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dc.contributor.authorBenachour., Amir.-
dc.contributor.authorChaouche., Rachid.-
dc.date.accessioned2021-06-06T08:53:36Z-
dc.date.available2021-06-06T08:53:36Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/11666-
dc.descriptionill.,Bibliogr.fr_FR
dc.description.abstractL'annotation automatique d'image est une technique importante pour améliorer la recherche d'images sur le web, elle consiste a associer un texte à une image, elle est aussi une solution pour réduire la gap sémantique entre le contenu bas niveau et le concept sémantique de haut niveau qui a été un domaine de recherche actif dans le secteur de la recherche d'image , la reconnaissance des formes , et l'apprentissage automatique , la qualité de l'annotation dépend de plusieurs facteurs comme: la classification, la segmentation, le choix des caractéristiques visuelles etc. AC Afin d'augmenter la performance de l'annotation automatique d'image, beaucoup de travaux ont été proposés en utilisant des méthodes de segmentation différentes , l'objectif principal pour ce travail est de faire une étude comparative sur l'annotation automatique d'images basé sur différentes techniques de segmentation, nous proposons un système d'annotation automatique d'image qui utilise cinq différentes méthodes de segmentation, les résultats montrent que ces méthodes de segmentation sont performante Mots clés : annotation automatique d'images, segmentation d'images, comparative.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectannotation automatique d'images.fr_FR
dc.subjectsegmentation d'images.fr_FR
dc.subjectcomparative.fr_FR
dc.titleIndexation sémantique :fr_FR
dc.title.alternativeétude comparative des techniques de segmentation.fr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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