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| Titre : | Classification des images texturées par le réseau ELM-LRF | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Sihem Menaoum ; Khimoud Hayat ; Farida Dorbane, Directeur de thèse | | Editeur : | TIZI-OUZOU : FGEI.UMMTO | | Année de publication : | 2019 | | Importance : | 62 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30 cm. | | Note générale : | Bibliogr | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Réseau de neurone image ELM-LRF | | Résumé : | Dans ce travail, nous avons abordé la notion de texture, qui est eu même temps importante et complexe. La texture est une information qui permet de caractériser un objet ou une surface dans une image, à côté des autres informations comme la couleur et l'intensité lumineuse.
L'idée de ce travail est d'éviter l'étape du choix de descripteur de texture et d'extraction de caractéristiques, en utilisant le réseau ELM-LRF qui exploite l'image brute sans aucun traitement au préalable. En plus, d'exploiter certains avantages de ce réseau comme la simplicité de son architecture et le nombre réduit des paramètres à ajuster.
Les résultats ont montré clairement le réseau ELM-LRF est bien adaptée sur des images non texturées, les deux bases de visage, comme c'était le cas dans le travail [37]. En revanche, les résultats de classification des images textures que nous avons obtenus ne sont pas satisfaisants par rapport à ceux obtenus en utilisant un réseau de neurones à convolution 11 couches [38]. | | En ligne : | D:\CD THESES 2019\MAST.AUTO\MENAOUM SIHEM; KHIMOUD HAYAT.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=34326 |
Classification des images texturées par le réseau ELM-LRF [theses et memoires] / Sihem Menaoum ; Khimoud Hayat ; Farida Dorbane, Directeur de thèse . - TIZI-OUZOU (TIZI-OUZOU) : FGEI.UMMTO, 2019 . - 62 p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr Langues : Français | Mots-clés : | Réseau de neurone image ELM-LRF | | Résumé : | Dans ce travail, nous avons abordé la notion de texture, qui est eu même temps importante et complexe. La texture est une information qui permet de caractériser un objet ou une surface dans une image, à côté des autres informations comme la couleur et l'intensité lumineuse.
L'idée de ce travail est d'éviter l'étape du choix de descripteur de texture et d'extraction de caractéristiques, en utilisant le réseau ELM-LRF qui exploite l'image brute sans aucun traitement au préalable. En plus, d'exploiter certains avantages de ce réseau comme la simplicité de son architecture et le nombre réduit des paramètres à ajuster.
Les résultats ont montré clairement le réseau ELM-LRF est bien adaptée sur des images non texturées, les deux bases de visage, comme c'était le cas dans le travail [37]. En revanche, les résultats de classification des images textures que nous avons obtenus ne sont pas satisfaisants par rapport à ceux obtenus en utilisant un réseau de neurones à convolution 11 couches [38]. | | En ligne : | D:\CD THESES 2019\MAST.AUTO\MENAOUM SIHEM; KHIMOUD HAYAT.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=34326 |
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