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Auteur Lynda Taleb |
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Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesEtude comparative des performances des classifieurs Support Vector Machines (SVM) et Fuzzy C-Means (FCM). Application à la segmentation d’images texturées / Saida Mechhat (2017)
Titre : Etude comparative des performances des classifieurs Support Vector Machines (SVM) et Fuzzy C-Means (FCM). Application à la segmentation d’images texturées Type de document : theses et memoires Auteurs : Saida Mechhat, Auteur ; Lynda Taleb, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2017 Importance : 64 f. Présentation : ill. Format : 30cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Segmentation Segmentation d'images Classification Texture Cassifieur supervisé SVM Classifieur non supervisé FCM Taux de classification. Résumé : Ce mémoire de fin d’étude vise à évaluer les performances de deux algorithmes de classification : Le classifieur supervisé SVM et le classifieur non supervisé FCM en vue d’une segmentation d’image basée sur la notion de texture. La classification non supervisée consiste à partitionner les données d’entrée d’un classifieur en classes distinctes suivant le
prédicat de texture, tandis que la classification supervisée exploite les connaissances à priori sur l’appartenance de quelques prototypes aux classes adéquates « données d’apprentissage ».
Afin d’évaluer les algorithmes considérés, des testes ont été effectué en premier temps sur un ensemble de base de données comportant neuf fichiers de données bidimensionnelles, deux tridimensionnelles et cinq bases de données de grandes dimensions. Ainsi, les deux classifieur on été exploité dans le cas de la classification des attributs de textures en se servant d’un ensemble de sept images comportant de différents type de texture. Le critère d’évaluations ‘taux de classification’ à été définit pour comparer les résultats obtenus avec les deux méthodes de classification. A la fin une conclusion et quelque perspective sont données.En ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7604/MechhatSaida.pdf?sequence=1&isAl [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=32623 Etude comparative des performances des classifieurs Support Vector Machines (SVM) et Fuzzy C-Means (FCM). Application à la segmentation d’images texturées [theses et memoires] / Saida Mechhat, Auteur ; Lynda Taleb, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2017 . - 64 f. : ill. ; 30cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Segmentation Segmentation d'images Classification Texture Cassifieur supervisé SVM Classifieur non supervisé FCM Taux de classification. Résumé : Ce mémoire de fin d’étude vise à évaluer les performances de deux algorithmes de classification : Le classifieur supervisé SVM et le classifieur non supervisé FCM en vue d’une segmentation d’image basée sur la notion de texture. La classification non supervisée consiste à partitionner les données d’entrée d’un classifieur en classes distinctes suivant le
prédicat de texture, tandis que la classification supervisée exploite les connaissances à priori sur l’appartenance de quelques prototypes aux classes adéquates « données d’apprentissage ».
Afin d’évaluer les algorithmes considérés, des testes ont été effectué en premier temps sur un ensemble de base de données comportant neuf fichiers de données bidimensionnelles, deux tridimensionnelles et cinq bases de données de grandes dimensions. Ainsi, les deux classifieur on été exploité dans le cas de la classification des attributs de textures en se servant d’un ensemble de sept images comportant de différents type de texture. Le critère d’évaluations ‘taux de classification’ à été définit pour comparer les résultats obtenus avec les deux méthodes de classification. A la fin une conclusion et quelque perspective sont données.En ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7604/MechhatSaida.pdf?sequence=1&isAl [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=32623 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.AUTO.67-17/1 MAST.AUTO.67-17 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / FGE Master en Automatique Disponible MAST.AUTO.67-17/2 MAST.AUTO.67-17 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / FGE Master en Automatique Disponible Les abonnés qui ont emprunté ce document ont également emprunté :
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locuteurenmodedépendantdutexte(mêmephrase),surunensemblefermé(nombredes
locuteurslimitée).
D’abord,onaenregistréelesphrasesprononcéparleslocuteurs,puisonlesappliquedes
prétraitementspourextrairelesparamètresqu’onabesoin telquelafréquence
fondamentale,labandepassanteetletauxdepassageparzéros.
Ensuite,cesparamètrescaractéristiques deslocuteurs,sontappliquéesauxentréesdes
réseauxdeneurones,desortequeà chaqueentréecorrespond un codequireprésentel’un
parmi ceslocuteurs.
Enfin,l’applicationdelaméthodederéseaudeneuronesurlesignaldeparole,nousa
permisd’obtenirdebonrésultatsc'est-à -direreconnaitrelelocuteurquiparlemaisdansdes
conditionsd’enregistrementbienrespectéeset contrôlées.En ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/8131/Zianinora_TalebLynda.pdf?sequenc [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=26701 Traitement de la parole : Application des réseaux de neurones à la reconnaissance du locuteur [theses et memoires] / Nora Ziani, Auteur ; Lynda Taleb, Auteur ; Salah Haddab, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2010 . - 59p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Réseau de neurones Reconnaissance du locuteur Résumé : Letraitement de la parole est un domaine trèsvaste,onaintéresséà lareconnaissancedu
locuteurenmodedépendantdutexte(mêmephrase),surunensemblefermé(nombredes
locuteurslimitée).
D’abord,onaenregistréelesphrasesprononcéparleslocuteurs,puisonlesappliquedes
prétraitementspourextrairelesparamètresqu’onabesoin telquelafréquence
fondamentale,labandepassanteetletauxdepassageparzéros.
Ensuite,cesparamètrescaractéristiques deslocuteurs,sontappliquéesauxentréesdes
réseauxdeneurones,desortequeà chaqueentréecorrespond un codequireprésentel’un
parmi ceslocuteurs.
Enfin,l’applicationdelaméthodederéseaudeneuronesurlesignaldeparole,nousa
permisd’obtenirdebonrésultatsc'est-à -direreconnaitrelelocuteurquiparlemaisdansdes
conditionsd’enregistrementbienrespectéeset contrôlées.En ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/8131/Zianinora_TalebLynda.pdf?sequenc [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=26701 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité ING.ELN.52-10/2 ING.ELN.52-10 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / FGE Ingénieur en Electronique Disponible ING.ELN.52-10/1 ING.ELN.52-10 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / FGE Ingénieur en Electronique Disponible Les abonnés qui ont emprunté ce document ont également emprunté :
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