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http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/21022Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Baaloudj, Youcef | - |
| dc.contributor.author | Zahar, M Cherif ( Promoteur) | - |
| dc.date.accessioned | 2023-02-14T11:03:45Z | - |
| dc.date.available | 2023-02-14T11:03:45Z | - |
| dc.date.issued | 2022-11-19 | - |
| dc.identifier.uri | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/21022 | - |
| dc.description | ill., Bibliogr. Cote: ma-004-434 | fr_FR |
| dc.description.abstract | La recherche d’image sur le web s’effectue à travers des moteurs de recherche d’images qui permettent de trouver rapidement et efficacement des images parmi une grande masse d’information disponible sur le web. Il y a deux types de recherche, la recherche par contenu textuel, et la recherche par contenu visuel. La recherche textuelle d’images qui se fait à travers des mots clés, soit des photos indexées à travers un iconographe qui rend la tâche longue et couteuse, ou bien l’indexation automatique dans laquelle les moteurs de recherche indexent le texte associe à l’image dans les pages web et dans ce cas les images sont nommées d’une manière générique, et ne correspond pas nécessairement à l’image. La recherche visuelle est purement automatisé. Elle se faite à travers la comparaison des descripteurs numériques extrait de l’image requête, avec celles disponible sur la base de données. Or la recherche évite le problème de subjectivité, elle est face à la difficulté d’associer une sémantique à une image. Soit le phénomène de fossé sémantique, ou les résultats de recherche ont les mêmes histogrammes de couleurs par exemple mais ils sont complétement différents au niveau sémantique. Afin d’améliorer la recherche des images, nous proposons un système de recherche croisé basé sur les informations textuelle et visuelle, d’où la partie recherche image est basé sur les réseaux de neurones dans la phase d’indexation d’images, et l’algorithme de mesure de voisin le plus proche approximatif (Annoy) dans la phase de calcul de similarité. Mots clés : indexation d’images, recherche d’images, recherche d’images textuelle, recherche d’images visuelle, recherche d’images croisée, reseaux de neurones, le voisin le plus proche approximatif. | fr_FR |
| dc.language.iso | fr | fr_FR |
| dc.publisher | Université Blida 1 | fr_FR |
| dc.subject | Indexation d’images | fr_FR |
| dc.subject | Recherche d’images | fr_FR |
| dc.subject | Recherche d’images textuelle | fr_FR |
| dc.subject | Recherche d’images visuelle | fr_FR |
| dc.subject | Recherche d’images croisée | fr_FR |
| dc.subject | Reseaux de neurones | fr_FR |
| dc.subject | Le voisin le plus proche approximatif | fr_FR |
| dc.title | Conception et réalisation d’une plateforme web dédiée au philatélie basée sur la recherche d’images par contenu textuel et visuel | fr_FR |
| dc.type | Thesis | fr_FR |
| Appears in Collections: | Mémoires de Master | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Baaloudj Youcef.pdf | 5,22 MB | Adobe PDF | View/Open |
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