Détection de visages en ligne basée sur le modèle Deep Learning VGG16.

Abstract

La vérification et l'identification des individus dans des systèmes physiques ou numé- riques sont essentielles dans de nombreuses applications, telles que l'accès aux comptes bancaires, la reconnaissance des personnes via des caméras de surveillance, ou encore la sécurisation des locaux privés ou professionnels et diminuer le risque d'usurpation d'identité d'autrui. La biométrie offre un moyen d'identifier les individus en leur attribuant une forme d'identification unique et universelle. C'est dans cette perspective que s'inscrit ce travail, nous avons développé un système d'authentification biométrique de reconnaissance faciale se basant sur le modèle de classification d'images VGG16 dont on a ajusté la dernière couche de classification, nous avons entraîné notre modèle sur un jeux de données assez volumineux que nous avons construit nous même . Ce modèle a été employé pour détecter les visages du système. Les résultats des tests expérimentaux sur le jeux de données collecté ont prouvé que l'utilisation du visage comme modalité à l'aide du modèle VGG16 améliore les performances d'authentification comparativement à la version originale du modèle.