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dc.contributor.authorMessaoudi, Sofiane-
dc.contributor.authorArroul, Benyamine-
dc.contributor.authorTighzert, L. ; promoteur-
dc.date.accessioned2022-04-19T11:46:47Z-
dc.date.available2022-04-19T11:46:47Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/18653-
dc.descriptionOption : Automatique et informatique industrielleen_US
dc.description.abstractLe travail présenté dans ce mémoire a pour objectif principal de proposer la création d’une base de données un système de reconnaissance hors-ligne de l’écriture manuscrite berbère. Une étude approfondie de ce domaine nous indique que la difficulté de la reconnaissance vient principalement de l’ambiguïté existante souvent à cause de la présence de bruit, de la grande variation des styles d’écriture et de la similarité qui existe entre les entités à reconnaître. Et pour palier a cela, nous avons opter pour un apprentissage via les réseaux de neurones convolutif.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderrahmane Mira- Bejaiaen_US
dc.subjectIntelligence artificiel : Vision artificiel : Apprentissage profond : Réseaux de neurones convolutif : Base de donnéesen_US
dc.titleReconnaissance des caractères manuscrits de la langue berbère par Deep Learning appliqué à la base de données berbère Dataset.en_US
dc.typeThesisen_US
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