Classification automatique multimodale : Application à l'identification de graines en temps réel
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Date
2011-01-06
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Notre travail consiste à réaliser un système de reconnaissance de formes appliqué à l’identification automatique de graines en temps réel. Nous avons réalisé trois méthodes de classification en fonction des modalités différentes (la forme, la couleur et la texture) de l’objet à reconnaître. Après avoir appliqué chacune des ces trois méthodes pour identifier des graines de blé, d’orge, d’avoine et de lentilles, nous avons constaté que certaines graines non correctement identifiées par l’une des méthodes, le sont correctement par les autres et vice-versa. Dans le but d’élever au maximum le taux de reconnaissance ou d’éviter la confusion entre certaines graines de différentes espèces, nous avons été d’abord amenés à les fusionner en exploitant les forces de chacune d’elles et pallier, ainsi, leurs faiblesses, en utilisant la théorie de Dempster-Shafer.
Description
75 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom
Keywords
Dempster-Shafer, Théorie, Modèle probabiliste, Méthodes de vote, Combinaison des classifieurs, Morphologie mathématique, Couleur, Texture, Classification automatique, Reconnaissance de formes, Traitement d’images
Citation
Option : Traitement d’Images et Reconnaissance de Formes