Titre :	Etude du réseau de neurones à champs récepteurs pour l’image : application pour la classification de Textures
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Hamza Ouerdi ; Farida Dorbane, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi.Ouzou : U.M.M.T.O
Année de publication :	2020
Importance :	66 p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm.
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Réseau de neurones  Champs récepteurs  Texture  Analyse de la texture  Classification des images  Bases d'images textures
Résumé :	La texture est une propriété importante utilisée pour classer des images ou des parties dans une image. Afin d'exploiter cette notion, l'étape d'analyse de la texture est primordiale dans un processus de classification ou de segmentation, elle caractérise les variations spatiales des motifs d'image dans le but d'extraire des informations de l'image en fonction de certaines procédures et méthodes. De nombreuses méthodes ont été développées pour caractériser les textures. Du fait du choix et de la complexité de ces méthodes, nous avons choisi d'utiliser une méthode beaucoup plus simple, en architecture et en fonctionnement, qui est le réseau de neurones à champs récepteurs pour l'image (IRF-NN). Ce réseau a montré une bonne capacité de généralisation, avec des taux très satisfaisants de classification de différentes bases d'images. L'objectif de notre travail est d'étudier l'IRF-NN et de l'évaluer pour la classification des images de textures, tout en comparant les résultats obtenus avec ceux de la littérature
En ligne :	D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\OUERDI HAMZA.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=36044

Etude du réseau de neurones à champs récepteurs pour l’image : application pour la classification de Textures [theses et memoires] / Hamza Ouerdi ; Farida Dorbane, Directeur de thèse . - Tizi.Ouzou (Tizi.Ouzou) : U.M.M.T.O, 2020 . - 66 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Réseau de neurones  Champs récepteurs  Texture  Analyse de la texture  Classification des images  Bases d'images textures
Résumé :	La texture est une propriété importante utilisée pour classer des images ou des parties dans une image. Afin d'exploiter cette notion, l'étape d'analyse de la texture est primordiale dans un processus de classification ou de segmentation, elle caractérise les variations spatiales des motifs d'image dans le but d'extraire des informations de l'image en fonction de certaines procédures et méthodes. De nombreuses méthodes ont été développées pour caractériser les textures. Du fait du choix et de la complexité de ces méthodes, nous avons choisi d'utiliser une méthode beaucoup plus simple, en architecture et en fonctionnement, qui est le réseau de neurones à champs récepteurs pour l'image (IRF-NN). Ce réseau a montré une bonne capacité de généralisation, avec des taux très satisfaisants de classification de différentes bases d'images. L'objectif de notre travail est d'étudier l'IRF-NN et de l'évaluer pour la classification des images de textures, tout en comparant les résultats obtenus avec ceux de la littérature
En ligne :	D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\OUERDI HAMZA.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
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