Titre :	Détection d’objets par les réseaux de neurones profonds (Deep Learning) en utilisant le PFH (Point Feature Histograms)
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Lydia Mohand Kaci ; Ghena Ourida ; Takfarinas Chelli, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi-Ouzou : U.M.M.T.O
Année de publication :	2021
Importance :	50 p.
Présentation :	ill.
Format :	24cm.
Note générale :	Bibliog
Langues :	Français
Mots-clés :	Apprentissage en profondeur  Vision par ordinateur  Détection d'objets  Suivi et la reconnaissance d'objet  Machine learning  Réseaux de neurones
Résumé :	Aujourd'hui, en raison du développement continu des capacités informatiques et de la grande disponibilité des données, l'apprentissage en profondeur est utilisé dans de nombreux domaines, en particulier la vision par ordinateur. Grâce aux algorithmes d'apprentissage profond, le domaine de la détection d'objets, comme l'une des applications de vision par ordinateur, a connu une révolution complète. La détection d'objet est un domaine très vaste et très important dans la recherche, parce que les recherches actuelles visent à crée des systèmes qui se rapproches des compétences de l'être humain dans la perception et le suivi et la reconnaissance d'objet. La détection d'objet elle est parmi les applications pratiques les plus intéressantes dans la vie courante. Dans la carde de ce mémoire, nous avons présentez la détection d'objets par un réseau de neurone profond.
En ligne :	D:\CD THESES 2021\MAST ELN\MOHAND KACI LYDIA; GHENA OURIDA.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=36473

Détection d’objets par les réseaux de neurones profonds (Deep Learning) en utilisant le PFH (Point Feature Histograms) [theses et memoires] / Lydia Mohand Kaci ; Ghena Ourida ; Takfarinas Chelli, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : U.M.M.T.O, 2021 . - 50 p. : ill. ; 24cm.
Bibliog
Langues : Français

Mots-clés :	Apprentissage en profondeur  Vision par ordinateur  Détection d'objets  Suivi et la reconnaissance d'objet  Machine learning  Réseaux de neurones
Résumé :	Aujourd'hui, en raison du développement continu des capacités informatiques et de la grande disponibilité des données, l'apprentissage en profondeur est utilisé dans de nombreux domaines, en particulier la vision par ordinateur. Grâce aux algorithmes d'apprentissage profond, le domaine de la détection d'objets, comme l'une des applications de vision par ordinateur, a connu une révolution complète. La détection d'objet est un domaine très vaste et très important dans la recherche, parce que les recherches actuelles visent à crée des systèmes qui se rapproches des compétences de l'être humain dans la perception et le suivi et la reconnaissance d'objet. La détection d'objet elle est parmi les applications pratiques les plus intéressantes dans la vie courante. Dans la carde de ce mémoire, nous avons présentez la détection d'objets par un réseau de neurone profond.
En ligne :	D:\CD THESES 2021\MAST ELN\MOHAND KACI LYDIA; GHENA OURIDA.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
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