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Benchmark pour la reconnaissance automatique des émotions.

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dc.contributor.author NAGHRAOUI, Djihane
dc.contributor.author TAMAZIRT, Melyssa
dc.date.accessioned 2021-01-27T08:11:53Z
dc.date.available 2021-01-27T08:11:53Z
dc.date.issued 2020-10-27
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/165
dc.description.abstract Une expression faciale est une combinaison de mouvements faits grâce à la détente ainsi qu’à la contraction des muscles du visage, elle est une composante essentielle de la communication non verbale et traduit constamment l’état émotionnel de l’interlocuteur. Nous nous intéresserons aux six émotions de base décrites par EKMAN à savoir : La joie, la tristesse, la colère, le dégout, la peur ainsi que la surprise, à cela nous ajouterons le neutre. Ce travail propose de faire une reconnaissance automatique des émotions en utilisant des réseaux de neurones basés sur la convolution. Une étude comparative de différentes architectures convolutives a été faite, ayant fait leurs preuves dans le domaine de la reconnaissance d’images, quatre architectures inspirées de LeNet et VGG seront testées et optimisées. Des résultats prometteurs ont été obtenus, soit plus de 97 % de précision et ceux pour les quatre architectures. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Directeur: Mme. HANDOUZI Wahida/ Co-directeur: Mr. RIMOUCHE Ali en_US
dc.subject Emotion, apprentissage profond, benchmark. en_US
dc.title Benchmark pour la reconnaissance automatique des émotions. en_US
dc.type Thesis en_US


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