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http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/14095
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | SALHI, Lahna | - |
dc.contributor.author | DAHMANI, Roza | - |
dc.date.accessioned | 2023-01-22T09:27:44Z | - |
dc.date.available | 2023-01-22T09:27:44Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/14095 | - |
dc.description.abstract | Le virus de la COVID-19 qui se propage rapidement dans le monde exige des mesures préventives de santé pour faire face. Ces dernières comprennent le respect des gestes barrière et le port obligatoire du masque dans les lieux publics. Dans ce travail, un modèle de détection automatique du port de masque sera introduit à l’aide d’un apprentissage. Le modèle proposé se comporte trois étapes, la première est la détection de visage en utilisant l’algorithme de Viola et Jones, ensuite dans la deuxième étape consiste à extraire les caractéristiques du visage, en utilisant séparément les deux descripteurs suivants : « HOG » et « LBP ». Une fois les caractéristiques extraites sont enregistrées, nous abordons la dernière étape qui est la classification, où nous allons appliquer le classifieur « SVM », pour la reconnaissance du port du masque. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | université akli mohand oulhadj-bouira | en_US |
dc.subject | covid-19 ; port du masque | en_US |
dc.subject | détection de visage ;l’algorithme de Viola et Jones | en_US |
dc.title | Détection automatique de masque pour faire face au Covid-19 | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Collection(s) : | Mémoires Master |
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