Etudiant : EL BARDAI ZOUHAIR

Filière : Master Web Intelligence et Sciences des Données (WISD)

Encadrant : Pr. MOHAMED ADNANE MAHRAZ

Annèe : 2021

Résumé : L’efficacité des systèmes de reconnaissance d’expressions faciales est importante pour une bonne interaction homme-machine. Mais la tâche de la reconnaissance de l’expression faciale est liée à plusieurs méthodes qui fournissent des facteurs influençant sur la performance des systèmes de reconnaissance expressions facial. Ce mémoire fournit l’étude de deux modèles : ASModel et ADModel, afin d’examiner leur performance. Notre choix de ces deux architectures est motivé par leur succès dans la reconnaissance d’image. Contrairement à d'autres travaux, nous nous concentrons sur la structure de CNN tout en analysant les convolutions internes dans les réseaux qui influencent directement sur les résultats. Les deux approches proposées sont testées sur la base de données CK+. Les résultats démontrent la supériorité du ADModel avec sa spécificité conventionnelle qui inclut des couches de Convolution séparable.