Classification de catégorie d’âge par Deep Learning
| dc.contributor.author | ADJAL, Chams | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-17T09:22:37Z | |
| dc.date.available | 2025-11-17T09:22:37Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-09 | |
| dc.description.abstract | La classification de l'âge et du genre à partir d'images faciales joue un rôle important dans divers domaines tels que la sécurité, l'interaction homme-machine et la personnalisation des services. Cette étude présente une approche basée sur l'apprentissage profond pour la classification de l'âge (en 8 catégories) et la prédiction du genre. En utilisant l'apprentissage par transfert, plusieurs modèles pré-entraînés (VGG16, ResNet101, DenseNet121) sont évalués sur l’ensemble de données UTKFace (23 708 images), selon deux protocoles. Afin d'améliorer les performances, un modèle hybride combinant VGG16 et DenseNet121 est proposé, tirant parti de la complémentarité des deux architectures. Ce modèle de fusion atteint une précision de 75,14 % pour la classification d’âge et 92,90 % pour la reconnaissance du genre, surpassant les modèles individuels. | en_US |
| dc.description.provenance | Submitted by fatiha User (fatiha.bio@gmail.com) on 2025-11-17T09:22:37Z No. of bitstreams: 1 Classification de catégorie d’âge par Deep Learning.pdf: 5388637 bytes, checksum: 8c823eaae5c7a0d848e6dc32189289a3 (MD5) | en |
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| dc.identifier.uri | http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/13517 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Université de Larbi Tébessi –Tébessa | en_US |
| dc.subject | Classification de l’âge, Détection du genre, Apprentissage profond, Transfer Learning, Fusion de caractéristiques, CNN, UTKFace. | en_US |
| dc.title | Classification de catégorie d’âge par Deep Learning | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
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