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dc.contributor.authorMAHI, Abdelhakim-
dc.date.accessioned2018-10-30T09:16:57Z-
dc.date.available2018-10-30T09:16:57Z-
dc.date.issued2018-06-28-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/13324-
dc.description.abstractL’objectif de ce mémoire est de présenter un système de détection de visage d’une, ou plusieurs, personnes se déplaçant dans une foule. Pour y parvenir, j’ai spréparé un schéma d’algorithme de détection de visage à l’aide des algorithmes de Boosting. j’ai comparé les algorithmes les plus pertinents dans la littérature et j’ai choisi l’algorithme de Boosting adaptive pour ses qualités de classification et son forte discrimination des visages. Un apprentissage de l’algorithme de Boosting est nécessaire pour construire un classifieur fort à partir d’un ensemble de classifieur faible. Par la suite j’ai associé l’algorithme de Boosting a un filtre de poursuite, j’ai choisi le filtre particulaire, afin de poursuivre chaque visage de son apparition jusqu’à sa disparition. Le filtre particulaire est l’une des meilleures solutions pour tracer les trajectoires et prédire la position des visages dans une scène. L’algorithme proposé pour cette tache, comprends quatre composants : l’apprentissage, la détection, la poursuite et la prédiction.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectViola Jones, AdaBoost, image intégrale, classifieurs en cascade, détection de visage, OpenCV.en_US
dc.titleDétection de visage par l’algorithme de boostingen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en Télécommunication

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