langues : Français | Mots-clés : | Détection de visage FPGA Pynq-z2 OpenCV Jupyter Python Visage Vivado | | Résumé : | Durant les dix dernières années, diverses méthodes de détection des visages ont vu le jour.
Cependant, La détection de visage n'est pas un problème entièrement résolu. En effet, la majorité des méthodes souffrent de la complexité du contenu des images et du bruit.
Pour ce cas de détection des visages, nous avons adopté un système qui s'est basé sur une
Carte FPGA Pynq-z2 et une webcam, et pour implémenter rapidement notre conception nous avons utilisé un code python dans Jupyter. Comme notre choix est porté sur le note- book Jupyter nous avons utilisé l'OpenCV dans notre solution afin de vérifier si le visage est détecté dans l'image et rendre notre traitement plus facile. | | En ligne : | D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\ZEMOUCHE FATMA; LAMARA ZAHIA.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=35783 |
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Détection de visages à base d’une carte FPGA PYNQ Z2 (2020) 
