Détection d'objets d'intérêt dans les images numériques.

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Benblidia., Mohamed Walid.	-
dc.contributor.author	Hachi., Chakib.	-
dc.date.accessioned	2021-10-12T10:22:40Z	-
dc.date.available	2021-10-12T10:22:40Z	-
dc.date.issued	2016	-
dc.identifier.uri	http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12329	-
dc.description	ill.,Bibliogr.	fr_FR
dc.description.abstract	La détection d'objets peut être un problème épineux à résoudre du fait de la variabilité d'apparence des objets dans le monde réel. INous proposons dans ce mémoire de résoudre le problème de détection en utilisant une approche s'inscrivant dans la famille des extracteurs de caractéristiques. Elle consiste à extraire les histogrammes orientés gradients d'un ensemble d'images d'entrainement et de les utiliser pour entrainer un classifieur Adaboost organisé en cascade. Le but est d'obtenir un outil général capable die diétecter n'importe quel objet d'intérêt en un temps raisonnable.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	Université Blida 1	fr_FR
dc.subject	images numériques.	fr_FR
dc.subject	Détection.	fr_FR
dc.subject	d'objets d'intérêt .	fr_FR
dc.subject	Détection d'objets.	fr_FR
dc.title	Détection d'objets d'intérêt dans les images numériques.	fr_FR
dc.type	Thesis	fr_FR
Appears in Collections:	Mémoires de Master

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