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COMPUTER VISION USING PCA WITH MULTI CLASS CLASSIFIER / Brahim AKERKOUCH

Public ISBD Titre : COMPUTER VISION USING PCA WITH MULTI CLASS CLASSIFIER Type de document : projet fin études Auteurs : Brahim AKERKOUCH, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : BIG DATA Mots-clés : Computer vision, Eigenfaces, PCA, SVM. Index. décimale : mast 286/19 Résumé : Dans de ce travail, on se contente de développer un système de reconnaissance de visage en temps réel efficace pouvant fonctionner sur un système ayant une base de données d’entrainement d’une image unique pour chaque individu. L’approche de la reconnaissance des visages utilisant PCA avec SVM est proposée, qui offre une précision améliorée. Le système doit fonctionner dans un environnement en temps réel avec une bonne précision. Dans cette recherche, la PCA (Principal Component Analysis) et la SVM (Support Vector Machine) à l’aide de la bibliothèque LIBSVM de matlab sont utilisés pour le système de reconnaissance faciale qui a été vérifié sur la base de données CSIE ainsi que sur l’environnement réel. COMPUTER VISION USING PCA WITH MULTI CLASS CLASSIFIER [projet fin études] / Brahim AKERKOUCH, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : BIG DATA Mots-clés : Computer vision, Eigenfaces, PCA, SVM. Index. décimale : mast 286/19 Résumé : Dans de ce travail, on se contente de développer un système de reconnaissance de visage en temps réel efficace pouvant fonctionner sur un système ayant une base de données d’entrainement d’une image unique pour chaque individu. L’approche de la reconnaissance des visages utilisant PCA avec SVM est proposée, qui offre une précision améliorée. Le système doit fonctionner dans un environnement en temps réel avec une bonne précision. Dans cette recherche, la PCA (Principal Component Analysis) et la SVM (Support Vector Machine) à l’aide de la bibliothèque LIBSVM de matlab sont utilisés pour le système de reconnaissance faciale qui a été vérifié sur la base de données CSIE ainsi que sur l’environnement réel.

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Code barre	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
mast 286/19	mast 286/19 BRA	Texte imprimé	Unité des masters	Mast/19	Disponible