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dc.contributor.authorIouknane, Idris-
dc.contributor.authorKhetache, Billal-
dc.contributor.authorGagaoua ; promoteur-
dc.date.accessioned2022-11-13T14:06:08Z-
dc.date.available2022-11-13T14:06:08Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/20284-
dc.descriptionOption : Automatique et Informatique industrielleen_US
dc.description.abstractDans ce travail, on a utilisée la combinaison de deep learning et l'attribut HMB (Histogram of marqued background) avec ses réseaux de neurones plus précisément le réseau de neurone convolutif (CNN) pour la reconnaissance des lettres berbères afin de construire une nouvelle représentation d'un jeu de données en utilisant deux types de fichier principale le training et le test aussi pour apprendre à la machine de faire l'apprentissage des lettres manuscrites berbère de type " tafinagh " avec plusieurs cas d'apprentissage. Nous avons obtenu de bons résultats, et nous avons apporté plusieurs améliorations en fusionnent deep learning et l'attribut HMB pour obtenir les meilleurs résultats et un excellent pourcentage possible de la reconnaissance souhaitée. Les résultats obtenus ont montré que le choix du nombre d'époque, la taille de la base de données ainsi que la profondeur du réseau ont une grande influence pour avoir les résultats meilleurs.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderrahmane Mira- Bejaiaen_US
dc.subjectDeep Learnin :, Réseaux de neurones convoltionnel (CNN) : lettres berbère :L'apprentissage profond, Tafinaghen_US
dc.titleReconnaissance automatique de l'écriture amazighe.en_US
dc.typeThesisen_US
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