Documents disponibles écrits par cet auteur

Reconnaissance automatique de formes / Diaf, Fatiha 

Public ISBD Titre : Reconnaissance automatique de formes : application au tri automatique de graines de semences Type de document : texte imprimé Auteurs : Diaf, Fatiha, Auteur ; Guerti, Mhania, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2003 Importance : 78 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mémoire de Magister : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2003 Bibliogr. 1 - 7 f Langues : Français (fre) Mots-clés : Reconnaissance  des  formes  Réseaux  de  neurones Classification  automatique  Tri  de  graines  A.C.P Index. décimale : M001403 Résumé : Le but de notre travail est l'étude et la réalisation de deux méthodes de reconnaissance automatiques de formes. Dans la première méthode, nous extrayons un certain nombre de paramètres morphologiques à partir des images des échantillons des objets à reconnaitre. Ensuite, après l'application de l'analyse en composantes principales (A.C.P) suivie de la classification automatique basée sur l'agrégation autour des centres mobiles aux données morphologiques obtenues, la signature polaire moyenne de chaque classe en présence est déterminée. La reconnaissance d'un objet s'effectue alors, en l'affectant à la classe correspondant à la plus petite erreur quadratique entre sa propre signature polaire et les signatures polaires moyennes de toutes les classes. En seconde partie, la méthode proposée est basée sur l'analyse de paramètres de texture calculés à partir de la matrice de cooccurrence et d'un réseau de neurones milticouches utilisé pour la classification dont l'apprentisage est réalisé par l'algorithme de rétropropagation. Appliquées à un échantillon de quatre cents graines de quatre espèces différentes, les deux méthodes ont fourni des résultats très intéressants. Reconnaissance automatique de formes : application au tri automatique de graines de semences [texte imprimé] / Diaf, Fatiha, Auteur ; Guerti, Mhania, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2003 . - 78 f. : ill. ; 30 cm. Mémoire de Magister : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2003 Bibliogr. 1 - 7 f Langues : Français (fre) Mots-clés : Reconnaissance  des  formes  Réseaux  de  neurones Classification  automatique  Tri  de  graines  A.C.P Index. décimale : M001403 Résumé : Le but de notre travail est l'étude et la réalisation de deux méthodes de reconnaissance automatiques de formes. Dans la première méthode, nous extrayons un certain nombre de paramètres morphologiques à partir des images des échantillons des objets à reconnaitre. Ensuite, après l'application de l'analyse en composantes principales (A.C.P) suivie de la classification automatique basée sur l'agrégation autour des centres mobiles aux données morphologiques obtenues, la signature polaire moyenne de chaque classe en présence est déterminée. La reconnaissance d'un objet s'effectue alors, en l'affectant à la classe correspondant à la plus petite erreur quadratique entre sa propre signature polaire et les signatures polaires moyennes de toutes les classes. En seconde partie, la méthode proposée est basée sur l'analyse de paramètres de texture calculés à partir de la matrice de cooccurrence et d'un réseau de neurones milticouches utilisé pour la classification dont l'apprentisage est réalisé par l'algorithme de rétropropagation. Appliquées à un échantillon de quatre cents graines de quatre espèces différentes, les deux méthodes ont fourni des résultats très intéressants.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
M001403	M001403	Papier	Bibliothèque centrale	Mémoire de Magister	Disponible

Documents numériques

DIAF.Fatiha.pdf URL