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Vérification des signatures manuscrites par le modèle neuro-génétique

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dc.contributor.author Adaoui, Cherifa
dc.contributor.author Bahri, Imene
dc.date.accessioned 2018-12-06T09:43:52Z
dc.date.available 2018-12-06T09:43:52Z
dc.date.issued 2016
dc.identifier.uri http://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/5655
dc.description.abstract l’hybridation des réseaux de neurones et les algorithmes génétiques est de combiner leurs avantage d’une part et de l’appliquer sur un problème réel comme la vérification de la signature d’autre part. Premièrement, on a présenté une aperçu général sur la reconnaissance des signatures, ensuite deux approches de vérification de signature hors-ligne sont développés et testés : une approche à base des réseaux de neurones (de type perceptron multicouche), et une approche hybride entre les réseaux de neurones et les algorithmes génétiques, pour les deux approches, on a utilisé les méthodes ACP et LBP pour extraire les points caractéristiques. Les résultats ont montré que les réseaux de neurones ne sont pas adaptés à ce type d’application, en revanche les algorithmes génétiques ont donné des résultats encourageants, mais leur inconvénient major c’est le temps d’exécution. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.relation.ispartofseries MINF151;
dc.subject Signature manuscrite en_US
dc.subject réseaux de neurone en_US
dc.subject retro-propagation en_US
dc.subject algorithmes génétiques en_US
dc.subject chromosome en_US
dc.subject fitness en_US
dc.title Vérification des signatures manuscrites par le modèle neuro-génétique en_US
dc.type Other en_US


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