Conception D’un Système De Reconnaissance D’expressions Faciales Comme Outil De Sécurité Aéroportuaire

Résumé: FR Ce projet de master vise à concevoir un système qui détecte les émotions négatives des voyageurs potentiellement dangereux, réduisant ainsi les risques d'attaques malveillantes sur les systèmes de transport aérien et freinant les activités de contrebande. En effet, les aéroports sont aujourd’hui de plus en plus bondés, encombrés et stressants. Par conséquent, ce qui était autrefois une expérience agréable est désormais gâché par de longues files d'attente, de longs contrôles de sécurité et un stress constant. Cependant, en tirant parti de technologies de pointe telles que la biométrie et la reconnaissance faciale, les aéroports peuvent transformer l'expérience de vol, en offrant aux passagers des services sûrs, fluides et personnalisés. La détection des émotions, par exemple, peut compléter les systèmes de vidéosurveillance des aéroports en identifiant les personnes éprouvant des émotions négatives qui peuvent nécessiter un contrôle et une attention supplémentaires, améliorant ainsi le confort des autres voyageurs. Les résultats obtenus dans ce mémoire ont démontré l’efficacité de notre système de reconnaissance d’expressions faciales dans la détection de l’émotion de peur, offrant des perspectives prometteuses pour son utilisation dans les applications de sécurité aéroportuaire. EN The master's project aims to design a system that detects the negative emotions of potentially dangerous travelers, thereby reducing the risks of malicious attacks on air transport systems and curbing smuggling activities . Indeed, airports today are increasingly crowded, congested and stressful. As a result, what was once a pleasant experience is now spoiled by long lines, lengthy security checks and constant stress. However, by leveraging cutting-edge technologies such as biometrics and facial recognition, airports can transform the flying experience, providing passengers with safe, seamless and personalized services. Emotion detection, for example, can complement airport video surveillance systems by identifying people experiencing negative emotions who may require additional monitoring and attention, thereby improving the comfort of other travelers. The results obtained in this dissertation demonstrated the effectiveness of our facial expression recognition system in detecting the emotion of fear, offering promising prospects for its use in airport security applications.

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