Facial Recognition System : A State Of The Art

Résumé: This thesis explores the field of face recognition, aiming to provide a comprehensive understanding of its fundamental concepts, advancements, and challenges. The study begins by introducing key concepts such as artificial intelligence, machine learning, computer vision, deep learning, neural networks, evaluation metrics, biometrics, and face recognition itself. The thesis further delves into a comparative analysis of face recognition datasets and state-of-the-art techniques across various components of the face recognition pipeline. Specifically, it investigates data augmentation, face detection, face anti-spoofing, face features extraction, and face recognition techniques. By evaluating and contrasting these approaches, the strengths, limitations, and potential areas for improvement are identified. Based on the insights gained, a novel approach for a full facial recognition system is proposed. The findings of this thesis contribute to the field of face recognition by providing a comprehensive overview of its underlying concepts and the latest advancements. The proposed approach offers a promising solution to address the challenges in face recognition, enhancing security, surveillance, and authentication systems.*** Cette thèse explore le domaine de la reconnaissance faciale dans le but de fournir une compréhension approfondie de ses concepts fondamentaux, de ses avancées et de ses défis. L’étude commence par l’introduction de concepts clés tels que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur, l’apprentissage profond, les réseaux neuronaux, les mesures d’évaluation, la biométrie et la reconnaissance faciale elle-même. La thèse se penche ensuite sur une analyse comparative des bases de données de reconnaissance faciale et des techniques de pointe utilisées dans divers composants du processus de reconnaissance faciale. Plus précisément, elle examine les techniques d’augmentation de donées, de détection faciale, d’anti-contrefaçon faciale, d’extraction des caractéristiques faciales et de reconnaissance faciale. En évaluant et en comparant ces approches, les avantages, les limites et les domaines potentiels d’amélioration sont identifiés. Sur la base des connaissances acquises, une nouvelle approche pour un système complet de reconnaissance faciale est proposée. Les conclusions de cette thèse contribuent au domaine de la reconnaissance faciale en fournissant un aperçu complet de ses concepts sous-jacents et des dernières avancées. L’approche proposée offre une solution prometteuse pour relever les défis de la reconnaissance faciale, améliorant ainsi les systèmes de sécurité, de surveillance et d’authentification.

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