Segmentation Des Images Couleurs Par les Réseaux de Neurones SOM
| dc.contributor.author | Rahmouni Nadia | |
| dc.contributor.author | Khouas markia | |
| dc.contributor.other | Alkama Sadia Ép. Hammouche | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-12T13:03:59Z | |
| dc.date.available | 2019-11-12T13:03:59Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description | 34 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | Les applications basées sur une technologie réseaux de neurones artificiels couvrent de nombreux domaines tels que la reconnaissance des formes, l’optimisation des tâches répétitives. Etc. Le terme réseaux de neurones artificiels décrit des familles d’algorithmes qui étaient à l’origine inspirés des réseaux de neurones humaines. Le cerveau est capable d’organiser ces neurones selon un assemblage complexe, de manière à pouvoir réaliser des tâches très élaborées. C’est la tentative d’imiter son comportement et ces performances qui a conduit à une modélisation mathématique du neurone ce qui à donner naissance aux réseaux de neurones artificiels. Dans la pratique, on est souvent confronté à l'analyse d'images, dans but d'extraire de l'information contenue dans celle-ci. L'analyse de l'image fait souvent appel à la segmentation qui est une étape algorithmique fondamentale, où l'on va tenter d'associer à chaque pixel de l'image un label en s'appuyant sur l'information portée celui-ci, de délimiter dans l'image étudiée un ensemble de région pertinentes. Pour l'interprétation ou la modélisation de la scène perçue. Il s'agit donc d'une étapeclé. La segmentation des images couleurs, pour cela nous avons opté pour une segmentation avec les réseaux de neurones SOM, car ces derniers nous permettent l’auto organisation de la carte topologique au fur à mesure que les données (image) sont introduites. | en |
| dc.identifier.citation | Commande Des Systemes | |
| dc.identifier.other | MAST.AUTO.83-16 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/7668 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Segmentation | en |
| dc.subject | Kohenon | en |
| dc.subject | Image | en |
| dc.subject | SOM | en |
| dc.subject | Apprentissage | en |
| dc.subject | Classe | en |
| dc.subject | Neurones forme | en |
| dc.subject | Réseaux de neurones | en |
| dc.subject | Cellule | en |
| dc.subject | Classification | en |
| dc.subject | Hiérarchique | en |
| dc.subject | Ascendante | en |
| dc.subject | Regroupement | en |
| dc.subject | Carte | en |
| dc.subject | Organisation | en |
| dc.subject | Voisinage | en |
| dc.subject | Réfèrent | en |
| dc.subject | Gagnant | en |
| dc.subject | Zone | en |
| dc.subject | Technique | en |
| dc.subject | Sélection | en |
| dc.subject | Distance | en |
| dc.subject | Ensemble | en |
| dc.subject | Initialisation | en |
| dc.subject | Minimisation | en |
| dc.subject | Affectation | en |
| dc.subject | Algorithme . | en |
| dc.title | Segmentation Des Images Couleurs Par les Réseaux de Neurones SOM | en |
| dc.type | Thesis | en |