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Auteur Rayana Boubezari
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Affiner la rechercheApplication de l'algorithme SURF pour le tracking d'objets / Rayana Boubezari
Titre : Application de l'algorithme SURF pour le tracking d'objets Type de document : texte imprimé Auteurs : Rayana Boubezari, Auteur ; Larbes, Chérif, Directeur de thèse ; Bouridane, Ahmed, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2013 Importance : 22 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Master : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2013
Annexe f. 18 - 21 . Bibliogr. f. 22Langues : Français (fre) Mots-clés : Vision par ordinateur ; SURF ; Reconnaissance ; Descripteur ; Point d’intérêt ; Suivi ; Vidéo Index. décimale : Ms04313 Résumé : Ce projet a pour objectif l’étude d’un algorithme de traitement d’image, conçu pour la reconnaissance d’objet, et le suivi sur des vidéos. Il s’agit de l’algorithme SURF. En plus de l’étude théorique, une application de cet algorithme a été réalisée.
C’est un programme de tracking d’objet en mouvement. L’application a été réalisée à l’aide de la librairie OpenCV, et le suivi se fait à l’aide de la webcam.Application de l'algorithme SURF pour le tracking d'objets [texte imprimé] / Rayana Boubezari, Auteur ; Larbes, Chérif, Directeur de thèse ; Bouridane, Ahmed, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2013 . - 22 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
Mémoire de Master : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2013
Annexe f. 18 - 21 . Bibliogr. f. 22
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Vision par ordinateur ; SURF ; Reconnaissance ; Descripteur ; Point d’intérêt ; Suivi ; Vidéo Index. décimale : Ms04313 Résumé : Ce projet a pour objectif l’étude d’un algorithme de traitement d’image, conçu pour la reconnaissance d’objet, et le suivi sur des vidéos. Il s’agit de l’algorithme SURF. En plus de l’étude théorique, une application de cet algorithme a été réalisée.
C’est un programme de tracking d’objet en mouvement. L’application a été réalisée à l’aide de la librairie OpenCV, et le suivi se fait à l’aide de la webcam.Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire Ms04313A Ms04313 Papier Bibliothèque centrale Mémoire de Master Disponible Ms04313B Ms04313 Papier Bibliothèque centrale Mémoire de Master Disponible Documents numériques
BOUBEZARI.Rayana.pdfURL
Titre : Etude comparative d'algorithmes de reconnaissance d'objects : SIFT, SURF, ORB et SFOP: application aux modèles de voitures Type de document : texte imprimé Auteurs : Rayana Boubezari, Auteur ; Louiza Oudni, Auteur ; Larbes, Chérif, Directeur de thèse ; Bouridane, Ahmed, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2013 Importance : 69 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2013
Bibliogr. f. 70 - 72Langues : Français (fre) Mots-clés : Reconnaissance d'objects -- Algorithmes
SIFT
SURF
SFOP
ORB
Modèles de voitures -- ApplicationIndex. décimale : PN00513 Résumé : La vision par ordinateur est devenue un domaine incontournable de l’intelligence artificielle.
Parmi les applications les plus importantes de ce domaine, nous citons la reconnaissance d’objet.
Il existe différentes approches et plusieurs méthodes dont le but est la détection et la reconnaissance d’objet sur les images.
L’une des approches ayant donnée de bons résultats récemment est l’approche locale.
L’objectif de ce projet consiste à comparer les algorithmes suivants: SIFT, SURF, SFOP et ORB selon plusieurs critères.
Ces algorithmes sont basés sur l’approche locale.
Ils extraient des points d’intérêts et calculent des descripteurs afin de caractériser une image.
Cette comparaison permettrait à un éventuel utilisateur de choisir entre les différentes méthodes existantes, selon le contexte de son application.
Nous avons étudié ces algorithmes théoriquement et nous les avons appliqués à une base de données contenant des images de modèles de voitures.
Nous avons montré grâce à des statistiques effectuées sur Matlab, les performances de chacun des algorithmes pour différentes variations de l’image.Etude comparative d'algorithmes de reconnaissance d'objects : SIFT, SURF, ORB et SFOP: application aux modèles de voitures [texte imprimé] / Rayana Boubezari, Auteur ; Louiza Oudni, Auteur ; Larbes, Chérif, Directeur de thèse ; Bouridane, Ahmed, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2013 . - 69 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2013
Bibliogr. f. 70 - 72
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Reconnaissance d'objects -- Algorithmes
SIFT
SURF
SFOP
ORB
Modèles de voitures -- ApplicationIndex. décimale : PN00513 Résumé : La vision par ordinateur est devenue un domaine incontournable de l’intelligence artificielle.
Parmi les applications les plus importantes de ce domaine, nous citons la reconnaissance d’objet.
Il existe différentes approches et plusieurs méthodes dont le but est la détection et la reconnaissance d’objet sur les images.
L’une des approches ayant donnée de bons résultats récemment est l’approche locale.
L’objectif de ce projet consiste à comparer les algorithmes suivants: SIFT, SURF, SFOP et ORB selon plusieurs critères.
Ces algorithmes sont basés sur l’approche locale.
Ils extraient des points d’intérêts et calculent des descripteurs afin de caractériser une image.
Cette comparaison permettrait à un éventuel utilisateur de choisir entre les différentes méthodes existantes, selon le contexte de son application.
Nous avons étudié ces algorithmes théoriquement et nous les avons appliqués à une base de données contenant des images de modèles de voitures.
Nous avons montré grâce à des statistiques effectuées sur Matlab, les performances de chacun des algorithmes pour différentes variations de l’image.Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire PN00513 PN00513 Papier + ressource électronique Bibliothèque centrale Projet Fin d'Etudes Disponible Electronique Consultation sur place/Téléchargeable Documents numériques
BOUBEZARI.Rayana_OUDNI.Louiza.pdfURL
