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dc.contributor.author |
BELDJILALI, Zohra |
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dc.date.accessioned |
2019-10-15T07:33:43Z |
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dc.date.available |
2019-10-15T07:33:43Z |
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dc.date.issued |
2019-09-22 |
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dc.identifier.citation |
MEHIDI A |
en_US |
dc.identifier.uri |
http://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/13141 |
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dc.description.abstract |
في سياق رؤية الكمبيوتر ، سنهتم باكتشاف كائنات في شكل صور وأشكال من خلال تعيين نقاط اهتمام.
ومع ذلك ، فمنذ عام 2012 ، أحدثت طرق أخرى أكثر مباشرة يصعب تفسيرها (التعلم المتعمق) ثورة في هذا المجال من خلال تحقيق نتائج أفضل بكثير.
نحن نقدم نظرة عامة على اكتشاف الكائنات في الصور ، بما في ذلك الحصول على الصور والخصائص والأنواع التي تتعقب المكونات المختلفة لنظام الكشف التلقائي لاستخراج الكائنات في الصور .
في عملنا ، نقترح خوارزمية للإجابة على مشكلة مشروعنا. إنه مكرس لمساهمتنا في عمليات تنفيذ MATLAB ، والنتائج والمناقشات لتسهيل اكتشاف الأشياء ، مع اختبار لتقييم البرنامج.
In the context of computer vision, we will be interested in discovering objects in the form of images and shapes by assigning points of interest. However, since 2012, other more direct methods that are difficult to explain (in-depth learning) have revolutionized this field by producing much better results.
We provide an overview of object detection in images, including image acquisition, properties and types tracking the various components of the automatic detection system to extract objects into images. In our work, we propose an algorithm to answer the problem of our project. It is dedicated to our contribution to MATLAB implementation processes, results and discussions to facilitate the discovery of objects, with a test for evaluating the program
Mots clés : détection des objets, segmentation d’image, Apprentissage
Dans le contexte de la vision par ordinateur, nous nous intéresserons à découvrir des objets sous forme d’images et de formes en attribuant des points d’intérêt. Cependant, depuis 2012, d'autres méthodes plus directes mais difficiles à expliquer (apprentissage en profondeur) ont révolutionné ce domaine en produisant des résultats bien supérieurs.
Nous fournissons une vue d'ensemble de la détection d'objet dans les images, comprenant l'acquisition d'images, les propriétés et les types effectuant le suivi des différents composants du système de détection automatique permettant d'extraire des objets dans des images. Dans nos travaux, nous proposons un algorithme permettant de répondre au problème de notre projet. , Il est dédié à notre contribution aux processus de mise en œuvre sous MATLAB, aux résultats et aux discussions afin de faciliter la découverte d’objets, avec un test pour l’évaluation du programme |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.subject |
détection des objets |
en_US |
dc.subject |
segmentation d’image |
en_US |
dc.subject |
Apprentissage |
en_US |
dc.title |
La détection des objets dans des images |
en_US |
dc.type |
Other |
en_US |
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