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L'approche de la reconnaissance et de l'identification faciales par les réseaux neuronaux profonds s'appuie sur des architectures avancées telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour analyser et distinguer les caractéristiques faciales avec une grande précision. En s'entraînant sur de vastes ensembles de données d'images faciales, ces réseaux apprennent à extraire et à coder des caractéristiques distinctives, ce qui leur permet de reconnaître et d'identifier des individus, même dans des conditions variées. Cette méthode améliore considérablement les performances des applications réelles, telles que les systèmes de sécurité et l'authentification des utilisateurs, en fournissant des solutions fiables et évolutives aux défis de la reconnaissance faciale.