Détection de visages dans une foule basée sur le descripteur de Haar boosté

dc.contributor.authorBrahmi, Sihemen_US
dc.contributor.authorBrixi, Sihemen_US
dc.date.accessioned2017-10-29T12:42:35Zen_US
dc.date.available2017-10-29T12:42:35Zen_US
dc.date.issued2017-06-21en_US
dc.description.abstractL’objectifdecemémoireestdeprésenterunsystèmededétectiondevisaged’une,ou plusieurs, personnessedéplaçantdansunefoule. Pouryparvenir,nousavonspréparéunschémad’algorithmededétectiondevisageàl’aide des algorithmesdeBoosting.Nousavonscomparélesalgorithmeslespluspertinentsdans la littératureetnousavonschoisil’algorithmedeBoostingadaptivepoursesqualités de classificationetsonfortediscriminationdesvisages.Unapprentissagedel’algorithme de Boostingestnécessairepourconstruireunclassifieurfortàpartird’unensemblede classifieur faible. Parlasuite,nousavonsassociél’algorithmedeBoostingaunfiltredepoursuite,nous avonschoisilefiltreparticulaire,afindepoursuivrechaquevisagedesonapparition jusqu’à sadisparition.Lefiltreparticulaireestl’unedesmeilleuressolutionspourtracer les trajectoiresetprédirelapositiondesvisagesdansunescène. L’algorithme proposépourcettetache,comprendsquatrecomposants:l’apprentissage, la détection,lapoursuiteetlaprédiction.en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10955en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectViola Jones,AdaBoost,imageintégrale,classifieursencascadeen_US
dc.subjectdétectionde visage, OpenCVen_US
dc.titleDétection de visages dans une foule basée sur le descripteur de Haar boostéen_US
dc.typeThesisen_US

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