PFE & RAPPORT CONCEPTION ET REALISATION D’UN SYSTEME BIOMETRIQUE BASE SUR LA RECONNAISSANCE DU VISAGE PAR RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIEL PDF
REMERCIEMENTS
TABLES DES MATIERES
NOTATIONS
INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE 1 : LA BIOMETRIE
1.1 Introduction
1.2 Le marché mondial de la biométrie
1.3 Les parts de marché par technologie
1.4 Les différentes techniques biométriques
1.4.1 L’analyse morphologique
1.4.2 L’analyse comportementale
1.5 Architecture d’un système biométrique
1.5.1 Module d’apprentissage
1.5.2 Module de reconnaissance
1.5.3 Module d’adaptation
1.6 Evaluation de performance
1.7 Quelques technologies biométriques
1.7.1 Les empreintes digitales
1.7.2 L’empreinte palmaire
1.7.3 La voix
1.7.4 L’iris
1.7.5 La rétine
1.7.6 La signature
1.7.7 Le visage
1.8 Conclusion
CHAPITRE 2 : LES TECHNIQUES DE DETECTION ET DE RECONNAISSANCE DU VISAGE
2.1 Introduction
2.2 Approche de la détection du visage
2.2.1 Approches basées sur l’apparence
2.2.2 Approches basées sur les connaissances acquises
2.2.3 Approches basées sur la Template matching
2.2.4 Approches basées sur des caractéristiques invariantes
2.2.4.1 Les méthodes basées sur les caractéristiques du visage
2.2.4.2 Les méthodes basées sur la couleur de la peau
2.3 Le prétraitement
2.3.1 Normalisation photométrique
2.3.2 La normalisation géométrique
2.4 Les principales difficultés de la reconnaissance du visage
2.4.1 Changement d’illumination
2.4.2 Variation de pose
2.4.3 Expressions faciales
2.4.4 Présence ou absence des composantes structurels
2.4.5 Occultations partielles
2.5 Les algorithmes de reconnaissance du visage
2.5.1 Dimensionnalités de l’espace visage
2.5.2 Analyse en Composantes Principales
2.5.3 Analyse discriminante linéaire
2.5.4 Direct Fractional-step Linear Discriminative Analysis
2.5.5 Analyse en composantes indépendantes
2.5.6 Le réseau de neurones
2.5.7 Machine à vecteur de support
2.5.8 Modèle de Markov caché
2.5.9 Méthode basée sur l’apparence locale
2.5.10 Template matching
2.6 Conclusion
CHAPITRE 3 : LES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS
3.1 Introduction
3.2 Définitions
3.3 Principes
3.4 Modélisation d’un neurone formel
3.5 Architecture
3.6 Apprentissage des réseaux de neurones
3.6.1 Apprentissage supervisé et renforcement
3.6.2 Apprentissage non supervisé ou auto-organisationnel
3.6.3 Apprentissage mode hybride
3.6.4 Règles d’apprentissages
3.6.4.1 Loi de Hebb
3.6.4.2 Règle de Widrow-Hoff
3.6.4.3 Règle de correction d’erreurs
3.6.4.4 Règle d’apprentissage par compétitions
3.7 Différents types de réseau de neurones artificiel
3.7.1 Réseaux feedforward
3.7.1.1 Perceptron simple
3.7.1.2 Adaline
3.7.1.3 Le Perceptron multicouches ou Multi-Layer Perceptron (MLP)
3.7.2 Réseaux récurrents
3.7.2.1 Réseau de Kohonen
3.7.2.2 Réseau de Hopfield
3.7.2.3 Les réseaux Adaptive Resonance Theory
3.8 Propriétés des réseaux de neurones
3.9 Conclusion
CHAPITRE 4 : CONCEPTION ET REALISATION
4.1 Description de projet
4.1.1 Présentation du projet
4.1.2 Spécification des besoins fonctionnels
4.1.3 Spécification des besoins non fonctionnels
4.1.4 Objectifs du projet
4.2 Outils de travail
4.2.1 Matériel
4.2.2 Logiciels
4.2.2.1 EDI Netbeans
4.2.2.2 JMerise
4.2.2.3 MySQL
4.2.3 Langage informatique
4.2.3.1 Java
4.2.3.2 SQL
4.2.4 Framework et Librairie
4.2.4.1 OpenCV
4.2.4.2 JavaCV
4.3 Conception
4.3.1 Algorithme de détection du visage
4.3.2 Normalisations
4.3.3 Les réseaux de neurones artificiels dans la reconnaissance du visage
4.3.3.1 Prétraitement
4.3.3.2 Architecture
4.3.3.3 Fonction de transfert
4.3.3.4 Fonctionnement
4.3.3.5 Apprentissage
4.3.4 Présentation de MERISE
4.3.4.1 Modèle conceptuel de données
4.3.4.2 Modèle logique de données
4.3.4.3 Modèle physique de donnée.
4.4 Réalisation
4.4.1 Présentation général de l’application
4.4.2 Fonctionnalité de base
4.4.3 Fonctionnalité supplémentaire
4.5 Conclusion
CONCLUSION GENERALE
ANNEXE 1 : NEURONE BIOLOGIQUE
ANNEXE 2 : SCRIPT SQL POUR LA CREATION DE LA BASE DE DONNEES
ANNEXE 3 : CONFIGURATION DE NETBEANS AVEC L’OPENCV
ANNEXE 4 : CONFIGURATION DU SERVEUR MYSQL SOUS CENTOS 7
BIBLIOGRAPHIE
FICHE DE RENSEIGNEMENTS
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Actuellement, l’informatisation est en pleine essor dans notre pays. On parle de plus en plus de la numérisation dans les différents domaines. La mise en place des systèmes répondant à cette tendance est en cours surtout dans les départements administratifs et stratégiques afin de diminuer le taux de corruption et l’insécurité. Ces applications apparaissent dans notre vie quotidienne comme l’utilisation de la carte puce, distributeur automatique de billet de banque. De plus, la conversion de notre permis de conduire en biométrique est une réalité.
Le développement de système biométrique est une des recherches en essor dans le monde. La progression de technologie numérique nous invite à réaliser un système capable d’identifier une personne à partir de son propre aspect. Ces caractéristiques biométriques peuvent être les empreintes digitales, empreintes palmaires, voix, rétine, iris, visage, signature.
Nous avons choisi la reconnaissance des visages comme moyen d’identification étant donné qu’elle ne demande pas d’équipement d’acquisition très complexe. Ainsi, si nous rencontrons une personne, notre cerveau va chercher dans notre mémoire et va vérifier si cette personne est répertoriée ou non. En utilisant le réseau de neurone artificiel et l’algorithme « machine Learning », on doit réaliser un système intelligent assimilable à ce mécanisme nerveux.
Ce mémoire s’intitule « Conception et réalisation d’un système biométrique basé sur la reconnaissance du visage par réseaux de neurones artificiel ».
