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Reconnaissance automatique de formes.

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dc.contributor.author Sid, Cylia
dc.contributor.author Bouhzila, Madjid
dc.contributor.author Gagaoua ; promotrice
dc.date.accessioned 2023-01-04T12:31:58Z
dc.date.available 2023-01-04T12:31:58Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.other 621.3MAS/572
dc.identifier.uri http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/21000
dc.description Option : Automatique et informatique industriel en_US
dc.description.abstract Dans notre travail, nous utilisons le deeplearning, plus précisément, les réseaux de neurones convoltionnel (CNN) pour la reconnaissance des formes. Ce projet consiste à utiliser et créer un classificateur avec trois modèles de réseaux neurones convolutionnels différents et à évaluer le meilleur d'entre eux en modifiant des hyper paramètres tous on combinons notre apprentissage du deeplearning avec l'attribut HMB (histogram of marqued background). 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 de meilleurs résultats. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Université Abderahmene Mira .Bejaia en_US
dc.subject Reconnaissance de Formes : Apprentissage profond : Réseau de neurone en_US
dc.title Reconnaissance automatique de formes. en_US
dc.type Thesis en_US


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