Titre :	Classification des textures par les réseaux de neurones convolutifs
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Noura Houacine, Auteur ; Khelifa Nadia, Auteur ; Kamal Hammouche, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi-Ouzou : UMMTO F.G.E.I
Année de publication :	2018
Importance :	70 p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Classification  CNN  Réseaux de neurones  Texture  Reconnaissance des images  Bases des textures.
Résumé :	Nous avons présenté dans ce mémoire une méthode de classification des textures basée sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN). La classification des images ou des textures est une procédure très utilisée en reconnaissance des formes. Elle permet de reconnaitre, d'identifier le type ou de déterminer à quel groupe appartient un objet une partie de l'image à partir d'un ensemble de caractéristiques. La texture est l'une des caractéristiques souvent utilisée en classification des images en général car elle permet de décrire l'état ou l'apparence de différentes surfaces artificielles ou naturelles. La caractérisation consiste à extraire un ensemble d'attributs à partir, soit directement de l'image de la texture soit après transformation. Pour faire face à ce problème, nous avons proposé un modèle de réseau CNN pour classer des images de texture. Ils permettent d'extraire des caractéristiques directement à partir des images
En ligne :	https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7631/HouacineNoura_KhelifaNadia.pdf?s [...]
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=33576

Classification des textures par les réseaux de neurones convolutifs [theses et memoires] / Noura Houacine, Auteur ; Khelifa Nadia, Auteur ; Kamal Hammouche, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : UMMTO F.G.E.I, 2018 . - 70 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Classification  CNN  Réseaux de neurones  Texture  Reconnaissance des images  Bases des textures.
Résumé :	Nous avons présenté dans ce mémoire une méthode de classification des textures basée sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN). La classification des images ou des textures est une procédure très utilisée en reconnaissance des formes. Elle permet de reconnaitre, d'identifier le type ou de déterminer à quel groupe appartient un objet une partie de l'image à partir d'un ensemble de caractéristiques. La texture est l'une des caractéristiques souvent utilisée en classification des images en général car elle permet de décrire l'état ou l'apparence de différentes surfaces artificielles ou naturelles. La caractérisation consiste à extraire un ensemble d'attributs à partir, soit directement de l'image de la texture soit après transformation. Pour faire face à ce problème, nous avons proposé un modèle de réseau CNN pour classer des images de texture. Ils permettent d'extraire des caractéristiques directement à partir des images
En ligne :	https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7631/HouacineNoura_KhelifaNadia.pdf?s [...]
Format de la ressource électronique :	PDF
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