Deep Belief Network and Auto-Encoder for Face Classification

The Deep Learning models have drawn ever-increasing research interest owing to their intrinsic capability of overcoming the drawback of traditional algorithm. Hence, we have adopted the representative Deep Learning methods which are Deep Belief Network (DBN) and Stacked Auto-Encoder (SAE), to initialize deep supervised Neural Networks (NN), besides of Back Propagation Neural Networks (BPNN) applied to face classification task. Moreover, our contribution is to extract hierarchical representations of face image based on the Deep Learning models which are: DBN, SAE and BPNN. Then, the extracted feature vectors of each model are used as input of NN classifier. Next, to test our approach and evaluate its performance, a simulation series of experiments were performed on two facial databases: BOSS and MIT. Our proposed approach which is (DBN,NN) has a significant improvement on the classification error rate compared to (SAE,NN) and BPNN which we get 1.14% and 1.96% in terms of error rate with BOSS and MIT respectively

Self scale estimation of the tracking window merged with adaptive particle filter tracker

Tracking a mobile object is one of the important topics in pattern recognition, but style has some obstacles. A Reliable tracking system must adjust their tracking windows in real time according to appearance changes of the tracked object. Furthermore, it has to deal with many challenges when one or multiple objects need to be tracked, for instance when the target is partially or fully occluded, background clutter, or even some target region is blurred. In this paper, we will present a novel approach for a single object tracking that combines particle filter algorithm and kernel distribution that update its tracking window according to object scale changes, whose name is multi-scale adaptive particle filter tracker. We will demonstrate that the use of particle filter combined with kernel distribution inside the resampling process will provide more accurate object localization within a research area. Furthermore, its average error for target localization was significantly lower than 21.37 pixels as the mean value. We have conducted several experiments on real video sequences and compared acquired results to other existing state of the art trackers to demonstrate the effectiveness of the multi-scale adaptive particle filter tracker

The Performance of LBP and NSVC Combination Applied to Face Classification

The growing demand in the field of security led to the development of interesting approaches in face classification. These works are interested since their beginning in extracting the invariant features of the face to build a single model easily identifiable by classification algorithms. Our goal in this article is to develop more efficient practical methods for face detection. We present a new fast and accurate approach based on local binary patterns (LBP) for the extraction of the features that is combined with the new classifier Neighboring Support Vector Classifier (NSVC) for classification. The experimental results on different natural images show that the proposed method can get very good results at a very short detection time. The best precision obtained by LBP-NSVC exceeds 99%

Métastase mandibulaire d’un carcinome folliculaire de la thyroïde : un cas rare après 7 ans

Introduction : Les métastases au niveau de la mandibule ne représentent que 1 % des tumeurs malignes de la cavité buccale. Observation : Nous rapportons le cas d’un patient opéré il y a 7 ans pour un carcinome folliculaire de la thyroïde et qui présentait une tumeur mandibulaire localisée sans métastases à distance. Une exérèse de la tumeur mandibulaire avec reconstruction a été réalisée. L’histologie révélait une métastase mandibulaire d’un carcinome folliculaire de la thyroïde. L’évolution était favorable avec un recul de 17 mois. Conclusion : Bien que rares, les métastases mandibulaires de la thyroïde doivent être évoquées devant toute tumeur de la région buccale, car la détection et le traitement de ces lésions métastatiques à un stade précoce améliorent la survie des patients

Deep Belief Network and Auto-Encoder for Face Classification

The Deep Learning models have drawn ever-increasing research interest owing to their intrinsic capability of overcoming the drawback of traditional algorithm. Hence, we have adopted the representative Deep Learning methods which are Deep Belief Network (DBN) and Stacked Auto-Encoder (SAE), to initialize deep supervised Neural Networks (NN), besides of Back Propagation Neural Networks (BPNN) applied to face classification task. Moreover, our contribution is to extract hierarchical representations of face image based on the Deep Learning models which are: DBN, SAE and BPNN. Then, the extracted feature vectors of each model are used as input of NN classifier. Next, to test our approach and evaluate its performance, a simulation series of experiments were performed on two facial databases: BOSS and MIT. Our proposed approach which is (DBN,NN) has a significant improvement on the classification error rate compared to (SAE,NN) and BPNN which we get 1.14% and 1.96% in terms of error rate with BOSS and MIT respectivel

Quand les complications de la dépigmentation conduisent à l’indication d’une lipectomie abdominale atypique

La lipectomie abdominale est l'une des interventions les plus habituelles de la chirurgie plastique. Néanmoins certaines spécificités peuvent donner lieu à une dermo- lipectomie atypique. Le cas décrit ici présente des singularités à la fois morphologiques, étiologiques et thérapeutiques. Il s'agit d'une patiente d'origine africaine obèse, diabétique, présentant deux volumineux tabliers abdominaux, l'un supra et l'autre infra ombilical. Une atrophie cutanée majeure avec de larges vergetures ressemblant à des cicatrices chéloïdes avec une fragilité extrême de la peau qui s'arrache au moindre traumatisme. Il s'agit de complications de la dépigmentation artificielle. Il a été réalisé une Dermolipectomie abdominale « centrifuge » à double étage : in situ sans décollement cutané, sans transposition de l'ombilic, préservant la peau centrale de meilleure qualité, en deux temps opératoires (un pour chaque étage). Le choix d'une dermolipectomie atypique, sans décollement et en deux temps, vise à corriger une déformation atypique en minimisant les risques de complications  (infection, nécrose, désunion) dans un contexte de diabète, d'obésité non traitée et de fragilité cutanée, tous trois facteurs de risque de morbidité post-opératoire.The Pan African Medical Journal 2015;2

Histiocytose langerhansienne osseuse multifocale. À propos d’un cas

L’histiocytose langerhansienne est une maladie proliférative non maligne, qui intéresse les cellules dendritiques de Langerhans. Il s’agit d’une maladie orpheline touchant essentiellement l’enfant et l’adulte jeune. Son étiologie reste encore inconnue, son spectre clinique est assez large. Nous rapportons un cas clinique d’histiocytose langerhansienne osseuse multifocale chez un jeune adulte de 25 ans ayant touché initialement le rachis, et secondairement la mandibule et le crâne. Le diagnostic fut confirmé par l’examen histologique. L’évolution fut favorable après un traitement chirurgical non agressif. À partir de cette observation, nous ferons une revue de la littérature pour mettre le point sur les aspects cliniques, histologiques, radiologiques, thérapeutiques et évolutifs de cette maladie orphelin