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Reconnaissance automatique de l'écriture amazighe.

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dc.contributor.author Iouknane, Idris
dc.contributor.author Khetache, Billal
dc.contributor.author Gagaoua ; promoteur
dc.date.accessioned 2022-11-13T14:06:08Z
dc.date.available 2022-11-13T14:06:08Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/20284
dc.description Option : Automatique et Informatique industrielle en_US
dc.description.abstract Dans 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.iso fr en_US
dc.publisher Université Abderrahmane Mira- Bejaia en_US
dc.subject Deep Learnin :, Réseaux de neurones convoltionnel (CNN) : lettres berbère :L'apprentissage profond, Tafinagh en_US
dc.title Reconnaissance automatique de l'écriture amazighe. en_US
dc.type Thesis en_US


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