Amélioration de la reconnaissance par le visage / Ahmed GHALI 

Public ISBD Titre : Amélioration de la reconnaissance par le visage Type de document : document électronique Auteurs : Ahmed GHALI, Auteur Année de publication : 2015 Importance : 94 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : Transformation d’Ondelettes  Reconnaissance des visages  ACP  SVM (SVM-Linéaire, SVM-Polynomial, SVM-RBF) Wavelets transform  face recognition  PCA  SVM (LSVM, PSVM, RBFSVM) Résumé : La reconnaissance automatique de personnes a reçu beaucoup d'attention au cours des dernières années en raison de ses nombreuses applications dans différents domaines tels que l'application de la loi, les applications de sécurité ou l'indexation vidéo. La reconnaissance faciale est une technique importante et très difficile à la reconnaissance des gens automatique. Dans ce travail, la transformation en ondelettes discrète DWT est utilisée comme une étape de prétraitement, l'analyse en composantes principales (ACP) est utilisée pour jouer un rôle clé dans la fonction d'extraction et les SVM sont utilisés pour lutter contre le problème de la reconnaissance des visages. Support Vector Machines (SVM) ont été récemment propose comme un nouveau classificateur pour la reconnaissance des formes. Nous illustrons le potentiel de SVM sur la base de données de visages ORL de Cambridge, qui se compose de 400 images de 40 personnes, contenant tout un haut degré de variabilités dans l'expression, posons, et les détails du visage. Les SVM qui ont été utilisées comprennent le linéaire (LSVM), Polynomial (PSVM), et fonction à base radiale (RBFSVM). On a obtenu un taux de reconnaissance très élevée égale à 97,9 dans la base des images d’ORL. Automatic recognition of people has received much attention during the recent years due to its many applications in different fields such as law enforcement, security applications or video indexing. In this work, the Discrete Wavelet transform DWT is used for preprocessing the images in order to handle bad illumination, Principle Component Analysis (PCA) is used to play a key role in feature extractor and the SVM were used for classification. Support Vector Machines (SVMs) have been recently proposed as a new classifier for pattern recognition. We illustrate the potential of SVMs on the Cambridge ORL Face database, which consists of 400 images of 40 individuals, containing quite a high degree of variability in expression, pose, and facial details. The SVMs that have been used included the Linear (LSVM), Polynomial (PSVM), and Radial Basis Function (RBFSVM) SVMs, we obtain recognition rates as high as 97,9 in ORL face database. Directeur de thèse : BENYETTOU ,Mohamed Amélioration de la reconnaissance par le visage [document électronique] / Ahmed GHALI, Auteur . - 2015 . - 94 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : Transformation d’Ondelettes  Reconnaissance des visages  ACP  SVM (SVM-Linéaire, SVM-Polynomial, SVM-RBF) Wavelets transform  face recognition  PCA  SVM (LSVM, PSVM, RBFSVM) Résumé : La reconnaissance automatique de personnes a reçu beaucoup d'attention au cours des dernières années en raison de ses nombreuses applications dans différents domaines tels que l'application de la loi, les applications de sécurité ou l'indexation vidéo. La reconnaissance faciale est une technique importante et très difficile à la reconnaissance des gens automatique. Dans ce travail, la transformation en ondelettes discrète DWT est utilisée comme une étape de prétraitement, l'analyse en composantes principales (ACP) est utilisée pour jouer un rôle clé dans la fonction d'extraction et les SVM sont utilisés pour lutter contre le problème de la reconnaissance des visages. Support Vector Machines (SVM) ont été récemment propose comme un nouveau classificateur pour la reconnaissance des formes. Nous illustrons le potentiel de SVM sur la base de données de visages ORL de Cambridge, qui se compose de 400 images de 40 personnes, contenant tout un haut degré de variabilités dans l'expression, posons, et les détails du visage. Les SVM qui ont été utilisées comprennent le linéaire (LSVM), Polynomial (PSVM), et fonction à base radiale (RBFSVM). On a obtenu un taux de reconnaissance très élevée égale à 97,9 dans la base des images d’ORL. Automatic recognition of people has received much attention during the recent years due to its many applications in different fields such as law enforcement, security applications or video indexing. In this work, the Discrete Wavelet transform DWT is used for preprocessing the images in order to handle bad illumination, Principle Component Analysis (PCA) is used to play a key role in feature extractor and the SVM were used for classification. Support Vector Machines (SVMs) have been recently proposed as a new classifier for pattern recognition. We illustrate the potential of SVMs on the Cambridge ORL Face database, which consists of 400 images of 40 individuals, containing quite a high degree of variability in expression, pose, and facial details. The SVMs that have been used included the Linear (LSVM), Polynomial (PSVM), and Radial Basis Function (RBFSVM) SVMs, we obtain recognition rates as high as 97,9 in ORL face database. Directeur de thèse : BENYETTOU ,Mohamed

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Analyse et classification des images médicales / KLOUCHE Badia 

Public ISBD Titre : Analyse et classification des images médicales Type de document : document électronique Auteurs : KLOUCHE Badia, Auteur ; BENYETTOU Mohamed, Directeur de thèse Année de publication : 2016 Importance : 84 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : images médicales, arbre vasculaire, analyse des images rétiniennes, classification. Résumé : Ce mémoire porte sur l’analyse et la classification des images médicales, tout particulièrement à l’exemple de l’image rétinienne. Le traitement automatique des images fournit des outils pour un meilleur suivi de la maladie comme pour des études cliniques sur l’efficacité d’un traitement. Nous présentons dans notre étude de cas des approches pour la détection de l’arbre vasculaire, opération essentielle dans toute analyse des images rétiniennes couleur. Elle joue un rôle important dans la classification des lésions et sert également à trouver des points caractéristiques servant à la détection des pathologies. Nous présentons deux méthodes d’analyse d’images rétiniennes provenant d’une même modalité ou de modalités différentes. A l’issue de cette étude une comparaison des images saines a été effectuée avec des images pathologiques. Cette comparaison d’images est essentielle pour faciliter le diagnostic et pour le suivi d’une pathologie après un traitement médical. Analyse et classification des images médicales [document électronique] / KLOUCHE Badia, Auteur ; BENYETTOU Mohamed, Directeur de thèse . - 2016 . - 84 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : images médicales, arbre vasculaire, analyse des images rétiniennes, classification. Résumé : Ce mémoire porte sur l’analyse et la classification des images médicales, tout particulièrement à l’exemple de l’image rétinienne. Le traitement automatique des images fournit des outils pour un meilleur suivi de la maladie comme pour des études cliniques sur l’efficacité d’un traitement. Nous présentons dans notre étude de cas des approches pour la détection de l’arbre vasculaire, opération essentielle dans toute analyse des images rétiniennes couleur. Elle joue un rôle important dans la classification des lésions et sert également à trouver des points caractéristiques servant à la détection des pathologies. Nous présentons deux méthodes d’analyse d’images rétiniennes provenant d’une même modalité ou de modalités différentes. A l’issue de cette étude une comparaison des images saines a été effectuée avec des images pathologiques. Cette comparaison d’images est essentielle pour faciliter le diagnostic et pour le suivi d’une pathologie après un traitement médical.

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Analyse des images medicales par des techniques hybrides / Nadia MEKHALDI 

Public ISBD Titre : Analyse des images medicales par des techniques hybrides : application a la detection des kystes renaux Type de document : document électronique Auteurs : Nadia MEKHALDI, Auteur Année de publication : 2014 Importance : 108 p. Accompagnement : CD Note générale : Actuellement, les Machines à Vecteurs de Support (SVM) sont largement utilisées à cause de leurs fondements mathématiques solides et leurs bonnes performances en classification & en généralisation. La phase d’apprentissage des SVM dépend de la résolution d’un problème quadratique, ce qui entraine lors de l’utilisation de grandes bases de données, une complexité de calculs qui peut la rendre très lente. Cette thèse est consacrée à l’optimisation des SVM par une méthaeuristique en utilisant l’Algorithme Génétique (AG). Sans avoir besoin de manipuler plusieurs paramètres et perdre beaucoup de temps pour faire un apprentissage qui n’aboutira pas à la convergence de l’algorithme, les SVMs donnent automatiquement un résultat fiable. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : Image médicale, Machines à Vecteurs de Support (SVM), Algorithme Génétique (AG), Noyau, Optimisation Directeur de thèse : BENYETTOU ,M Analyse des images medicales par des techniques hybrides : application a la detection des kystes renaux [document électronique] / Nadia MEKHALDI, Auteur . - 2014 . - 108 p. + CD. Actuellement, les Machines à Vecteurs de Support (SVM) sont largement utilisées à cause de leurs fondements mathématiques solides et leurs bonnes performances en classification & en généralisation. La phase d’apprentissage des SVM dépend de la résolution d’un problème quadratique, ce qui entraine lors de l’utilisation de grandes bases de données, une complexité de calculs qui peut la rendre très lente. Cette thèse est consacrée à l’optimisation des SVM par une méthaeuristique en utilisant l’Algorithme Génétique (AG). Sans avoir besoin de manipuler plusieurs paramètres et perdre beaucoup de temps pour faire un apprentissage qui n’aboutira pas à la convergence de l’algorithme, les SVMs donnent automatiquement un résultat fiable. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : Image médicale, Machines à Vecteurs de Support (SVM), Algorithme Génétique (AG), Noyau, Optimisation Directeur de thèse : BENYETTOU ,M

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ANALYSE DES IMAGES MEDICALES PAR DES TECHNIQUES HYBRIDES : APPLICATION A LA DETECTION DES KYSTES RENAUX Adobe Acrobat PDF

Analyse des images satellitaires à haute résolution / Bahaeddine AISSOU 

Public ISBD Titre : Analyse des images satellitaires à haute résolution Type de document : document électronique Auteurs : Bahaeddine AISSOU, Auteur Année de publication : 2014 Importance : 105 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : Images satellites, haute résolution, classification spectrale, classification contextuelle, SVM, analyse de texture Résumé : Le présent travail a pour but d’analyser des images satellitaires à travers la classification automatique par support vecteurs machines de trois images satellites à haute résolution, en utilisant différents types de noyaux. Une amélioration des résultats de classification est réalisée avec une méthode basée sur l’heuristique validation croisée et les grilles de recherche, en utilisant uniquement un noyau gaussien. Afin de démontrer l’apport d’intégration des informations texturales dans l’amélioration de la classification des images satellites à haute résolution, deux types de classification sont utilisés: une classification spectrale et une autre contextuelle. Pour la classification contextuelle, deux approches d’analyse de texture ont été implémentées : l’approche statistique représentée par les paramètres de Haralick, et l’approche fréquentielle représentée par le banc de Gabor. Les études comparatives ont montré la capacité des informations texturales à améliorer la classification spectrale, ainsi que la supériorité du banc de Gabor par rapport aux paramètres de Haralick en matière de taux de classification et en temps de calcul Directeur de thèse : BENYETTOU , Mohamed Analyse des images satellitaires à haute résolution [document électronique] / Bahaeddine AISSOU, Auteur . - 2014 . - 105 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : Images satellites, haute résolution, classification spectrale, classification contextuelle, SVM, analyse de texture Résumé : Le présent travail a pour but d’analyser des images satellitaires à travers la classification automatique par support vecteurs machines de trois images satellites à haute résolution, en utilisant différents types de noyaux. Une amélioration des résultats de classification est réalisée avec une méthode basée sur l’heuristique validation croisée et les grilles de recherche, en utilisant uniquement un noyau gaussien. Afin de démontrer l’apport d’intégration des informations texturales dans l’amélioration de la classification des images satellites à haute résolution, deux types de classification sont utilisés: une classification spectrale et une autre contextuelle. Pour la classification contextuelle, deux approches d’analyse de texture ont été implémentées : l’approche statistique représentée par les paramètres de Haralick, et l’approche fréquentielle représentée par le banc de Gabor. Les études comparatives ont montré la capacité des informations texturales à améliorer la classification spectrale, ainsi que la supériorité du banc de Gabor par rapport aux paramètres de Haralick en matière de taux de classification et en temps de calcul Directeur de thèse : BENYETTOU , Mohamed

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Classification des données de biopuces / Omar MOUSSATI 

Public ISBD Titre : Classification des données de biopuces Type de document : texte imprimé Auteurs : Omar MOUSSATI, Auteur Année de publication : 2016 Importance : 69 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : Biochips  Microarray  Data Classification  DNA chip Biopuces  Classification des données  Puce à ADN Résumé : Medical diagnosis is very important in the field of recognition and treatment of disease. The biochip is a modern technology which helps us to make the diagnosis. To treat our subject of classification, we presented the various stages of an analysis by DNA chip, then we have applied selection methods such as Fisher test and the BW test on selecting population. The KNN algorithm and the dual explorations genetic algorithm are applied to all the genes selected for classification. The classification rate we found show that our results are competitive. We plan to do a combination of different methods of selection and to validate the results biologically. Le diagnostic médical est un élément très important dans le domaine de reconnaissance et traitement des maladies. La biopuce est l’une des techniques modernes qui nous aide à faire le diagnostic. Pour traiter notre sujet de classification, nous avons présenté les différentes étapes d’une analyse par puce à ADN, puis nous avons appliqué des méthodes de sélection telles que le test de Fisher et le test BW sur la population de sélection. L’algorithme Kppv et l’algorithme génétique à double explorations sont appliqués sur l’ensemble des gènes sélectionnés pour faire la classification. Les taux de classification que nous avons trouvés montrent que nos résultats sont compétitifs. Nous envisageons de faire une combinaison entre les différentes méthodes de sélection et de valider les résultats biologiquement. Le diagnostic médical est un élément très important dans le domaine de reconnaissance et traitement des maladies. La biopuce est l’une des techniques modernes qui nous aide à faire le diagnostic. Pour traiter notre sujet de classification, nous avons présenté les différentes étapes d’une analyse par puce à ADN, puis nous avons appliqué des méthodes de sélection telles que le test de Fisher et le test BW sur la population de sélection. L’algorithme Kppv et l’algorithme génétique à double explorations sont appliqués sur l’ensemble des gènes sélectionnés pour faire la classification. Les taux de classification que nous avons trouvés montrent que nos résultats sont compétitifs. Nous envisageons de faire une combinaison entre les différentes méthodes de sélection et de valider les résultats biologiquement. Directeur de thèse : BENYETTOU , Mohamed Classification des données de biopuces [texte imprimé] / Omar MOUSSATI, Auteur . - 2016 . - 69 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : Biochips  Microarray  Data Classification  DNA chip Biopuces  Classification des données  Puce à ADN Résumé : Medical diagnosis is very important in the field of recognition and treatment of disease. The biochip is a modern technology which helps us to make the diagnosis. To treat our subject of classification, we presented the various stages of an analysis by DNA chip, then we have applied selection methods such as Fisher test and the BW test on selecting population. The KNN algorithm and the dual explorations genetic algorithm are applied to all the genes selected for classification. The classification rate we found show that our results are competitive. We plan to do a combination of different methods of selection and to validate the results biologically. Le diagnostic médical est un élément très important dans le domaine de reconnaissance et traitement des maladies. La biopuce est l’une des techniques modernes qui nous aide à faire le diagnostic. Pour traiter notre sujet de classification, nous avons présenté les différentes étapes d’une analyse par puce à ADN, puis nous avons appliqué des méthodes de sélection telles que le test de Fisher et le test BW sur la population de sélection. L’algorithme Kppv et l’algorithme génétique à double explorations sont appliqués sur l’ensemble des gènes sélectionnés pour faire la classification. Les taux de classification que nous avons trouvés montrent que nos résultats sont compétitifs. Nous envisageons de faire une combinaison entre les différentes méthodes de sélection et de valider les résultats biologiquement. Le diagnostic médical est un élément très important dans le domaine de reconnaissance et traitement des maladies. La biopuce est l’une des techniques modernes qui nous aide à faire le diagnostic. Pour traiter notre sujet de classification, nous avons présenté les différentes étapes d’une analyse par puce à ADN, puis nous avons appliqué des méthodes de sélection telles que le test de Fisher et le test BW sur la population de sélection. L’algorithme Kppv et l’algorithme génétique à double explorations sont appliqués sur l’ensemble des gènes sélectionnés pour faire la classification. Les taux de classification que nous avons trouvés montrent que nos résultats sont compétitifs. Nous envisageons de faire une combinaison entre les différentes méthodes de sélection et de valider les résultats biologiquement. Directeur de thèse : BENYETTOU , Mohamed

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Classification des données de biopuces Adobe Acrobat PDF

Contribution d’une méta-heuristique bio-inspirée dans le traitement d’image / Seddik RABHI 

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Controle de la trajectoire du bras manipulateur PUMA 560 par les algorithmes évolutionnaires multi- objectifs NSGA-II et NSBBO-II / Habiba BENZATER 

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Identification des individus par la biométrie multimodale / Ahmed HADJAR 

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Identification des individus par les techniques multimodales / Soumeya DIB 

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Optimisation multi objectif par les algorithmes génétiques et approche Pareto de paramètres d’un contrôleur PID / Younes ELMIR 

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résolution numérique dans les problèmes de type Bin Packing / Aida Kenza AMARA 

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Utilisation de l’intelligence artificielle pour résoudre le problème du sac à dos / Samir BALBAL 

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