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Auteur Kessi Ali |
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Calcule des descripteurs dans le but de la classification automatique d’objet 3D / Mohamed Horri (2017)
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Titre : Calcule des descripteurs dans le but de la classification automatique d’objet 3D Type de document : theses et memoires Auteurs : Mohamed Horri, Auteur ; Kessi Ali, Auteur ; Takfarinas Chelli, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2017 Importance : 71f. Présentation : ill. Format : 30cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Image RGB-D Descripteur 3D Classification Algorithme k-means kinect Résumé : La classification c’est construire une collection d’objets Similaires au sein d’un même groupe et dissimilaires quand ils appartiennent à des groupes différents. Les algorithmes de classification non supervisées sont souvent utilisés pour étudier des données pour lesquelles peu d’information sont disponible. Il existe une très large famille de méthodes dédiées à la classification non supervisée dont le plus simple est l’algorithme de k-means. Notre objectif de mémoire est d’appliquer une version de k-means sur un base de référence contient 4440 objets 3D. Notre systéme atteint un taux de bonne reconnaissance de l’ordre 79%. En ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7512/HorriMohamed_KessiAli.pdf?sequen [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=32571 Calcule des descripteurs dans le but de la classification automatique d’objet 3D [theses et memoires] / Mohamed Horri, Auteur ; Kessi Ali, Auteur ; Takfarinas Chelli, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2017 . - 71f. : ill. ; 30cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Image RGB-D Descripteur 3D Classification Algorithme k-means kinect Résumé : La classification c’est construire une collection d’objets Similaires au sein d’un même groupe et dissimilaires quand ils appartiennent à des groupes différents. Les algorithmes de classification non supervisées sont souvent utilisés pour étudier des données pour lesquelles peu d’information sont disponible. Il existe une très large famille de méthodes dédiées à la classification non supervisée dont le plus simple est l’algorithme de k-means. Notre objectif de mémoire est d’appliquer une version de k-means sur un base de référence contient 4440 objets 3D. Notre systéme atteint un taux de bonne reconnaissance de l’ordre 79%. En ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7512/HorriMohamed_KessiAli.pdf?sequen [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=32571 Réservation
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