Titre : | Identification automatique du nombre de clusters dans FCM |
Auteurs : | Fatima Zohra Ferhaoui, Auteur ; Khadidja Gherbali, Auteur ; Chakir Mokhtari, Directeur de thèse |
Type de document : | texte manuscrit |
Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2019 |
ISBN/ISSN/EAN : | SE00708T |
Format : | 49P. / couv. / 27 cm. |
Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
Langues: | Français |
Résumé : |
La segmentation d’images est l’une des opérations les plus importantes en traitement d’images. Elle permet d’extraire des informations pertinentes de l’image. Il existe une grande variété de techniques de segmentation, mais aucune n’est efficace sur tous types d’images. D’où, ce domaine de recherche reste ouvert pour trouver des méthodes plus évoluées et plus efficaces. Dans ce projet nous vous sommes intéressés aux méthodes de classification nonsupervisée : C-moyenne floues (FCM) et Spatial FCM qui sont basés sur la logique floue. Dans cette catégorie d’algorithme, nous avons étudié le comportement de trois index tels que PC, PE et Rf et nous avons remarqué que les index PC et PE sont plus performant dans la détection du bon nombre de classes. Mais nous avons remarqué aussi l’influence du bruit sur eux. Dans un autre volet, notre proposition (FCME) a permit l’amélioration de la segmentation en corrigeant la classification de certains pixels. A l’issue des travaux menés dans le cadre de ce mémoire, nous dégageons quelques perspectives : − étudier d’autres index de validité, − intégrer la notion d’écart dans la fonction objective de FCM, − explorer d’autres variantes de FCM tel que Kernel FCM (KFCM) et Spatial KFCM (SKFCM). |
Exemplaires (2)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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SE00708T | INF241 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
SE00920T | INF241 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
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