Titre :	Etude du réseau de neurones à champs récepteurs pour l’image, application pour la classification de visages
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Feriel Oulmane ; Berzane Sylia ; Farida Dorbane, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi.Ouzou : U.M.M.T.O
Année de publication :	2020
Importance :	45 p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm.
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Réseaux de neurones  Visage  Images  Base de visages ORL  Base de visages Yale
Résumé :	Dans ce mémoire, on s'est intéressé à présenter les notions de base pour la compréhension des réseaux de neurones en général et l'IRF-NN en particulier, qui est un réseau de neurones à champs récepteurs pour la classification des images. L'objectif de ce travail consiste à évaluer ce réseau, et pour cela, nous l'avons testé sur quatre bases d'images visages différentes. La base ORL, la base Yale et la base Extended Yale B qui sont en niveau de gris, et la base Georgia Tech qui est en couleur pour la reconnaissance de visages. L'algorithme d'IRF-NN 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, son architecture est très simple (une seule couche cachée) avec un nombre important de neurones cachés qui sont très simple à ajuster, donnés en connaissant certaines informations concernant les images à classer.
En ligne :	D:\CD THESES 2020\MAST.AUTO\OULMANE FERIEL; BERZANE SYLIA.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=35216

Etude du réseau de neurones à champs récepteurs pour l’image, application pour la classification de visages [theses et memoires] / Feriel Oulmane ; Berzane Sylia ; Farida Dorbane, Directeur de thèse . - Tizi.Ouzou (Tizi.Ouzou) : U.M.M.T.O, 2020 . - 45 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Réseaux de neurones  Visage  Images  Base de visages ORL  Base de visages Yale
Résumé :	Dans ce mémoire, on s'est intéressé à présenter les notions de base pour la compréhension des réseaux de neurones en général et l'IRF-NN en particulier, qui est un réseau de neurones à champs récepteurs pour la classification des images. L'objectif de ce travail consiste à évaluer ce réseau, et pour cela, nous l'avons testé sur quatre bases d'images visages différentes. La base ORL, la base Yale et la base Extended Yale B qui sont en niveau de gris, et la base Georgia Tech qui est en couleur pour la reconnaissance de visages. L'algorithme d'IRF-NN 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, son architecture est très simple (une seule couche cachée) avec un nombre important de neurones cachés qui sont très simple à ajuster, donnés en connaissant certaines informations concernant les images à classer.
En ligne :	D:\CD THESES 2020\MAST.AUTO\OULMANE FERIEL; BERZANE SYLIA.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
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