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| Titre : | Reconnaissance et identification des caractéristiques de visage par une implémentation sur une carte FPGA pynqZ2 | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Melissa Nina Belkacem ; Rakem Cylia ; Nadhir Djeffal, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi-Ouzou : U.M.M.T.O | | Année de publication : | 2021 | | Importance : | 55 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 24cm. | | Note générale : | Bibliog | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Détection de visage FPGA Pynq-z2 OpenCV Jupyter Python. | | Résumé : | Bien que la reconnaissance des visages humains soit un domaine difficile à cause de la multitude des paramètres qu'il faut prendre en compte. C'est un domaine très vaste qui a connu, et qui connaît encore, un développement important depuis quelques dizaines d'années.
En effet, la majorité des méthodes souffrent de la complexité du contenu des images et du bruit. Pour ce cas de détection des visages, nous avons adopté un système qui s'est basé sur une carte FPGA Pynq-22 et une webcam, et pour implémenter rapidement notre conception nous avons utilisé un code python dans Jupyter.
Comme notre choix est porté sur le note book Jupyter nous avons utilisé l'OpenCV dans notre solution afin de vérifier si le visage est détecté dans l'image et rendre notre traitement plus facile. | | En ligne : | D:\CD THESES 2021\MAST ELN\BELKACEM MELISSA NINA; RAKEM CYLIA.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=36471 |
Reconnaissance et identification des caractéristiques de visage par une implémentation sur une carte FPGA pynqZ2 [theses et memoires] / Melissa Nina Belkacem ; Rakem Cylia ; Nadhir Djeffal, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : U.M.M.T.O, 2021 . - 55 p. : ill. ; 24cm. Bibliog Langues : Français | Mots-clés : | Détection de visage FPGA Pynq-z2 OpenCV Jupyter Python. | | Résumé : | Bien que la reconnaissance des visages humains soit un domaine difficile à cause de la multitude des paramètres qu'il faut prendre en compte. C'est un domaine très vaste qui a connu, et qui connaît encore, un développement important depuis quelques dizaines d'années.
En effet, la majorité des méthodes souffrent de la complexité du contenu des images et du bruit. Pour ce cas de détection des visages, nous avons adopté un système qui s'est basé sur une carte FPGA Pynq-22 et une webcam, et pour implémenter rapidement notre conception nous avons utilisé un code python dans Jupyter.
Comme notre choix est porté sur le note book Jupyter nous avons utilisé l'OpenCV dans notre solution afin de vérifier si le visage est détecté dans l'image et rendre notre traitement plus facile. | | En ligne : | D:\CD THESES 2021\MAST ELN\BELKACEM MELISSA NINA; RAKEM CYLIA.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=36471 |
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Reconnaissance et identification des caractéristiques de visage par une implémentation sur une carte FPGA pynqZ2 (2021) 
