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Analyse des images aériennes par les techniques d'optimisation / Mohammed MAIZA 

Public ISBD Titre : Analyse des images aériennes par les techniques d'optimisation Type de document : texte imprimé Auteurs : Mohammed MAIZA, Auteur Année de publication : 2012 Importance : 103 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des formes et Intelligence artificielle. Mots-clés : Image aérienne, segmentation, classification, système immunitaire artificiel, SVM, Kmeans. Résumé : Le traitement d’images représentant des scènes naturelles introduit un volume très important d’information et exige une élaboration substantielle à tous les niveaux : Prétraitement, Segmentation, Reconnaissance et Interprétation. La prise en compte de toutes ces phases influe indéniablement sur la qualité des tâches de traitement et sur le temps d’exécution. Or, la qualité et le temps sont souvent les seuls critères retenus par les applications, notamment en temps réel. Un système de vision doit être doté d’une représentation interne permettant de surmonter ces difficultés. Dans ce travail, nous penchons sur le problème de reconnaissance d’objets dans les images aériennes. Nous avons utilisé une des techniques les plus récentes du traitement automatique et de la reconnaissance des formes, cette méthode s’appelle les systèmes immunitaires artificiels (SIA). Ces algorithmes exploitent typiquement les caractéristiques des systèmes immunitaires biologiques pour ce qui est de l’apprentissage et de la mémorisation comme moyen de résolution de problème de classification. La reconnaissance des images aériennes est basée sur une segmentation par approche région (division et fusion) pour l’extraction des caractéristiques pertinentes. En comparant les (SIA) avec deux autres méthodes parmi les méthodes à noyaux, inspirées de la théorie statistique de l’apprentissage de Vladimir Vapnik, les séparateurs à vaste marge (SVM) comme méthode de base hybridées avec la méthode de classification (Kmeans), SVM et SVM-Kmeans ont montré une meilleure performance par rapport au SIA. Directeur de thèse : BENYETTOU,Mohamed Analyse des images aériennes par les techniques d'optimisation [texte imprimé] / Mohammed MAIZA, Auteur . - 2012 . - 103 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des formes et Intelligence artificielle. Mots-clés : Image aérienne, segmentation, classification, système immunitaire artificiel, SVM, Kmeans. Résumé : Le traitement d’images représentant des scènes naturelles introduit un volume très important d’information et exige une élaboration substantielle à tous les niveaux : Prétraitement, Segmentation, Reconnaissance et Interprétation. La prise en compte de toutes ces phases influe indéniablement sur la qualité des tâches de traitement et sur le temps d’exécution. Or, la qualité et le temps sont souvent les seuls critères retenus par les applications, notamment en temps réel. Un système de vision doit être doté d’une représentation interne permettant de surmonter ces difficultés. Dans ce travail, nous penchons sur le problème de reconnaissance d’objets dans les images aériennes. Nous avons utilisé une des techniques les plus récentes du traitement automatique et de la reconnaissance des formes, cette méthode s’appelle les systèmes immunitaires artificiels (SIA). Ces algorithmes exploitent typiquement les caractéristiques des systèmes immunitaires biologiques pour ce qui est de l’apprentissage et de la mémorisation comme moyen de résolution de problème de classification. La reconnaissance des images aériennes est basée sur une segmentation par approche région (division et fusion) pour l’extraction des caractéristiques pertinentes. En comparant les (SIA) avec deux autres méthodes parmi les méthodes à noyaux, inspirées de la théorie statistique de l’apprentissage de Vladimir Vapnik, les séparateurs à vaste marge (SVM) comme méthode de base hybridées avec la méthode de classification (Kmeans), SVM et SVM-Kmeans ont montré une meilleure performance par rapport au SIA. Directeur de thèse : BENYETTOU,Mohamed

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
4465	02-08-305	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

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