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dc.contributor.authorDIALLO, Nene Adama Dian-
dc.date.accessioned2019-09-26T09:31:54Z-
dc.date.available2019-09-26T09:31:54Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-guelma.dz:8080/xmlui/handle/123456789/4220-
dc.description.abstractUne expression faciale est un ou plusieurs mouvements ou positions des muscles sous la peau du visage. Ces mouvements traduisent l'état émotionnel d'un individu aux observateurs. Plusieurs travaux ont été développés dans le domaine de l’apprentissage automatique sur la reconnaissance des expressions faciales en utilisant plusieurs algorithmes pour l’extraction des caractéristiques (statistiques ou structurelles) et des classifieurs. Ces travaux ont prouvé leurs puissances en termes du taux de reconnaissance sur les petites bases de données, tout de même, ces résultats restent limités dans le cadre de traitement de très grande masse de données. Avec l’apparition du concept de deep Learning (apprentissage en profondeur) et les bases de données volumineuses, un nouvel axe de recherche est développé. Notre projet consiste à proposer une approche de reconnaissance des expressions faciales basée sur le deep Learning et plus particulièrement les réseaux de neurones convolutifs. Un test expérimental a été fait sur la base de données FER 2013, le taux de reconnaissance obtenu 61 ,24% est les résultats sont prometteusesen_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectUne expression facialeen_US
dc.titleLa reconnaissance des expressions facialesen_US
dc.typeWorking Paperen_US
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