| Titre : |
Optimisation Par Essaim Particulaire (PSO) Pour Améliorer La Classification Des Images Satellitaires |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Sanaa Lamis Bourouz, Auteur ; Ahlem Kheiri, Auteur ; Amel Boulemnadjel, Directeur de thèse |
| Editeur : |
CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine |
| Année de publication : |
2021 |
| Importance : |
76 f. |
| Format : |
30 cm. |
| Note générale : |
Une copie electronique PDF disponible au BUC |
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
Sciences de la technologie:Electronique
|
| Tags : |
PSO |
| Index. décimale : |
610 Electronique |
| Résumé : |
La classification vise à catégoriser les entrées non étiquetées vecteurs en différents
groupes, appelés classes (clusters), de sorte que les données, les points au sein d'un cluster
sont plus similaires les uns aux autres qu'ils sont à ceux appartenant à des classes différents.
La classification dans des données de haute dimensionnalité est extrêmement difficile, dans
les données de grande dimension, les classes sont intégrées dans divers sous-ensembles de
dimensions. Pour s'attaquer à ce problème, des recherches récentes se concentrent sur un
nouveau paradigme de classification, communément appelé «La classification dans les sous
espace (subspace clustering)» qui recherche un ensemble de classes qui peut être défini dans
différents sous-espaces. Dans ce travail, nous avons proposé une nouvelle méthode de la
classification floue dans les sous espaces. Elle est basée sur l’optimisation d’une fonction
objective L’algorithme proposé utilise l’Optimisation par Essaims Particulaires(PSO) pour
estimer les paramètres initiaux de l’algorithme de la classification et de trouver l’optimum
global. PSO permet d'accélérer la convergence de la méthode, réduire le coût de calcul et
améliorer la qualité de la classification.
L’évaluation de la méthode proposée sur différents types de données (base de données,
images de synthèses, images satellitaires) démontre que cette méthode à bien détecter les
contours et bien séparer les régions avec une convergence rapide et une stabilité des résultats |
| Diplome : |
Master 2 |
| Permalink : |
https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=15953 |
Optimisation Par Essaim Particulaire (PSO) Pour Améliorer La Classification Des Images Satellitaires [texte imprimé] / Sanaa Lamis Bourouz, Auteur ; Ahlem Kheiri, Auteur ; Amel Boulemnadjel, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2021 . - 76 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC Langues : Français ( fre)
| Catégories : |
Sciences de la technologie:Electronique
|
| Tags : |
PSO |
| Index. décimale : |
610 Electronique |
| Résumé : |
La classification vise à catégoriser les entrées non étiquetées vecteurs en différents
groupes, appelés classes (clusters), de sorte que les données, les points au sein d'un cluster
sont plus similaires les uns aux autres qu'ils sont à ceux appartenant à des classes différents.
La classification dans des données de haute dimensionnalité est extrêmement difficile, dans
les données de grande dimension, les classes sont intégrées dans divers sous-ensembles de
dimensions. Pour s'attaquer à ce problème, des recherches récentes se concentrent sur un
nouveau paradigme de classification, communément appelé «La classification dans les sous
espace (subspace clustering)» qui recherche un ensemble de classes qui peut être défini dans
différents sous-espaces. Dans ce travail, nous avons proposé une nouvelle méthode de la
classification floue dans les sous espaces. Elle est basée sur l’optimisation d’une fonction
objective L’algorithme proposé utilise l’Optimisation par Essaims Particulaires(PSO) pour
estimer les paramètres initiaux de l’algorithme de la classification et de trouver l’optimum
global. PSO permet d'accélérer la convergence de la méthode, réduire le coût de calcul et
améliorer la qualité de la classification.
L’évaluation de la méthode proposée sur différents types de données (base de données,
images de synthèses, images satellitaires) démontre que cette méthode à bien détecter les
contours et bien séparer les régions avec une convergence rapide et une stabilité des résultats |
| Diplome : |
Master 2 |
| Permalink : |
https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=15953 |
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