dc.contributor.author |
NAGHRAOUI, Djihane |
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dc.contributor.author |
TAMAZIRT, Melyssa |
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dc.date.accessioned |
2021-01-27T08:06:17Z |
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dc.date.available |
2021-01-27T08:06:17Z |
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dc.date.issued |
2020-10-28 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/164 |
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dc.description.abstract |
Dans ce travail, nous proposons un système de mesure basé sur la mesure sans contact. Utilisez une seule caméra. À partir de l'expérience du visage et de la fréquence cardiaque, nous avons sélectionné les principales caractéristiques pertinentes qui représentent le mieux la relation étroite entre ces caractéristiques et le stress. Les travaux dans le domaine de la reconnaissance des émotions à l'aide de caméras sans contact utilisent souvent des données peu fiables pour soutenir des informations qui ne correspondent pas toujours à la situation envisagée. La raison de ce manque de fiabilité peut être due à plusieurs paramètres, dont la subjectivité de la méthode d'évaluation utilisée. Nous avons développé une méthode pour évaluer objectivement les données en fonction de la dynamique des caractéristiques sélectionnées. La base de données utilisée a été enregistrée en conditions réelles, obtenue à partir de sujets présentant des niveaux élevés du stress en situation sociale et de sujets non traités. Le stimulus utilisé est l'exposition à un environnement virtuel qui représente une situation sociale préoccupante. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Directeur: Mme. HANDOUZI Wahida/ Co-directeur: Mr. RIMOUCHE Ali |
en_US |
dc.subject |
reconnaissance automatique, stress, apprentissage profond, vision par ordinateur. |
en_US |
dc.title |
Système automatique d’aide à la conduite : reconnaissance automatique de l’état de concentration du conducteur. |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |