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2026-09-24 15:31:24 +02:00
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+8 -16
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@@ -12,17 +12,13 @@ basée sur l'apprentissage des similarités.
### ⚙️ Le Pipeline Technique Recommandé
Le système se décompose en quatre étapes principales, utilisant des techniques de **Vision par Ordinateur** et
de **Deep Learning**.
Le système se décompose en quatre étapes principales, utilisant des techniques de **Vision par Ordinateur** et de **Deep Learning**.
| Étape | Objectif | Technique Clé | Rôle |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **1. Détection** | Localiser les visages/têtes dans l'image. | Détection d'objets (YOLO, MTCNN) | Trouver la
position exacte de la tête. |
| **2. Extraction (Embedding)** | Transformer le visage en une représentation numérique unique. | Réseaux
Neuronaux (CNNs) | Générer un vecteur (Embedding) unique pour chaque personne. |
| **3. Stockage** | Sauvegarder les identités. | Base de données (SQL) | Stocker les vecteurs d'identité
(Embeddings) de toutes les personnes. |
| **1. Détection** | Localiser les visages/têtes dans l'image. | Détection d'objets (YOLO, MTCNN) | Trouver la position exacte de la tête. |
| **2. Extraction (Embedding)** | Transformer le visage en une représentation numérique unique. | Réseaux Neuronaux (CNNs) | Générer un vecteur (Embedding) unique pour chaque personne. |
| **3. Stockage** | Sauvegarder les identités. | Base de données (SQL) | Stocker les vecteurs d'identité (Embeddings) de toutes les personnes. |
| **4. Comparaison** | Identifier les correspondances. | Calcul de similarité (Distance Euclidienne) | Comparer
un nouvel embedding avec ceux stockés pour déterminer l'identité. |
@@ -34,14 +30,10 @@ Pour implémenter ce pipeline, voici les outils que vous devrez maîtriser :
| :--- | :--- | :--- |
| **Traitement d'Image** | **OpenCV (cv2)** | Lecture, manipulation (recadrage), et gestion des flux vidéo. |
| **Détection** | **dlib, YOLO** | Détection rapide et précise des visages et des têtes. |
| **Deep Learning** | **TensorFlow** ou **PyTorch** | Construire et entraîner les modèles de Réseaux Neuronaux.
|
| **Modèles Spécifiques** | **FaceNet, ArcFace** | Implémentations de modèles spécialisés pour la
reconnaissance d'identité (génération des *Embeddings*). |
| **Interface Utilisateur**| **Streamlit** ou **Flask** | Créer une interface simple pour téléverser les images
et afficher les résultats. |
| **Base de Données** | **SQLite** ou **PostgreSQL** | Stocker de manière structurée les identités et les
métadonnées. |
| **Deep Learning** | **TensorFlow** ou **PyTorch** | Construire et entraîner les modèles de Réseaux Neuronaux. |
| **Modèles Spécifiques** | **FaceNet, ArcFace** | Implémentations de modèles spécialisés pour la reconnaissance d'identité (génération des *Embeddings*). |
| **Interface Utilisateur**| **Streamlit** ou **Flask** | Créer une interface simple pour téléverser les images et afficher les résultats. |
| **Base de Données** | **SQLite** ou **PostgreSQL** | Stocker de manière structurée les identités et les métadonnées. |
### 💡 Conclusion sur l'Entraînement