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dc.contributor.author |
Mohamed Azizi, Kamelia |
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dc.contributor.author |
Serir, Fella |
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dc.date.accessioned |
2020-10-19T09:32:24Z |
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dc.date.available |
2020-10-19T09:32:24Z |
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dc.date.issued |
2020 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/6415 |
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dc.description |
ill., Bibliogr. |
fr_FR |
dc.description.abstract |
La conception des formes 3D sur ordinateur se caractérise par une diversité d’attributs, de
ce fait, elle était toujours considérée comme une tâche difficile aux concepteurs, même s'il était
possible de la faire, elle ne pourra pas être réalisée ni en peu de temps, ni avec des logiciels
moins coûteux .C'est la raison pour laquelle nous avons pensé à créer un système intelligent et
convivial pour résoudre ces problèmes.
L'objectif clé de ce travail s'articule beaucoup plus sur la génération des formes 3D à partir
des descriptions textuelles en utilisant des réseaux de neurones génératifs GAN et leurs
variantes. Les résultats obtenus ont montré que le choix des paramètres et le grand nombre
d'échantillons de chaque jeu de données influent sur la qualité des résultats rendus et aident le
modèle à s'entraîner et d'apprendre plus d’une forme 3D.
Mots clé: Apprentissage automatique, descriptions textuelles, formes 3D,texte-en-forme,GAN |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université Blida 1 |
fr_FR |
dc.subject |
Apprentissage automatique |
fr_FR |
dc.subject |
descriptions textuelles |
fr_FR |
dc.subject |
formes 3D |
fr_FR |
dc.subject |
,texte-en-forme |
fr_FR |
dc.subject |
GAN |
fr_FR |
dc.title |
Proposition d’une approche de génération des formes à partir d’une description textuelle |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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