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dc.contributor.authorBenslimane, Ahmed Amine
dc.contributor.authorKetteb, Hacene
dc.date.accessioned2021-03-22T08:00:41Z
dc.date.available2021-03-22T08:00:41Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationRéseaux, Mobilité et Systèmes Embarquésen
dc.identifier.otherMAST.INF.22-20
dc.identifier.urihttps://www.ummto.dz/dspace/handle/ummto/13077
dc.description82 p. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractCette thèse porte sur la classification automatique d’images, appliquée aux images de bovins avec les réseaux de neurones convolutifs (CNN). L’objectif est de développer un système de classification automatique comme solution pour l’identification individuelle de bovins. Nous avons proposé en premier un système de classification basé sur une architecture CNN utilisée sur trois parties du corps de bovins (tête, dos, vache complète). Ensuite nous nous sommes orientés vers la classification avec une autre architecture dans le cas des images de tête. Nous avons alors proposé deux architectures CNN, une pour le dos et la vache complète et l'autre pour la tête. Les résultats obtenus montrent que notre méthode est performante dans tous les cas, elle s’est notamment avérée pertinente pour notre problématique.en
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectElevage de précision;en
dc.subjectIdentification individuelle;en
dc.subjectRéseaux de neurones convolutifs;en
dc.subjectClassification d’image;en
dc.subjectTraitement d’images.en
dc.titleIdentification individuelle de bovins à base de réseaux de neurones.en
dc.typeThesisen


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