Détails du sujet
Système de gestion d’accès à une salle basé sur les réseaux de neurones artificiels. Application à la Tour de contrôle de la RVA Goma.
Résumé
Auteur : MUHINDO DIEUMERCI
Niveau: TECH2
Département: Genie Informatique
Année Ac: 2021-2022 , | 2022-03-20 19:32:22
Mots clés
Système de gestion d’accès, Réseaux de neurones artificiels, Tensorflow, Keras, Machine Learning, Rasberrypi,.
Intérêt
Les systèmes de gestion d’accès existent, en partant des systèmes traditionnels, systèmes automatiques jusqu’aux systèmes intelligents. Tous ces systèmes ont des avantages et des inconvénients. Un système traditionnel par accès manuel auras plus d’inconvénients si l’accès demandait plus de sécurités possibles. Un système automatique utilisant par exemple un RFID pour l’accès, auras quelques inconvénients en cas d’instruisions lorsque quelqu’un se fait passé pour une autre personne. Un système intelligent par reconnaissance facial utilisant les réseaux des neurones artificiels en partant du traitement d’images jusqu’à l’apprentissage automatique auras moins d’inconvénients que tous les autres systèmes cités ci haut. D’ou la nécessité de cette recherche.
Problématique
Localement, il est rare de trouver un système de gestion d’accès dans les entreprises demandant plus de sécurités à fin de réduire les intrusions malveillantes humaines et matérielles. Et si ces systèmes existent, ils sont soit manuel et rare sont automatiques. Pourtant l’engin est grand en cas intrusion lorsque l’intrus arrive par mégarde ou volontairement à de configurer les paramètres déjà établis pour le bon fonctionnement de l’entreprise, et que cela puisse causer de dégâts humaines, financières et matériels. La nouvelle technologie propose déjà des systèmes plus sophistiqués et intelligents. Ces systèmes existent déjà, nous allons les adaptés à notre environnement pour donner une valeur ajoutée à ce que nous avons déjà en Locale en fin de garantir plus des sécurités possibles. Plan provisoire
Pour mieux dérouler avec notre travail; nous allons commencer par la réalisation du système en soit, après que le système fonctionne correctement, nous irons à la littérature en commençant par le chap1 qui parleras des généralités sur les systèmes intelligents, après le chap2 qui introduit le machin learning, le deep learning et le big data, en fin le chap3 qui expliquera comment était réaliser le système et en donnant les outils utilisés pour la mise en œuvre de ce dernier. Hypothèses
Face à cette problématique, nous allons concevoir un système de gestion d’accès intelligent. Ce système seras entraîner en chargeant les images dans un data set, faire le preprocessing en les traitant, en suite entraîner notre système à le reconnaître grâce aux algorithmes utilisant les réseaux de neurones artificiels.
Nous essayerons aussi d’améliorer notre système de façon à ce qu’il arrive à différencié une photo et une personne réelle pour plus de sécurité. Méthodes
Nous utiliserons :
- La méthode analytique
- La méthode documentaire
- La méthode expérimentale Bibliographie
-Début-livre-deep math.pdf
-Deep Leaning with Python by Francois Chollet.pdf
- PYTHON BASICS by H.Bhasin.pdf
- Sams Teach yourself HTML, CSS, and JavaScript All in one.pdf
-AI-livre-blanc-n01
Directeur & Encadreur
Directeur: AKWIR Alain NKIENDEL
Encadreur: KAMBALE Abednego WA_MUHINDO
Status
Décision ou observation:
Feu vert:
Déposé : NO
Défendu: NO
Finalisé:
Système de gestion d’accès à une salle basé sur les réseaux de neurones artificiels. Application à la Tour de contrôle de la RVA Goma.
Résumé
Auteur : MUHINDO DIEUMERCI
Niveau: TECH2
Département: Genie Informatique
Année Ac: 2021-2022 , | 2022-03-20 19:32:22
Mots clés
Système de gestion d’accès, Réseaux de neurones artificiels, Tensorflow, Keras, Machine Learning, Rasberrypi,.Intérêt
Les systèmes de gestion d’accès existent, en partant des systèmes traditionnels, systèmes automatiques jusqu’aux systèmes intelligents. Tous ces systèmes ont des avantages et des inconvénients. Un système traditionnel par accès manuel auras plus d’inconvénients si l’accès demandait plus de sécurités possibles. Un système automatique utilisant par exemple un RFID pour l’accès, auras quelques inconvénients en cas d’instruisions lorsque quelqu’un se fait passé pour une autre personne. Un système intelligent par reconnaissance facial utilisant les réseaux des neurones artificiels en partant du traitement d’images jusqu’à l’apprentissage automatique auras moins d’inconvénients que tous les autres systèmes cités ci haut. D’ou la nécessité de cette recherche.Problématique
Localement, il est rare de trouver un système de gestion d’accès dans les entreprises demandant plus de sécurités à fin de réduire les intrusions malveillantes humaines et matérielles. Et si ces systèmes existent, ils sont soit manuel et rare sont automatiques. Pourtant l’engin est grand en cas intrusion lorsque l’intrus arrive par mégarde ou volontairement à de configurer les paramètres déjà établis pour le bon fonctionnement de l’entreprise, et que cela puisse causer de dégâts humaines, financières et matériels. La nouvelle technologie propose déjà des systèmes plus sophistiqués et intelligents. Ces systèmes existent déjà, nous allons les adaptés à notre environnement pour donner une valeur ajoutée à ce que nous avons déjà en Locale en fin de garantir plus des sécurités possibles.Plan provisoire
Pour mieux dérouler avec notre travail; nous allons commencer par la réalisation du système en soit, après que le système fonctionne correctement, nous irons à la littérature en commençant par le chap1 qui parleras des généralités sur les systèmes intelligents, après le chap2 qui introduit le machin learning, le deep learning et le big data, en fin le chap3 qui expliquera comment était réaliser le système et en donnant les outils utilisés pour la mise en œuvre de ce dernier.Hypothèses
Face à cette problématique, nous allons concevoir un système de gestion d’accès intelligent. Ce système seras entraîner en chargeant les images dans un data set, faire le preprocessing en les traitant, en suite entraîner notre système à le reconnaître grâce aux algorithmes utilisant les réseaux de neurones artificiels.Nous essayerons aussi d’améliorer notre système de façon à ce qu’il arrive à différencié une photo et une personne réelle pour plus de sécurité.
Méthodes
Nous utiliserons :- La méthode analytique
- La méthode documentaire
- La méthode expérimentale
Bibliographie
-Début-livre-deep math.pdf-Deep Leaning with Python by Francois Chollet.pdf
- PYTHON BASICS by H.Bhasin.pdf
- Sams Teach yourself HTML, CSS, and JavaScript All in one.pdf
-AI-livre-blanc-n01
Directeur & Encadreur
Directeur: AKWIR Alain NKIENDELEncadreur: KAMBALE Abednego WA_MUHINDO
Status
Décision ou observation:Feu vert:
Déposé : NO
Défendu: NO
Finalisé: