Classification dans les sous espaces / Ahmed Chennib 

Public ISBD Titre : Classification dans les sous espaces Type de document : texte imprimé Auteurs : Ahmed Chennib, Auteur ; Fella Hachouf, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2014 Importance : 40 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie électronique PDF disponible en BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences de la technologie:Electronique Tags : Automatique Industrielle Et Humain  Classification  sous espaces Index. décimale : 610 Electronique Résumé : Dans ce travail, nous nous sommes intéressés aux méthodes de classification dans les sous espaces ; et ceci pour deux types d'images différentes, avec deux types de vecteurs caractéristiques. Nous avons utilisé deux types d'éléments dans les deux méthodes différentes ; le premier type sont les quatre cumulants et le deuxième type sont les quatorze paramètres de texture. Le but est d'améliorer les résultats de notre classification. Les algorithmes utilisés sont la classification floue dans les sous espaces et les séparateurs à vaste marge multiclasses. (MultiSVM). Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=8348 Classification dans les sous espaces [texte imprimé] / Ahmed Chennib, Auteur ; Fella Hachouf, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2014 . - 40 f. ; 30 cm. Une copie électronique PDF disponible en BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences de la technologie:Electronique Tags : Automatique Industrielle Et Humain  Classification  sous espaces Index. décimale : 610 Electronique Résumé : Dans ce travail, nous nous sommes intéressés aux méthodes de classification dans les sous espaces ; et ceci pour deux types d'images différentes, avec deux types de vecteurs caractéristiques. Nous avons utilisé deux types d'éléments dans les deux méthodes différentes ; le premier type sont les quatre cumulants et le deuxième type sont les quatorze paramètres de texture. Le but est d'améliorer les résultats de notre classification. Les algorithmes utilisés sont la classification floue dans les sous espaces et les séparateurs à vaste marge multiclasses. (MultiSVM). Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=8348

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