Détection du visage et port du masque : Application pour covid-19

Please use this identifier to cite or link to this item: http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/17665

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Allou, Linda	-
dc.contributor.author	Adel, Yasmina	-
dc.contributor.author	Mekhmoukh, Abdenour ; promoteur	-
dc.date.accessioned	2022-01-03T14:28:48Z	-
dc.date.available	2022-01-03T14:28:48Z	-
dc.date.issued	2021	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/17665	-
dc.description	Option : Réseaux et Télécommunication	en_US
dc.description.abstract	La pandémie de coronavirus COVID-19 provoque une crise sanitaire mondiale. L'une des méthodes de protection efficaces consiste à porter un masque dans les lieux publics selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS). Dans ce mémoire, un modèle utilisant l'apprentissage profond pour la détection de masques sera présenté. Le modèle proposé comprend trois volets : Le premier composant est la détection du visage , en suite le deuxième composant conçu pour l'extraction de caractéristiques .Tandis que le troisième composant est conçu pour le processus de classification de port du masques à l'aide de k plus proche voisin (KNN) et de machine à vecteurs de support (SVM).	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	Université Abderrahmane Mira- Bejaia	en_US
dc.subject	COVID-19 : Détection du visage : Masque : HOG Algorithme de Jones et viola : KNN : SVM	en_US
dc.title	Détection du visage et port du masque : Application pour covid-19	en_US
dc.type	Thesis	en_US
Appears in Collections:	Mémoires de Master

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
PFE version finito.pdf		2.39 MB	Adobe PDF	View/Open

DSpace JSPUI