Classification automatique. Application à l’identification des graines en temps réel

dc.contributor.authorItchir Faroudja
dc.contributor.otherDiaf Moussa
dc.date.accessioned2019-11-12T13:03:54Z
dc.date.available2019-11-12T13:03:54Z
dc.date.issued2017
dc.description47 f : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractLa reconnaissance de formes est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des motifs informatiques à partir de données consistantes. Le processus de la reconnaissance de formes est souvent constitué des étapes suivantes : l'acquisition, le prétraitement qui améliore la qualité des images selon le besoin, la segmentation qui distingue entre les régions de l'image ou parfois détecte leurs contours, l'extraction des attributs caractérisant les images, la classification basée sur ces attributs et enfin la reconnaissance fondée sur les données d'apprentissage. Notre travail consiste à évaluer les performances de processus de la reconnaissance de forme. La qualité de la reconnaissance repose principalement sur la consistance des attributs et le bon choix des paramètres tels que le système d'éclairage, la méthode de segmentation et celle de la classification. L'évaluation de performances des résultats par le taux de reconnaissance, a montré une reconnaissance parfaite de graine de lentille qui revient à la différence existante, en termes de paramètres, entre ce dernier et les autres graines mises en oeuvre.en
dc.identifier.citationCommande Des Systemes
dc.identifier.otherMAST.AUTO.82-17en
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/7665
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectReconnaissance de formesen
dc.subjectTaux de reconnaissanceen
dc.subjectAcquisitionen
dc.subjectSegmentationen
dc.titleClassification automatique. Application à l’identification des graines en temps réelen
dc.typeThesisen

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