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La reconnaissance faciale a suscité un vif intérêt de la part du public dans le monde entier. Cet intérêt est principalement dû aux récents événements terroristes qui ont eu lieu dans le monde entier et qui ont accru la demande de systèmes de sécurité efficaces. Dans ce projet, l'analyse en composantes principales (ACP) constitue une méthode efficace pour développer un système de reconnaissance faciale. Les images capturées à partir d'une vidéo en temps réel ont été analysées en comparant une image d'entrée avec la base de données et en signalant l'image si elle est similaire. Différentes apparences de chaque personne, à savoir un visage normal, avec des lunettes, portant une casquette et un masque, ont été testées pour déterminer les performances du système. Vingt (20) personnes ont participé à des études de cas expérimentales pour valider l'efficacité du système développé. Les résultats expérimentaux montrent une reconnaissance à 100 % pour un visage normal et avec des lunettes, à 95 % pour le port d'une casquette et à 45 % pour le port d'un masque.
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Muhamad Qaedi Edanan hat einen Bachelor in Elektrotechnik (Computer) von der Universiti Malaysia Sarawak (UNIMAS). Asrani Lit ist wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung für Elektrotechnik und Elektronik der UNIMAS.
