Conception et réalisation d’un système moteur de recherche des enfants perdus par reconnaissance faciale

SIGLES ET ABBREVIATIONS

ADN : Acide Désoxyribonucléique

CSS : Cascading Style Sheets

DPs : Personnes Déplacées

HTML : HyperText Markeup Language

IA : Intelligence Artificielle

IDE : Integrated Development Environment

KNN : K-Nearest Neighbors

ML : Machine Learning

OpenCv : OpenComputer Vision

PC : Personal Computer

SGBDR : Système de Gestion de Base de Données Relationnelles

SQL : Structured Query Language

UCBC : Université Chrétienne Bilingue du Congo

UML : Unified Modeling Language

URL : Universal Ressource Locator

VSCode : Visual Studio Code

LISTE DES FIGURES

Figure 1 : Diagramme de fonctionnement du Machine Learning 2

Figure 2 : Apprentissage non supervisé illustré 10

Figure 3 : Différentes modalités biométriques: (a) Empreintes digitales, (b) Geste, (c) Iris, (d) Rétine, (e) Visage, (f) Empreinte de la paume, (g) Oreille, (h) ADN, (i) Voix, (j) Marche, (k) Signature, (l) Frappes du clavier. 13

Figure 4 : Principaux modules d'un système biométrique ainsi que les différents modes. 15

Figure 5: Etapes de la reconnaissance de visage. 17

Figure 6: Variation des poses (illustrés) 18

Figure 7 : Variation d'illumination illustrée 19

Figure 8 : Exemple d'une détection des visages 20

Figure 9: Schéma fonctionnel d'identification d'un individu dans un système de reconnaissace faciale. 21

Figure 10 : Fonctionnement de l'algorithme KNN 23

Figure 11: Ordinogramme de l'algorithme de Serign Modou Bah et Fang Ming 26

Figure 12 : Diagramme cas d'utilisation global 30

Figure 13: Diagramme de cas d'utilisation : Cas « enrôler » 36

Figure 14: Diagramme d'activité : Cas « enrôler » l'enfant 37

Figure 15 : Diagramme de séquence pour le cas enrôler l'enfant 38

Figure 16 : Diagramme de classe 39

Figure 17: Diagramme cas d'utilisation pour le cas reconnaitre l'enfant 41

Figure 18: Diagramme d'activité pour la reconnaissance 42

Figure 19 : Diagramme de séquence pour la reconnaissance 44

Figure 20 : Diagramme de déploiement 44

Figure 21 : Architecture du système 46

Figure 22 : Interface d'enrôlement de l'enfant 49

Figure 23 : Interface de reconnaissance de l'enfant 50

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Les cas d'utilisation expliqués 2

RESUME

La reconnaissance faciale étant une discipline assez étendu dans le monde actuel, ce présent travail traite sur la conception et réalisation d'un système moteur de recherche des enfants perdus par reconnaissance faciale. Il faut en effet constater que les avancées de la reconnaissance faciale offrent des avantages inégalement répartis sur la surface de la terre. Ce système permet une recherche indexée de l'enfant perdu en analysant les caractéristiques biométriques de son visage.

Un enfant perdu et dépourvu, sera amené dans une station de police ou vers un service spécialisé et sera placé devant une caméra pour que certaines informations lui concernant soient dégagées. Ces informations permettront bien à l'agent de police de contacter les parents de l'enfant ou de le ramener directement à son domicilegrâce à un module intégré pour la géolocalisation du domicile de l'enfant. Notons ici que toutes ces tâches ne sont possibles qu'après l'enrôlement en avancede l'enfant

Différentes méthodologies sont utilisées pour atteindre l'objectif que nous nous sommes assigné dans ce travail, dont la revue de la littérature, la simulation et bien d'autres. Le système conçu comporte deux parties, la première centrée autour de l'enrôlement des enfants de, et la seconde centrée autour de la reconnaissance de l'enfant.

Mots clés : Reconnaissance faciale, caméra, enfant, biométrique.