Etudiant : BOUZIANE YASSINE

Filière : LF SMP - Option Electronique

Encadrant : Pr. HALAQ HANAN

Annèe : 2025

Résumé : La reconnaissance des émotions faciales est un domaine de recherche en pleine expansion, notamment grâce aux avancées en intelligence artificielle et en vision par ordinateur. Ce projet s'inscrit dans ce contexte en développant un modèle de réseau de neurones convolutifs (CNN) pour identifier automatiquement les émotions humaines à partir d’images faciales. En utilisant la base de données FER2013, composée d’images en niveaux de gris de 48×48 pixels, plusieurs étapes de prétraitement ont été appliquées pour améliorer la qualité des données : normalisation, augmentation des données et réduction du bruit. Le modèle CNN a ensuite été entraîné et évalué en utilisant des métriques telles que la précision, la fonction de perte, la matrice de confusion et le score F1. Les résultats obtenus montrent une précision globale satisfaisante de 85 %, illustrant l'efficacité du modèle dans la reconnaissance des émotions. Ce travail ouvre des perspectives pour des applications concrètes dans les domaines de la santé, de l’éducation, de la sécurité et de l’interaction homme-machine.