Reconnaissance du genre à l'aide d'images faciales
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L'objectif principal de cette étude est de déterminer quels sont les algorithmes d'apprentissage automatique les plus utilisés pour la reconnaissance du sexe. L'objectif de l'étude est de développer un système capable de reconnaître le sexe d'un être humain sur la base des caractéristiques faciales frontales uniquement. Ce système classera les images faciales inconnues comme masculines ou féminines en les comparant aux images de l'ensemble d'apprentissage. La comparaison sera faite entre les techniques les plus couramment utilisées pour la reconnaissance du sexe, à savoir l'algori...
L'objectif principal de cette étude est de déterminer quels sont les algorithmes d'apprentissage automatique les plus utilisés pour la reconnaissance du sexe. L'objectif de l'étude est de développer un système capable de reconnaître le sexe d'un être humain sur la base des caractéristiques faciales frontales uniquement. Ce système classera les images faciales inconnues comme masculines ou féminines en les comparant aux images de l'ensemble d'apprentissage. La comparaison sera faite entre les techniques les plus couramment utilisées pour la reconnaissance du sexe, à savoir l'algorithme génétique (GA) et la machine à vecteur de support (SVM), sur la base des caractéristiques faciales d'une image statique. Nos résultats ont montré que le SVM que nous proposons est meilleur pour détecter le genre que l'algorithme génétique.
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