Titre :	Extraction des caractéristiques pour la lecture automatique des chiffres manuscrits
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Idir Hamdad, Auteur ; Merdaoui Amar, Auteur ; Malika Ait Aider, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI
Année de publication :	2012
Importance :	86 p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm.
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Apprentissage  Classification  Machines à vecteurs de supports (SVM)  Reconnaissance des chiffres manuscrits  Extraction des caractéristiques  Masques de Kirsch  Filtres de Gabor  Moments de Zernike  Théorie des ondelettes .
Résumé :	Dans le schéma de reconnaissance de chiffres manuscrits, interviennent deux étapes essentielles : l’étape d’extraction de caractéristiques et l’étape de classification. Ainsi, notre contribution dans ce mémoire, consiste à intervenir dans la première étape en choisissant les descripteurs de formes les plus discriminants possibles pour caractériser le contenu de l’image, et dans la seconde phase, nous avons implémenté le séparateur à vaste marge (SVM). Dans ce projet, nous avons utilisé quatre méthodes d’extraction de primitives ; la méthode de Kirsch qui consiste à extraire les composantes directionnelles (caractéristiques locales) et les caractéristiques globales à partir de l’image initiale. L’application des filtres de Gabor à l’image initiale, nous a permis d’extraire d’autres types de caractéristiques à partir des images filtrées comme l’énergie, la moyenne et la variance. Nous avons également implémenté les moments de Zernike connus comme descripteurs puissants et ce, grâce à leurs propriété d’invariance par translation, rotation et d’orthogonalité. Pour mener, une étude comparative, nous avons rajouté un autre descripteur très puissant, basé sur la transformée en ondelettes. En effet, ce dernier descripteur, surmonte tous les problèmes posés par les descripteurs précédents.
En ligne :	https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7356/HamdadIdir_MerdaouiA.pdf?sequenc [...]
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=25133

Extraction des caractéristiques pour la lecture automatique des chiffres manuscrits [theses et memoires] / Idir Hamdad, Auteur ; Merdaoui Amar, Auteur ; Malika Ait Aider, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2012 . - 86 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Apprentissage  Classification  Machines à vecteurs de supports (SVM)  Reconnaissance des chiffres manuscrits  Extraction des caractéristiques  Masques de Kirsch  Filtres de Gabor  Moments de Zernike  Théorie des ondelettes .
Résumé :	Dans le schéma de reconnaissance de chiffres manuscrits, interviennent deux étapes essentielles : l’étape d’extraction de caractéristiques et l’étape de classification. Ainsi, notre contribution dans ce mémoire, consiste à intervenir dans la première étape en choisissant les descripteurs de formes les plus discriminants possibles pour caractériser le contenu de l’image, et dans la seconde phase, nous avons implémenté le séparateur à vaste marge (SVM). Dans ce projet, nous avons utilisé quatre méthodes d’extraction de primitives ; la méthode de Kirsch qui consiste à extraire les composantes directionnelles (caractéristiques locales) et les caractéristiques globales à partir de l’image initiale. L’application des filtres de Gabor à l’image initiale, nous a permis d’extraire d’autres types de caractéristiques à partir des images filtrées comme l’énergie, la moyenne et la variance. Nous avons également implémenté les moments de Zernike connus comme descripteurs puissants et ce, grâce à leurs propriété d’invariance par translation, rotation et d’orthogonalité. Pour mener, une étude comparative, nous avons rajouté un autre descripteur très puissant, basé sur la transformée en ondelettes. En effet, ce dernier descripteur, surmonte tous les problèmes posés par les descripteurs précédents.
En ligne :	https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7356/HamdadIdir_MerdaouiA.pdf?sequenc [...]
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=25133