| Titre : | Classification conjointe a la segmentation basée sur la tranformation DCT et le GMM |
| Auteurs : | khadidja Larabi, Auteur ; Fatima Zohra Belloula, Auteur ; Ahmed Boudaib, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2017 |
| Format : | 76p. / ill. en noir et en coul., graph., couv. ill. en coul. / 29 cm. |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Le principe de la recherche d’image par le contenu est d’identifier des images à partir de leur contenu (c'est-à-dire à partir des données de l’image elle même et non à partir du texte associé aux images). L’indexation des images, qui se fait automatiquement, nécessite l’extraction des paramètres de celles-ci au préalable. Ces paramètres quantifient la couleur, la texture, l’intensité ou bien encore les formes contenues dans l’image et fournissent une signature de l’image. Au cours du chapitre I, nous avons mis en évidence les principales approches d’indexation et de recherche de l’image par le contenu. Dans le chapitre II, nous sommes focalisés sur les méthodes de segmentation / classification que nous avons présenté en détail. Dans le troisième chapitre nous avons étudié l’utilisation d’une méthode de classification par le GMM, qui consiste à segmenter le contenu d’image sur la base de caractéristiques de couleur et de texture locale obtenue par des expériences de transformation DCT réalisées sur la base de données. Dans le quatrième chapitre nous avons donné une classification avec une segmentation conjointe. On a testé notre méthode sur un ensemble de la base d’image de Wang. Cet ensemble est composé de 7 classes : éléphant, cheval, fleur, montagne, repas, bus, dinosaure. Nous avons implémenté la méthode proposée dans le chapitre III, les résultats obtenus dans l’ensemble montrent l’efficacité de notre méthode surtout avec la classification de deux segments. Le point critique que nous avons dégagé, c’est que l’algorithme GMM pose un problème de fiabilité des résultats de recherche d’images avec la classification de 3 et 5 segments (images résultats ne sont pas toujours conformes aux images requêtes). Pour une continuation de notre travail, plusieurs perspectives peuvent être envisagées : Extraction d’autres caractéristiques de l’image (Caractéristiques Haut Niveau appelé Caractéristiques Sémantique) à la phase l’indexation pour représenter le contenu sémantique qui se définit par les attributs abstraits de l’image. Utiliser d’autres méthodes et algorithmes pour la segmentation et la classification d’images. La généralisation de la classification sur la totalité des images de la base WANG qui contient 1000 images ainsi sur d’autres types de base d’images. |
Exemplaires (2)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE00451T | INF86 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
| SE00833T | INF86 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
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