Développement d’un système de vérification de la prière à base de deep learning

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

L’islam a accordé à la prière un statut élevé, car c’est la première chose que Dieu a commandée en matière de culte, et c’est le premier culte pour lequel un musulman est tenu responsable. Malheureusement, il y a beaucoup de facteurs qui affectent la mémoire humaine et lui font oublier (Ex : Alzheimer, vieillissement, stress et manque de sommeil). Cela affecte négativement l’exécution correcte de la prière. Dans ce travail, nous sommes intéressés à proposer un système intelligent qui utilise les techniques d’IA dans le but de vérifier la validité de la séquence de la prière. Le système doit apprendre à extraire des poses clés afin de réaliser la tâche en temps réel. Ceci est réalisé en utilisant les caractéristiques extraites à partir des points clés obtenus à l’aide de MediaPipe puis en traitant les données extraites avec un classificateur (Forêt Aléatoire, SVM, KNN, VGG16). Enfin, nous vérifions les résultats avec une séquence de référence de prière. Les résultats obtenus sont très encourageants, mais il est possible de faire des améliorations sur le système.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

09571a38-c733-44b3-ba8d-289481bf0072

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

1031659_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Amel Chami","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"M.Faouzi Zaiz ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Salima Bekkouche","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Développement d’un système de vérification de la prière à base de deep learning

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ترجمة الملخص

Islam has given prayer a high status because it is the first thing God has commanded in matters of worship, and it is the first worship for which a Muslim is held accountable. Unfortunately, there are many factors that affect human memory and make it forget (Ex: Alzheimer’s, aging, stress and lack of sleep). This negatively affects the correct performance of the prayer. In this work, we are interested in proposing an intelligent system that uses AI techniques in order to verify the validity of the prayer sequence. The system must learn to extract key poses (tracking) in order to perform the task in real time. This is achieved by using posture information extracted from features from key points obtained using MediaPipe. Instead of general features of distances and angles, geometric moments of posture are used as features for pose classification and then the extracted data is processed with a classifier (Random Forest, SVM, KNN, VGG16). Finally, we check the results with a reference prayer sequence. The obtained results are very encouraging, but it is still possible to do some improvements to the system.

كلمات الباحثين

prière, Deep-learning, Machine learning, mediapipe

إشراف وإعداد

الإشراف

M.Faouzi Zaiz

الإعداد

Amel Chami, Salima Bekkouche

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