Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/10123
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorHAMADI, BILAL-
dc.date.accessioned2021-02-23T09:44:12Z-
dc.date.available2021-02-23T09:44:12Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-guelma.dz:8080/xmlui/handle/123456789/10123-
dc.description.abstractLa reconnaissance des expressions faciales est un sujet de recherche brûlant et peut être appliquée dans de nombreux domaines de la vision par ordinateur, comme l'interaction homme-machine, l'informatique affective, etc. Dans cet article, nous présentons les approches et les méthodes utiliser pour la reconnaissance des expressions faciales. En générale il y’a deux approches pour la reconnaissance des expressions faciale, approche conventionnelle composé généralement de trois processus prétraitement, extraction de caractéristiques et la classification, et l’approche de l’apprentissage profond, l’Apprentissage Profond tentent d'apprendre des caractéristiques de haut niveau à partir de données de masse, ce qui rend un apprentissage approfondi au-delà de l'apprentissage machine traditionnel. Il peut extraire automatiquement les caractéristiques des données par un modèle d'apprentissage des caractéristiques non supervisé ou semi-supervisé et extraction de caractéristiques hiérarchiques. Dans notre projet on va réaliser au système FER utilisons le Transfer de l’Apprentissage avec un modèle CNN pré-entrainé Inception-v3 et la base de données FER2013.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectexpressions faciales, apprentissage profond, Transfer Learning, Deep Learningen_US
dc.titleReconnaissance des expressions faciales par Transfer Learningen_US
dc.typeWorking Paperen_US
Appears in Collections:Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
HAMDI_AHMED1602770676.pdf17,74 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.