Leçon Sur Les Triangles: Créer Un Logiciel De Reconnaissance Facial

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Tuesday, 23 July 2024
Dans le module 12 de la méthode heuristique de mathématiques niveau CM1, on introduit la leçon sur les triangles. J'ai remanié la trace écrite proposée dans la méthode pour en faire une leçon à manipuler qui permette aux élèves d'une part de réfléchir pendant la construction de la leçon (associer les bons critères au bons triangles, trouver l'ordre logique de la leçon, trouver ce qui va se manipuler) et d'autre part de s'interroger seul lors de la révision de la leçon. Leçon sur les triangles ce2. En premier, ils verront donc 3 triangles, qui ont été marqués de symboles pour que l'on comprenne leurs caractéristiques en un coup d'oeil. L'élève pourra donc les énoncer puis vérifier que ça soit bon en tournant le premier volet. Ensuite il devra trouver le nom de ce triangle, et vérifier en tournant le deuxième volet. J'ai rajouté 2 Qr codes qui renvoient aux vidéos des Fondamentaux sur le triangle isocèle et le triangle rectangle. Voici la leçon en version modifiable et en PDF: J'en profite également pour vous faire part d'une activité que je fais en début de séance pour réactiver la notion: le tracé de figures sur géoplans: C'est une autre façon de percevoir les égalités d'angles et de mesures, et bien sûr on peut vérifier!
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Remarque 1: Dans la pratique, on ne trace que les arcs de cercle utiles. Remarque 2: Le triangle ABC' est une autre solution Vous avez choisi le créneau suivant: Nous sommes désolés, mais la plage horaire choisie n'est plus disponible. Nous vous invitons à choisir un autre créneau.

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L'office fédéral allemand de police criminelle assure la reconnaissance faciale sur les photos mugshot de chaque service de police allemand. Le service des douanes australiennes utilise un système informatisé de traitement des frontières appelé SmartGate, qui comprend un logiciel de reconnaissance faciale permettant de comparer le visage des détenteurs de passeport avec l'image du passeport afin de certifier que le détenteur correct est en possession du passeport. Le Département d'État des États-Unis utilise un système de reconnaissance de visages de grande taille avec plus de 75 millions de photographies, utilisé régulièrement pour le traitement des visas. Presque tous les casinos utilisent un système de reconnaissance de visage pour identifier les compteurs de cartes ou les personnalités douteuses dans leur liste noire.

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Si les gens ont des tons de peau différents, et des couleurs de cheveux différentes, alors vous pourriez juste être en mesure d'utiliser la reconnaissance de base de l'espace de couleur pour obtenir un bon résultat. Sinon, vous êtes dans un grand projet. EDIT: voici une liste d'articles de la CMU qui peuvent vous orienter dans la bonne direction Si j'étais vous, je lirais certains de ces articles et suivrais les références. En plus de Eigenfaces, je regarderais Fisherfaces. Voici un article académique qui compare les performances des deux algorithmes Eigenfaces vs Fisherfaces. Il montre de meilleures performances avec Fisherfaces. Je suis également d'accord avec tfinniga que OpenCV vaut votre temps, je l'ai déjà utilisé pour la détection de visage. Enfin, vous devriez être plus précis. Voulez-vous détecter la présence d'un visage dans une image, puis identifier où ou voulez-vous détecter un visage spécifique dans une image? Les solutions listées ici sont pour la dernière question. Si vous voulez aborder la première question, je suggère de rechercher dans la littérature des caractéristiques adaboost et haar.

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Le chargement des images des personnes que nous voulons reconnaître ou détecter, chacune des images est nommée par le nom de la personne. La récupération des données liées à la reconnaissance faciale auprès des images chargées. Le lancement d'un traitement en boucle ayant comme mission: 1. La capture d'une image auprès du flux du périphérique. 2. La détection des visages existants dans l'image. 3. La récupération des données liées aux caractéristiques faciales. 4. La construction des rectangles colorés autours de chaque visage détecté. 5. La comparaison des visages détectés et ceux qu'on cherche afin de trouver un matching. 6. Après détection d'un matching, le nom de la personne est affiché sous le rectangle coloré associé au visage détectée. 7. L'affichage de l'image reproduite en affichage pour l'utilisateur. Exécution du Script et Test Nous allons maintenant faire un petit test sur une photo des joueurs du Manchester United Football Club. Résultat obtenu après l'exécution du script: Code Source Nous avons vu dans ce guide comment créer un script de détection faciale en temps réel.

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