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dc.contributor.authorAfenai, Lynda-
dc.contributor.authorBoubekri, Katia-
dc.contributor.authorKhammari, M.;promoteur-
dc.date.accessioned2023-02-16T07:38:12Z-
dc.date.available2023-02-16T07:38:12Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.other004mas/1067-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/21281-
dc.descriptionOption :intelligence artificielleen_US
dc.description.abstractL'àge humain, en tant que caractéristique personnelle importante, peut étre directement déduit par des modéles de l'apparence du visage. Grˆace aux progrés rapides de l'informatique et de la vision par ordinateur, l'estimation automatique de l'ˆage via les visages est devenue un sujet révolutionnaire en raison des applications émergentes dans le monde réel. Nous nous concentrons ici sur l'estimation de l'ˆage dont l'objectif est de déterminer l'ˆage spécifique ou la tranche d'ˆage d'un sujet à partir d'une image faciale. Nous proposons dans notre syst`eme une estimation d'ˆage `a partir des images faciales établie sur 4 étapes : la détection du visage (les filtre de Haar, MTCNN, YOLO), l'alignement, l'extraction des caractéristiques(LBP) pour arrivé a une estimation de l'ˆage a partir des réseaux de neurones convolutifs (Keras). L'apprentissage a été réaliser sur deux bases de données : FG-Net et UTKface et nous avons obtenu des résultats satisfaisanten_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderahman Mira Bejaiaen_US
dc.subjectDétection de visages : MTCNN: Images Faciales:Neurones Convolutifsen_US
dc.titleEstimation de l'àge à partir des images faciales par les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)en_US
dc.typeThesisen_US
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