Deux bonnes faciales

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Deux bonnes faciales


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La reconnaissance faciale



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La reconnaissance faciale est un procédé biométrique au même titre que la reconnaissance d’empreintes digitales, d’iris, ou vocale. Cela consiste donc à déterminer l’identité d’une personne. Le système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître une personne grâce à son visage de manière automatique. A l’aide d’algorithmes, cette application analyse toutes les caractéristiques faciales telles que l’écartement des yeux, des arêtes du nez, des commissures des lèvres, des oreilles, du menton, à partir d’une image de son visage qui peut provenir à la fois d’une photo ou d’une vidéo. Donc de nombreux formats d’image peuvent être utilisés qu’ils soient statiques (JPG, bmp, png, GIF …) ou en mouvement (MPEG4 Part 2) [1] Plusieurs méthodes de reconnaissance de visages ont été proposées durant ces 30 dernières années, suivant deux grands axes : la reconnaissance à partir d’images fixes et la reconnaissance à partir de séquence d’images (vidéo). La reconnaissance de visages basée sur la vidéo est préférable à celle basée sur des images fixes, puisque l’utilisation simultanée des informations temporelles et spatiales aide dans la reconnaissance. Dans notre projet, on s’est focalisé sur la reconnaissance basée sur la vidéo, puisqu’elle est plus demandée et plus pertinente [2].
Aujourd’hui la reconnaissance faciale est utilisée principalement pour des raisons sécuritaires. Elle peut être utilisée à des fins très diverses. Par exemple, l’authentification , le contrôle d’accès (autorisation) et la vidéo de surveillance. Un bon exemple de l’usage des applications d’identification, est le nouveau tunnel qui sera installé d’ici la fin de l’été, situé à Dubaï premier de ce type dans le monde. Il s’agit d’un système biométrique qui permet aux passagers d’être identifiés en traversant un tunnel dans le but d’augmenter l’efficacité des points de contrôle de sécurité. Ils n’ont même pas besoin de montrer leur passeport. L’outil fonctionne grâce à la reconnaissance de l’iris et du visage. La procédure dure environ 15 secondes. [3] La reconnaissance faciale est aussi utilisée dans les Applications militaires. Un bon exemple de ce domaine est l’utilisation des lunettes de style « Robocop » munies d’une petite caméra d’une portée de 12 milles (19,3 km) par la marine américaine, la caméra peut aussi faire partie de l’optique d’un soldat sur son arme. Grâce à cet équipement, les soldats peuvent identifier des ennemis en quelques secondes sur le terrain, et cela sans réseau à large bande. [4]
En revanche, on distingue un autre domaine d’application de ces systèmes qui est l’assistance à l’utilisateur. Les systèmes de reconnaissance faciale sont de plus en plus présents au quotidien. Ils sont par exemple utilisés sur les réseaux sociaux sur internet pour identifier quelqu’un sur une photo, sur les Smartphones pour les déverrouiller… Facebook a la plus grande collection et exposition de photos au monde et a maintenant une chance d’unifier tous les visages. Oui, même les personnes qui ne sont pas identifiées. Facebook a annoncé qu’il a développé un programme appelé DeepFace, qui selon les chercheurs, peut déterminer si deux visages appartiennent à la même personne avec une précision de 98%. Selon Facebook, dans 97,53% des cas, les photos à différents âges de même personnes ont la même réponse au test, comme le prouve la procédure de DeepFace pour la reconnaissance du célèbre acteur Sylvester Stallone.
Détection de Face à l’aide de la fonction de Haar La détection d’objets à l’aide de classificateurs de cascade, basée sur les fonctions de Haar est une méthode efficace de détection d’objet proposée par Paul Viola et Michael Jones dans leur article “Détection rapide d’objets utilisant une cascade de fonctions simples” en 2001 .[15] Il s’agit d’une approche ou la fonction cascade est formée à partir de nombreuses images positives et négatives, qui est ensuite utilisée pour détecter des objets dans d’autres images. Pour notre cas nous allons travailler avec la détection de visage. Initialement, l’algorithme a besoin de beaucoup d’images positives (images de visages) et d’images négatives (images sans visages) pour former le classificateur. Ensuite, nous devons extraire des fonctionnalités de celui-ci. Pour cela, les caractéristiques de Haar présentées dans l’image ci-dessous sont utilisées. Ils sont juste comme notre noyau convolutif. Chaque caractéristique est une valeur unique obtenue en soustrayant la somme des pixels sous un rectangle blanc de la somme des pixels sous un rectangle noir.
Maintenant, toutes les tailles et les emplacements possibles de chaque noyau sont utilisés pour calculer beaucoup de fonctionnalités. (Imaginez de combien de calculs il a besoin? Même une fenêtre 24×24 donne plus de 160000 fonctions). Pour chaque calcul d’entité, nous devons trouver la somme des pixels sous les rectangles blancs et noirs. Pour résoudre cela, ils ont introduit les images intégrales. Il simplifie le calcul de la somme des pixels, quelle que soit la taille du nombre de pixels, pour une opération impliquant seulement quatre pixels. Mais parmi toutes ces caractéristiques que nous avons calculées, la plupart d’entre elles ne sont pas pertinentes. Par exemple, considérez l’image ci-dessous. La rangée supérieure montre deux bonnes caractéristiques. La première caractéristique sélectionnée semble se concentrer sur la propriété que la région des yeux est souvent plus sombre que la région du nez et des joues. La deuxième caractéristique sélectionnée repose sur la propriété que les yeux sont plus sombres que le pont du nez. Mais les mêmes fenêtres appliquées sur les joues ou tout autre endroit est sans importance. Alors, comment pouvons-nous sélectionner les meilleures fonctionnalités sur 160000+ fonctionnalités?
LBP présente un espace caractéristique discriminant qui peut être appliqué à des problèmes de détection des visages et de reconnaissance, motivé par son invariance par rapport aux transformations d’échelle de gris monotones (par exemple, tant que l’ordre des valeurs de gris reste le même, la sortie de l’opérateur LBP continue est constante, et le fait qu’il peut être extrait en un seul balayage à travers l’image entière. Les motifs binaires locaux (LBP) sont des descripteurs de texture qui peuvent également être utilisés pour représenter des visages, puisqu’une image de visage peut être vue comme une composition de motifs de micro-texture. En bref, la procédure consiste à diviser une image faciale en plusieurs régions où les caractéristiques LBP sont extraites et concaténées dans un vecteur de caractéristiques qui sera plus tard utilisé comme descripteur facial. Le LBP est apparu à l’origine comme un descripteur de texture générique. L’opérateur attribue une étiquette à chaque pixel d’une image en limitant un voisinage 3×3 avec la valeur de pixel central et en considérant le résultat comme un nombre binaire. Dans différentes publications, les valeurs résultantes circulaires 0 et 1 sont lues soit dans le sens des aiguilles d’une montre, soit dans le sens inverse des aiguilles d’une montre. Dans ce PFE, le résultat binaire sera obtenu en lisant les valeurs dans le sens des aiguilles d’une montre, à partir du voisin supérieur gauche, comme on peut le voir sur la figure suivante.
La raison pour laquelle les quatre points sélectionnés correspondent à ceux verticaux et horizontaux, est que les faces contiennent plus d’arêtes horizontales et verticales que diagonales. Lors du calcul des opérations de pixel prenant en compte les voisinages NxN à la limite d’une image, une partie du masque NxN se trouve hors du bord de l’image. Dans de telles situations, différentes techniques de remplissage sont généralement utilisées, telles que le remplissage à zéro, la répétition d’éléments de bordure ou l’application d’une réflexion miroir pour définir les bordures d’image. Cependant, dans le cas de l’opérateur LBP, la limite critique, définie par le rayon R de l’opération circulaire, n’est pas résolue en utilisant une technique de remplissage, plutôt que cela, l’opération est démarrée au pixel d’image (R, R). L’avantage est que l’histogramme final des étiquettes LBP ne sera pas affecté par les bordures, bien que la taille d’image des étiquettes LBP résultante sera réduite à (Largeur-R) x (Hauteur-R) pixels. Les images suivantes montrent le résultat de l’application de modèles binaires locaux LBP sur l’image. Dans les images résultats (a) et (b), on peut clairement observer pourquoi les LBP sont appelés descripteur de texte.
Le rapport de stage ou le pfe est un document d’analyse, de synthèse et d’évaluation de votre apprentissage, c’est pour cela rapport gratuit propose le téléchargement des modèles gratuits de projet de fin d’étude, rapport de stage, mémoire, pfe, thèse, pour connaître la méthodologie à avoir et savoir comment construire les parties d’un projet de fin d’étude .
Table des figures
Liste des tableaux
Introduction générale
CHAPITRE 1 : La reconnaissance faciale
1.1Introduction
1.2 La reconnaissance faciale
1.3 Domaines de la Reconnaissance Faciale
1.4 Historique
1.5 Les techniques de détection et de reconnaissance faciale
1.6 Problématique
1.7 Conclusion
Chapitre 2 spécifications et conceptions
2.1 introduction
2.2 Spécification de la technique et langage utilisés
2.2.1 Techniques de détection utilisées
2.2.1 Choix du langage de programmation
2.2.2 Les diagrammes de cas d’utilisation
2.3 Conception
2.3.1 Conception global
2.3.2 Conception détaillée
2.3.2.1 Diagramme de séquence « identification »
2.4 Conclusion
Chapitre 3 : Réalisation
3.1 Introduction
3.2 Environnement du Travail
3.3 Présentation
3.3.1 Détection de visage :
3.3.3 Reconnaissance faciale :
3.4 Détection de visage par open cv
3.4.1 Introduction :
3.4.2 Les étapes pour que OpenCV détecte un visage :
3.5 Prétraitement pour la reconnaissance faciale fisher (lda)
3.6 Conclusion
Conclusion Générale et perspectives
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Deux vérités et un mensonge! Comment jouer, les trucs et astuces les plus sournois, ainsi que 100 des meilleures idées de mensonges que nous ayons jamais entendues

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Si vous recherchez un jeu amusant à jouer avec vos amis , famille ou des personnes que vous venez de rencontrer, Deux vérités et un mensonge (ou 2 Truths & A Lie) est un excellent choix. Voici tout ce que vous devez savoir sur ce jeu classique pour enfants et adultes. Aucune pièce de jeu ni équipement requis. De plus, nous avons inclus les meilleures idées Deux vérités et un mensonge pour chaque situation: votre enfance, votre famille, votre nourriture, vos réalisations, vos talents cachés et plus encore!
Le jeu Two Truths and a Lie est généralement joué avec un petit groupe de personnes, mais il peut également être joué avec seulement deux personnes ou un groupe géant de personnes.
Pour commencer, une personne doit faire trois déclarations sur elle-même au reste du groupe. Le truc est que toutes les affirmations ne seront pas vraies - deux des déclarations données devraient être et une devrait être un mensonge.
Une fois que vous avez terminé, chacun devrait deviner quelle affirmation il pense que vous avez inventée. Une fois que tout le monde a fait sa supposition, révélez quelle déclaration était votre mensonge.
Continuez le jeu en choisissant quelqu'un qui a bien deviné pour aller ensuite, puis jouez autant de tours que vous le souhaitez.
2. J'ai été la première personne de ma famille à aller à l'université.
3. J'ai coupé les cheveux de ma sœur une fois.
5. J'étais dans une publicité quand j'étais petite.
6. L’anglais est la deuxième langue de ma famille.
9. Ma famille va à Disney World chaque année.
10. Ma famille a déménagé tous les 2-3 ans lorsque je grandissais.
12. J'avais 6 chiens en grandissant.
13. Ma mère et moi avons le même deuxième prénom.
14. J'ai grandi en face d'une ferme.
15. Ma famille a conduit partout lorsque nous voyagions - nous n'avons jamais pris l'avion.
16. J'ai partagé une chambre avec ma sœur / mon frère en grandissant.
17. Mon père a mon nom tatoué sur son bras.
18. Mon oncle m'a appris à conduire.
19. Mes parents ne m'ont pas laissé sortir ensemble avant mes 17 ans.
20. Je vais à un cours de yoga avec ma mère une fois par semaine.
21. Je suis allergique aux fruits de mer.
22. Je préfère avoir mes céréales sans lait.
24. Une fois, j'ai gagné un concours de tarte.
25. Mon premier emploi était dans un restaurant.
29. Je commande toujours mes tacos sans tomates.
30. J'essaye de manger gluten -libre.
31. Je n’ai jamais essayé de pizza creuse.
32. Wendy’s est ma chaîne de restauration rapide préférée.
34. Je peux manger une pastèque entière en une seule fois.
35. Je n’ai jamais essayé de pâte à brownie.
37. Je bois 2 tasses de café chaque matin.
40. Ma commande Starbucks est un grand demi-café au lait.
41. Je suis entré dans tous mes meilleurs choix universitaires.
42. J'ai reçu une bourse d'études collégiale.
43. J'ai obtenu un score parfait sur la partie anglaise du SAT.
44. Une de mes vidéos est devenue virale.
45. J'ai sauté une année au collège.
47. Je suis propriétaire de ma propre maison.
48. J'ai abandonné l'université, puis je suis retourné et j'ai terminé quelques années plus tard.
50. J’ai obtenu tous les emplois pour lesquels j’ai passé une entrevue.
51. J’étais le champion de l’orthographe de mon école.
52. J'ai remboursé tous mes prêts universitaires.
54. J'ai obtenu mon diplôme un semestre plus tôt.
56. J'étais la reine des retrouvailles.
57. J’ai élevé 10 chatons au cours des 2 dernières années.
58. J'ai été élu le plus susceptible de réussir au lycée
60. J'ai été promu deux fois au travail l'année dernière.
61. Je peux nommer tous les membres de BTS.
62. Je peux faire une roue à une main.
63. J'ai couru une fois le marathon de New York.
65. Je peux retenir ma respiration sous l'eau pendant deux minutes.
67. Je peux faire un ressorts arrière.
68. Je sais comment changer un pneu.
69. Je peux conduire le levier de vitesses.
71. J'ai fait du parachutisme deux fois.
72. Je peux faire roter l'alphabet.
73. J'ai participé à des tournois d'échecs avant que ce ne soit cool.
74. Je peux mettre 19 guimauves dans ma bouche à la fois.
75. J'ai mon permis de plongée sous-marine.
77. Je n’ai pas appris à conduire un bicyclette jusqu'à mes 20 ans.
80. J'ai suivi des cours de trapèze.
81. J’ai déjà nagé avec des dauphins.
83. J'ai voyagé dans 4 pays différents.
84. Je n'ai jamais subi de chirurgie.
85. Je sais comment tresser la queue de poisson.
86. J'ai un selfie avec Taylor Swift sur mon téléphone.
87. Je dois prendre un bain moussant tous les soirs.
88. Je n'ai jamais teint mes cheveux.
89. J'ai déjà été coincé dans un ascenseur.
90. Je n’ai jamais rien eu de ciré.
91. Je vais au gymnase avant le travail chaque jour.
92. Je dors toujours avec un animal en peluche la nuit.
93. Je n'ai jamais été demoiselle d'honneur.
93. Je suis allé sur une plage nudiste.
94. J'ai peur des montagnes russes.
95. Je ne porte que du déodorant naturel.
96. J'ai plus de 100 000 abonnés sur Instagram.
98. J'ai dû porter un appareil dentaire deux fois.
100. J'ai été piqué par une méduse.


Élucider le mystère des hypertrucages.


Examinons un exemple populaire sur internet.



Vous pouvez essayer vous-même. Nous allons vous montrer comment faire.



Quel résultat obtient-on lorsque l'on fournit plus de données au logiciel?



Êtes-vous susceptible ? Accepteriez-vous de voir vos images volées sur les médias sociaux
pour créer un hypertrucage réaliste?



Nous avons vu l'importance de la source pour entraîner l'algorithme. Qu'en est-il de la
vidéo cible?




Parfois, les deux se mélangent. Dans cette vidéo, la cible imite même son nouveau visage.



Quel sera le résultat si l'algorithme peut s'entraîner plus longtemps sur le contenu source?



Dernière expérience : comment différents algorithmes répondent-ils à certaines conditions?



Voyons comment les hypertrucages sont vraiment utilisés.




Voici un petit résumé des compétences que vous avez acquises sur ce site, afin de pouvoir vérifier les vidéos par vous-même.

Découvrez les secrets des hypertrucages et les indices visuels vous permettant de les
identifier grâce à nos recherches pratiques et à des exemples trouvés sur internet.

Un hypertrucage est créé par un logiciel pouvant apprendre à recréer un visage en analysant
différentes photos d'une même personne. Le logiciel colle ensuite le visage recréé sur une
vidéo existante, à la manière d'un masque numérique. Les contours de ce masque sont visibles
dans cette vidéo.

Différence de teint de peau:
le teint de la peau n'est pas le même sur le masque et le
visage. Ce dernier semble recouvert d'une couche de couleurs,
avec des taches et des bords.

Un hypertrucage est créé par un logiciel pouvant apprendre à recréer
un visage en analysant différentes photos d'une même personne. Le
logiciel colle ensuite le visage recréé sur une vidéo existante, à
la manière d'un masque numérique. Les contours de ce masque sont
visibles dans cette vidéo:



Pour réaliser votre hypertrucage, il vous faudra une carte graphique puissante. Cette vidéo
est notre premier essai et montre l'importance d'utiliser des vidéos sources adaptées.

Différence de teint de peau:
le teint de la peau n'est pas le
Baise d'une trans
Une cougar aux gros seins se fait baiser dans un hôtel
Une blonde apprend à devenir une vraie chienne