Classification automatique multimodale : Application à l'identification de graines en temps réel

dc.contributor.authorChelli, Takfarinas
dc.date.accessioned2017-03-27T13:27:27Z
dc.date.available2017-03-27T13:27:27Z
dc.date.issued2011-01-06
dc.description75 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Romen
dc.description.abstractNotre travail consiste à réaliser un système de reconnaissance de formes appliqué à l’identification automatique de graines en temps réel. Nous avons réalisé trois méthodes de classification en fonction des modalités différentes (la forme, la couleur et la texture) de l’objet à reconnaître. Après avoir appliqué chacune des ces trois méthodes pour identifier des graines de blé, d’orge, d’avoine et de lentilles, nous avons constaté que certaines graines non correctement identifiées par l’une des méthodes, le sont correctement par les autres et vice-versa. Dans le but d’élever au maximum le taux de reconnaissance ou d’éviter la confusion entre certaines graines de différentes espèces, nous avons été d’abord amenés à les fusionner en exploitant les forces de chacune d’elles et pallier, ainsi, leurs faiblesses, en utilisant la théorie de Dempster-Shafer.en
dc.identifier.citationOption : Traitement d’Images et Reconnaissance de Formesen
dc.identifier.otherMAG.AUTO.31-10
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/641
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectDempster-Shaferen
dc.subjectThéorieen
dc.subjectModèle probabilisteen
dc.subjectMéthodes de voteen
dc.subjectCombinaison des classifieursen
dc.subjectMorphologie mathématiqueen
dc.subjectCouleuren
dc.subjectTextureen
dc.subjectClassification automatiqueen
dc.subjectReconnaissance de formesen
dc.subjectTraitement d’imagesen
dc.titleClassification automatique multimodale : Application à l'identification de graines en temps réelen
dc.typeThesisen

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