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Application des systémes immunitaires artificiels pour la reconnaissance des formes / KHELIL Hiba

Public ISBD Titre : Application des systémes immunitaires artificiels pour la reconnaissance des formes Type de document : texte imprimé Auteurs : KHELIL Hiba, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse Année de publication : 2007 Importance : 124 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Systéme immunitaire artificiel, reconnaissance des formes , anticorps, antigéne , réseaux de neurones GAMMA Résumé : Depuis la fin du siécle dernier , l’informatique a vu une très grande évolution qui a permit de faciliter les taches à l’homme et qui a donné plus de flexibilité et de simplicité d’utilisation , ce degré est atteint par des méthodes et des algorithmes d’apprentissage machine , ce qui vont donner une interligence à la machine Le systéme immunitaire est une des approches récents utilisées pour des taches de reconnaissance des formes , insprié du systéme immunitaire biologique naturel Le systéme immunitaire artificiel est un type d’algorithme d’optimisation et d’apprentissage , ces algorithmes exploitent typiquement les caractéistique du systéme immunitaire biologique pour ce qui de l’apprentissage et de la mémorisation comme moyens de résolution de probléme de classification Les simulation des systémes immunitaires artificelles se basent principalement sur la reconnaissance de motifs , la sélection clonale , la sélection négative , et la th éorie des réseaux immunitaire Dans ce travail de magister , ont présente une application de plusieurs algorihme du systéme immunitaires artificiels en les comparant avec les approches neuronales , en donnant des remarques et critiques sur les méthodes appliquée dans plusieurs domaines , telle que la reconnaissance de la parole diagnostic des maladies et reconnaissance des caractéres artificiels Application des systémes immunitaires artificiels pour la reconnaissance des formes [texte imprimé] / KHELIL Hiba, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse . - 2007 . - 124 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Systéme immunitaire artificiel, reconnaissance des formes , anticorps, antigéne , réseaux de neurones GAMMA Résumé : Depuis la fin du siécle dernier , l’informatique a vu une très grande évolution qui a permit de faciliter les taches à l’homme et qui a donné plus de flexibilité et de simplicité d’utilisation , ce degré est atteint par des méthodes et des algorithmes d’apprentissage machine , ce qui vont donner une interligence à la machine Le systéme immunitaire est une des approches récents utilisées pour des taches de reconnaissance des formes , insprié du systéme immunitaire biologique naturel Le systéme immunitaire artificiel est un type d’algorithme d’optimisation et d’apprentissage , ces algorithmes exploitent typiquement les caractéistique du systéme immunitaire biologique pour ce qui de l’apprentissage et de la mémorisation comme moyens de résolution de probléme de classification Les simulation des systémes immunitaires artificelles se basent principalement sur la reconnaissance de motifs , la sélection clonale , la sélection négative , et la th éorie des réseaux immunitaire Dans ce travail de magister , ont présente une application de plusieurs algorihme du systéme immunitaires artificiels en les comparant avec les approches neuronales , en donnant des remarques et critiques sur les méthodes appliquée dans plusieurs domaines , telle que la reconnaissance de la parole diagnostic des maladies et reconnaissance des caractéres artificiels

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
4338	02-08-178	version papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

L’indexation des documents images Arabe par la recherche de mots / KHELIL Hiba 

Public ISBD Titre : L’indexation des documents images Arabe par la recherche de mots Type de document : document électronique Auteurs : KHELIL Hiba, Auteur Année de publication : 2018-2019 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des formes et Intelligence artificielle. Mots-clés : Word-spooting, OCR Arabe, système immunitaire artificial (AIS), NSHP-HMM, IGNG, I2GNG, CLONCLAS, I2GNG-CLONCLAS. Résumé : Contexte :Dans le cadre de la numérisation des documents manuscrits, l’usage des unités textuelles est évident car l’accès aux informations de ces documents est fait à l’aide de ces unités par l’indexation des masses de collections. La recherche de mots par similarité de formes (word-spotting) est une technique permettant d’extraire les mots clés recherchés par l’utilisateur dans un texte, écrit, sans aucune contrainte . Cette technique, consiste, à partir de l’orthographe d’un mot en ASCII, de créer un modèle de mots par association de modèles prédéfinis de lettres, et d’aller chercher dans l’image, des mots qui répondent favorablement à ce modèle. Cette approche est applicable à tout type de document écrit, quel que soit son langage. Il n’est pas nécessaire de créer une base d’apprentissage adaptée à chaque document ou à chaque scripteur, mais une base est nécessaire pour les lettres et les mots. Plusieurs modèles de mots existent dans la littérature. Ces modèles sont en majorité de type stochastique, des HMM [5], à cause de la variation et le bruit qui entachent les mots. Objectif : Il s’agit de faire l’état de l’art sur les méthodes de spotting et d’en proposer une méthode originale pour les documents manuscrits arabe « le système immunitaire artificiel». L’approche générale contient trois étapes : une étape de segmentation du texte en mots, une étape de modélisation des mots et une étape de reconnaissance. Pour la segmentation, il faut séparation des lignes et les mots. Pour la modélisation des mots, on utilisera l'extraction des primitives structurelles et on comparera avec le modèle NSHP-HMM développé à Nancy, dans sa version analytique. Enfin, la reconnaissance à partir d’un mot ASCII, nécessite de reconstruire un modèle synthétique de mots et d’étudier sa proximité avec les mots existants, ici on utilisaera les systèmes immunitaires artificiels et on les optimisera par le principe incrémentale de réseaux de neurones I2GNG. Directeur de thèse : DJEBBAR Bachir L’indexation des documents images Arabe par la recherche de mots [document électronique] / KHELIL Hiba, Auteur . - 2018-2019. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des formes et Intelligence artificielle. Mots-clés : Word-spooting, OCR Arabe, système immunitaire artificial (AIS), NSHP-HMM, IGNG, I2GNG, CLONCLAS, I2GNG-CLONCLAS. Résumé : Contexte :Dans le cadre de la numérisation des documents manuscrits, l’usage des unités textuelles est évident car l’accès aux informations de ces documents est fait à l’aide de ces unités par l’indexation des masses de collections. La recherche de mots par similarité de formes (word-spotting) est une technique permettant d’extraire les mots clés recherchés par l’utilisateur dans un texte, écrit, sans aucune contrainte . Cette technique, consiste, à partir de l’orthographe d’un mot en ASCII, de créer un modèle de mots par association de modèles prédéfinis de lettres, et d’aller chercher dans l’image, des mots qui répondent favorablement à ce modèle. Cette approche est applicable à tout type de document écrit, quel que soit son langage. Il n’est pas nécessaire de créer une base d’apprentissage adaptée à chaque document ou à chaque scripteur, mais une base est nécessaire pour les lettres et les mots. Plusieurs modèles de mots existent dans la littérature. Ces modèles sont en majorité de type stochastique, des HMM [5], à cause de la variation et le bruit qui entachent les mots. Objectif : Il s’agit de faire l’état de l’art sur les méthodes de spotting et d’en proposer une méthode originale pour les documents manuscrits arabe « le système immunitaire artificiel». L’approche générale contient trois étapes : une étape de segmentation du texte en mots, une étape de modélisation des mots et une étape de reconnaissance. Pour la segmentation, il faut séparation des lignes et les mots. Pour la modélisation des mots, on utilisera l'extraction des primitives structurelles et on comparera avec le modèle NSHP-HMM développé à Nancy, dans sa version analytique. Enfin, la reconnaissance à partir d’un mot ASCII, nécessite de reconstruire un modèle synthétique de mots et d’étudier sa proximité avec les mots existants, ici on utilisaera les systèmes immunitaires artificiels et on les optimisera par le principe incrémentale de réseaux de neurones I2GNG. Directeur de thèse : DJEBBAR Bachir

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1709	02-08-494	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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