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| Titre : | Etude et application du réseau ELM-LRF en classification des images | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Siham Khellout ; Lakhdari Hakima ; Farida Dorbane, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi-Ouzou : UMMTO.FGEI | | Année de publication : | 2017 | | Importance : | 40 p. | | Présentation : | ill | | Format : | 30 cm | | Note générale : | Bibliogr | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Réseaux de neurones Apprentissage supervisé Apprentissage non supervisé Fonctions d’activation Réseau feedforward Apprentissage machine extrême( Extreme Learning machine) Champs récepteurs locaux (Local Receptif Field) Classification de données Réseaux de neurones à convolution(Convolutional Neural Network) Extraction de caractéristiques Sous-échantillonnage (pooling) Algorithmes classiques Base de données Base d’images Masque de convolution Masque de pooling Carte de caractéristique. | | Résumé : | Dans ce mémoire, on s’est intéressé à présenter les notions de base pour la compréhension des réseaux de neurones, des généralités sur le réseau ELM ainsi son extension ELM-LRF pour la classification des images. L’objectif de ce travail consiste à évaluer ce réseau, et pour cela, nous l’avons testé sur deux bases différentes. La base des images Yalefaces, en niveau de gris, pour la reconnaissance de personnes et la base des images ALOI, en couleur, de 1000 objets.
L’algorithme ELM a été implémenté sous Matlab et il a montré une bonne capacité d’apprentissage et de généralisation sur deux types d’images : niveaux de gris et couleurs, compte tenu des paramètres du réseau, le nombre de cartes la taille des masques de convolution et de pooling qui sont très simple à ajuster, donnés en connaissant certaines informations concernant les images à classer. | | En ligne : | https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7673/KhelloutSiham_LakhdariHakima.pdf [...] | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=32811 |
Etude et application du réseau ELM-LRF en classification des images [theses et memoires] / Siham Khellout ; Lakhdari Hakima ; Farida Dorbane, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2017 . - 40 p. : ill ; 30 cm. Bibliogr Langues : Français | Mots-clés : | Réseaux de neurones Apprentissage supervisé Apprentissage non supervisé Fonctions d’activation Réseau feedforward Apprentissage machine extrême( Extreme Learning machine) Champs récepteurs locaux (Local Receptif Field) Classification de données Réseaux de neurones à convolution(Convolutional Neural Network) Extraction de caractéristiques Sous-échantillonnage (pooling) Algorithmes classiques Base de données Base d’images Masque de convolution Masque de pooling Carte de caractéristique. | | Résumé : | Dans ce mémoire, on s’est intéressé à présenter les notions de base pour la compréhension des réseaux de neurones, des généralités sur le réseau ELM ainsi son extension ELM-LRF pour la classification des images. L’objectif de ce travail consiste à évaluer ce réseau, et pour cela, nous l’avons testé sur deux bases différentes. La base des images Yalefaces, en niveau de gris, pour la reconnaissance de personnes et la base des images ALOI, en couleur, de 1000 objets.
L’algorithme ELM a été implémenté sous Matlab et il a montré une bonne capacité d’apprentissage et de généralisation sur deux types d’images : niveaux de gris et couleurs, compte tenu des paramètres du réseau, le nombre de cartes la taille des masques de convolution et de pooling qui sont très simple à ajuster, donnés en connaissant certaines informations concernant les images à classer. | | En ligne : | https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7673/KhelloutSiham_LakhdariHakima.pdf [...] | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=32811 |
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Etude et application du réseau ELM-LRF en classification des images (2017) 
