dc.contributor.author |
Bordjah, Sana |
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dc.contributor.author |
Ouarim, Anel |
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dc.contributor.author |
Atmani, Mouloud ; promoteur |
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dc.date.accessioned |
2024-05-16T14:26:08Z |
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dc.date.available |
2024-05-16T14:26:08Z |
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dc.date.issued |
2023 |
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dc.identifier.other |
004MAS/1227 |
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dc.identifier.uri |
http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/23434 |
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dc.description |
Option : Intelligence Artificielle |
en_US |
dc.description.abstract |
Notre travail consiste à développer un système de surveillance avancé pour détecter les personnes, reconnaître leurs visages et identifier les intrus. Nous avons exploré différentes méthodes de détection en temps réel en utilisant des outils tels qu'une caméra classique et un système embarqué.
Après avoir analysé les différentes approches, nous avons opté pour la méthode SSD (Single Shot MultiBox Detector), en raison de sa haute précision de 97% et sa vitesse pour la détection des objets. Nous avons adapté et implémenté l'algorithme SSD pour la détection de personnes. Ensuite, nous avons implémenté un algorithme appelé SSD-FID (SSD For Intrusion Detection) de reconnaissance faciale, afin de pouvoir identifier les intrus permettant de distinguer les personnes autorisées des personnes non autorisées. Plusieurs cas d'experimentation ont été effectués afin de mentrer l'efficacité de notre approche. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Univ.Abderrahmane Mira- Bejaia |
en_US |
dc.subject |
Système de surveillance : Détection de personnes : Reconnaissance faciale : Identifier les intrus : SSD |
en_US |
dc.title |
Etude des interfaces du sous-système radio d'un réseau GSM |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |