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Conception et Implémentation d’Architectures Modulaires et Hiérarchiques en Reconnaissance Biométrique / Regouid,Meryem
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Titre : Conception et Implémentation d’Architectures Modulaires et Hiérarchiques en Reconnaissance Biométrique Type de document : texte imprimé Auteurs : Regouid,Meryem, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (159 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Biométrie Multimodale
ECGIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Les systèmes de reconnaissance biométrique unimodaux sont largement utilisés dans divers domaines.
L’utilisation d’une seule modalité fait que le système développé souffre de nombreux défis. La
combinaison de plusieurs informations extraites de différentes modalités biométriques dans un nouveau
système de reconnaissance biométrique est la meilleure solution proposée jusqu’à présent. Ces
systèmes visent à résoudre différents inconvénients rencontrés dans un système biométrique unimodal.
La recherche de sources de données appropriées pour construire un système robuste et sécurisé est en
cours.
L’électrocardiogramme (ECG ou EKG) offre une caractéristique inhérente à la vivacité d’une
personne, ce qui le rend difficile à usurper par rapport à d’autres modalités biométriques. Cette
nouvelle technologie a été récemment utilisée dans plusieurs systèmes unimodaux et multimodaux.
L’oreille biométrique est une autre modalité émergente. Elle présente une source d’informations riche
et stable sur une période acceptable de la vie humaine. L’iris est l’une des plus anciennes biométries
utilisées dans la littérature. En raison de sa précision et de sa fiabilité supérieure, l’iris a été intégré
avec des différentes modalités biométriques tels que l’empreinte digitale, le visage et la paume.
Dans cette thèse, nous visons à résoudre les problèmes existants rencontrés par le système unimodal
en analysant les travaux existants puis en proposant un nouveau système biométrique multimodal.
Deux contributions ont été introduites. Dans la première contribution, nous implémentons deux
systèmes. Tout d’abord, nous développons un système biométrique pour l’ECG basé sur Shifted
1D-LBP. Dans ce système, nous étudions l’impact de l’étape de prétraitement en appliquant trois
techniques différentes (SG-FIR, Butterworth et filtres numériques 1D). Le deuxième système consiste
à combiner l’oreille et l’ECG dans un système biométrique bimodal basé sur 1D-MR-LBP.
La deuxième contribution utilise l’oreille, l’ECG et l’iris afin de développer un nouveau système
multimodal. Des descripteurs de texture locaux (1D-LBP, Shifted 1D-LBP et 1D-MR-LBP) sont
utilisés pour extraire les caractéristiques importantes du signal ECG et des images converties de
l’oreille et de l’iris en signal 1D. Un vecteur augmenté a été généré en fusionnant l’ensemble des trois
caractéristiques. KNN et RBF sont utilisés pour l’appariement afin de classer un utilisateur inconnu
comme un authentique ou un imposteur. Les résultats expérimentaux démontrent que l’approche
proposée surpasse les systèmes biométriques unimodaux, le système bimodal proposé et les systèmes
multimodaux existants.Côte titre : DI/0061 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1bQaQHMWoIZTBK9VEJ7YYOnCz4bV32p7O/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Conception et Implémentation d’Architectures Modulaires et Hiérarchiques en Reconnaissance Biométrique [texte imprimé] / Regouid,Meryem, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (159 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Biométrie Multimodale
ECGIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Les systèmes de reconnaissance biométrique unimodaux sont largement utilisés dans divers domaines.
L’utilisation d’une seule modalité fait que le système développé souffre de nombreux défis. La
combinaison de plusieurs informations extraites de différentes modalités biométriques dans un nouveau
système de reconnaissance biométrique est la meilleure solution proposée jusqu’à présent. Ces
systèmes visent à résoudre différents inconvénients rencontrés dans un système biométrique unimodal.
La recherche de sources de données appropriées pour construire un système robuste et sécurisé est en
cours.
L’électrocardiogramme (ECG ou EKG) offre une caractéristique inhérente à la vivacité d’une
personne, ce qui le rend difficile à usurper par rapport à d’autres modalités biométriques. Cette
nouvelle technologie a été récemment utilisée dans plusieurs systèmes unimodaux et multimodaux.
L’oreille biométrique est une autre modalité émergente. Elle présente une source d’informations riche
et stable sur une période acceptable de la vie humaine. L’iris est l’une des plus anciennes biométries
utilisées dans la littérature. En raison de sa précision et de sa fiabilité supérieure, l’iris a été intégré
avec des différentes modalités biométriques tels que l’empreinte digitale, le visage et la paume.
Dans cette thèse, nous visons à résoudre les problèmes existants rencontrés par le système unimodal
en analysant les travaux existants puis en proposant un nouveau système biométrique multimodal.
Deux contributions ont été introduites. Dans la première contribution, nous implémentons deux
systèmes. Tout d’abord, nous développons un système biométrique pour l’ECG basé sur Shifted
1D-LBP. Dans ce système, nous étudions l’impact de l’étape de prétraitement en appliquant trois
techniques différentes (SG-FIR, Butterworth et filtres numériques 1D). Le deuxième système consiste
à combiner l’oreille et l’ECG dans un système biométrique bimodal basé sur 1D-MR-LBP.
La deuxième contribution utilise l’oreille, l’ECG et l’iris afin de développer un nouveau système
multimodal. Des descripteurs de texture locaux (1D-LBP, Shifted 1D-LBP et 1D-MR-LBP) sont
utilisés pour extraire les caractéristiques importantes du signal ECG et des images converties de
l’oreille et de l’iris en signal 1D. Un vecteur augmenté a été généré en fusionnant l’ensemble des trois
caractéristiques. KNN et RBF sont utilisés pour l’appariement afin de classer un utilisateur inconnu
comme un authentique ou un imposteur. Les résultats expérimentaux démontrent que l’approche
proposée surpasse les systèmes biométriques unimodaux, le système bimodal proposé et les systèmes
multimodaux existants.Côte titre : DI/0061 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1bQaQHMWoIZTBK9VEJ7YYOnCz4bV32p7O/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DI/0061 DI/0061 Thèse Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleConception et implémentation d'un classifieur SVM pour la reconnaissance de visage humain / Louaim,Maroua
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Titre : Conception et implémentation d'un classifieur SVM pour la reconnaissance de visage humain Type de document : texte imprimé Auteurs : Louaim,Maroua, Auteur ; Douidi ,Lamri, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (75 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Reconnaissance faciale
SVM
Noyau
Classification
Eigenface
Optimisation des
paramètresIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : La reconnaissance faciale est largement utilisée dans la vision par ordinateur et dans de
nombreuses autres applications biométriques où la sécurité est une préoccupation majeure.
En effet, La reconnaissance faciale possède plusieurs avantages sur les autres technologies
biométriques : elle est non intrusive, peu coûteuse et facile à utiliser. Le problème le plus
courant dans la reconnaissance faciale se pose en raison de variations de pose, de conditions
d’éclairage différentes, etc.
Support Vector Machine (SVM) est très populaire en tant que classifieur à vaste marge
en raison de sa théorie mathématique robuste. En fait, c'est l'un des techniques les plus utiles
pour résoudre les problèmes de classification. Il peut classer des données non linéairement
séparables en utilisant une fonction noyau.
Cette étude décrit comment implémenter une machine à vecteurs de support pour la
reconnaissance des visages avec un noyau linéaire, polynomial et RBF. La méthode Eigenface
qui est basée sur la technique d’analyse en composantes principales (ACP) a été choisie pour la
réduction des dimensions avant la phase de classification. La technique grid-search a été utilisée
avec une validation croisée pour trouver les paramètres optimaux pour chaque noyau de
classifieurs. Pour appliquer SVM au problème multiclass, la méthode one-vs-one a été choisie
en raison de sa simplicité et de ses bonnes performances. Les performances des différents
classificateurs ont été comparées en termes de précision. Les résultats expérimentaux avec la
base de données ORL montrent que le classifieur SVM avec le noyau RBF atteint la meilleure
précision de classification de 96%.Note de contenu : Sommaire
Liste des figures
Liste des tables
Introduction générale............................................................................................................... 1
Chapitre 1 : État de l’art de la Reconnaissance Faciale
1 Introduction......................................................................................................................... 3
2 34TUSystème de reconnaissance facialeU34T ..................................................................................... 3
2.1 Identification (ou reconnaissance)............................................................................... 3
2.2 Vérification (ou authentification) ................................................................................ 4
3 Domaines d’application ...................................................................................................... 4
4 Avantages et limites de reconnaissance faciale .................................................................. 6
5 Les challenges de reconnaissance faciale ........................................................................... 6
5.1 Variation inter sujet ..................................................................................................... 7
5.2 Variation intra sujet ..................................................................................................... 7
5.2.1 34TULes changements d’éclairageU34T ............................................................................... 7
5.2.2 Les expressions faciales ....................................................................................... 8
5.2.3 Variation de pose.................................................................................................. 9
5.2.4 34TULes occultations partiellesU34T .................................................................................. 10
5.2.5 Le vieillissement et le changement d’aspect ...................................................... 10
5.2.6 Falsification d'image .......................................................................................... 11
6 Le processus de reconnaissance faciale ............................................................................ 11
6.1 Détection de visage.................................................................................................... 12
6.1.1 L'approche basée sur les caractéristiques ........................................................... 13
6.1.2 L'approche basée sur l'image.............................................................................. 13
6.2 L’extraction des caractéristiques ............................................................................... 13
6.3 Classification des visages .......................................................................................... 14
7 Techniques de reconnaissance de visage .......................................................................... 14
7.1 Approches globales ou holistiques ............................................................................ 14
7.1.1 Techniques linéaires ........................................................................................... 15
7.1.2 Techniques non linéaires .................................................................................... 15
7.2 Approches locales...................................................................................................... 15
7.2.1 Méthodes de reconnaissance de visage basées sur les points d’intérêt .............. 16
7.2.2 Méthodes de reconnaissance de visage basées sur l'apparence locale ............... 16
7.3 Approches et méthodes hybrides ............................................................................... 16
8 Conclusion ........................................................................................................................ 17
Chapitre 2 : L’apprentissage Automatique
1 Introduction....................................................................................................................... 18
2 Apprentissage automatique............................................................................................... 18
3 Types d’apprentissage automatique.................................................................................. 18
3.1 L'apprentissage supervisé .......................................................................................... 18
3.2 L'apprentissage non supervisé ................................................................................... 19
3.3 L’apprentissage semi supervisé ................................................................................. 19
3.4 L’apprentissage par renforcement ............................................................................. 19
4 Tâches d'apprentissage automatiques ............................................................................... 20
4.1 Régression ................................................................................................................. 20
4.2 Clustring .................................................................................................................... 20
4.3 Classification ............................................................................................................. 21
4.3.1 Quelques méthodes de classification.................................................................. 21
4.3.1.1 KNN.............................................................................................................. 21
4.3.1.2 Régression logistique .................................................................................... 22
4.3.1.3 SVM.............................................................................................................. 23
4.4 Réduction de dimensions........................................................................................... 24
4.4.1 Analyse en Composantes Principales (ACP) ..................................................... 25
4.3.1.1 Les étapes principales de la technique EigenFace ........................................ 26
5 Conclusion ........................................................................................................................ 27
Chapitre 3 : Machines à vecteur support
1 Introdution......................................................................................................................... 28
2 Historique.......................................................................................................................... 28
3 Notions de base ................................................................................................................. 29
3.1 Vecteur....................................................................................................................... 29
3.2 Hyperplan .................................................................................................................. 30
3.3 Vecteurs de support ................................................................................................... 31
3.4 Marge......................................................................................................................... 32
4 Définition des SVMs......................................................................................................... 32
5 SVMs binaires................................................................................................................... 33
5.1 Cas des données linéairement séparables .................................................................. 33
5.1.1 SVMs à marge dure (Hard margin SVMs) .......................................................... 34
5.1.2 SVMs à marge souple (Soft margin SVMs)....................................................... 40
5.2 Cas des données non linéairement séparables ........................................................... 42
5.2.1 SVM Ã noyau...................................................................................................... 43
6 SVMs multiclasse ............................................................................................................. 44
6.1 One-versus-all............................................................................................................ 45
6.2 One-versus-one.......................................................................................................... 45
7 Métriques de performances............................................................................................... 46
7.1 Matrice de confusion ................................................................................................. 46
7.1.1 Précision ............................................................................................................. 47
7.1.1 Sensitivité et Spécificité ..................................................................................... 47
7.1.1 F-Score ............................................................................................................... 47
8 Estimation de l’erreur de généralisation ........................................................................... 48
8.1 Validation croisée en k parties................................................................................... 48
9 Conclusion ........................................................................................................................ 49
Chapitre 4: Base de données et Implémentation
1 Introduction....................................................................................................................... 50
2 Environnement de travail .................................................................................................. 50
2.1 Environnement matériel ............................................................................................ 50
2.2 Outils de développement ........................................................................................... 50
3 Base de données ORL (Olivetti) ....................................................................................... 51
4 Description du système de reconnaissance faciale proposé ............................................. 52
4.1 Chargement et description du jeu de données ........................................................... 53
4.2 Séparation du jeu de données .................................................................................... 55
4.3 Réduction de dimensions........................................................................................... 57
4.4 Classification des visages .......................................................................................... 60
4.4.1 Optimisation des paramètres .............................................................................. 61
5 Tests et Résultats............................................................................................................... 64
5.1 Performance des noyaux............................................................................................ 64
5.2 Temps d’entrainement ............................................................................................... 64
5.3 Images mal classées................................................................................................... 65
5.4 Validation des résultats avec « k folds cross validation » ......................................... 65
6 Choix du meilleur modèle SVM....................................................................................... 66
6.1 Matrice de confusion ................................................................................................. 66
6.2 Rapport de classification ........................................................................................... 67
8 Conclusion ........................................................................................................................ 69
Conclusion générale................................................................................................................ 70
Bibliographie............................................................................................................................ 71
Web graphie ............................................................................................................................. 75
Liste dCôte titre : MAI/0292 En ligne : https://drive.google.com/file/d/17ybWWTVxYplnPLT9BHNCJPElkAp8odjL/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Conception et implémentation d'un classifieur SVM pour la reconnaissance de visage humain [texte imprimé] / Louaim,Maroua, Auteur ; Douidi ,Lamri, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (75 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Reconnaissance faciale
SVM
Noyau
Classification
Eigenface
Optimisation des
paramètresIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : La reconnaissance faciale est largement utilisée dans la vision par ordinateur et dans de
nombreuses autres applications biométriques où la sécurité est une préoccupation majeure.
En effet, La reconnaissance faciale possède plusieurs avantages sur les autres technologies
biométriques : elle est non intrusive, peu coûteuse et facile à utiliser. Le problème le plus
courant dans la reconnaissance faciale se pose en raison de variations de pose, de conditions
d’éclairage différentes, etc.
Support Vector Machine (SVM) est très populaire en tant que classifieur à vaste marge
en raison de sa théorie mathématique robuste. En fait, c'est l'un des techniques les plus utiles
pour résoudre les problèmes de classification. Il peut classer des données non linéairement
séparables en utilisant une fonction noyau.
Cette étude décrit comment implémenter une machine à vecteurs de support pour la
reconnaissance des visages avec un noyau linéaire, polynomial et RBF. La méthode Eigenface
qui est basée sur la technique d’analyse en composantes principales (ACP) a été choisie pour la
réduction des dimensions avant la phase de classification. La technique grid-search a été utilisée
avec une validation croisée pour trouver les paramètres optimaux pour chaque noyau de
classifieurs. Pour appliquer SVM au problème multiclass, la méthode one-vs-one a été choisie
en raison de sa simplicité et de ses bonnes performances. Les performances des différents
classificateurs ont été comparées en termes de précision. Les résultats expérimentaux avec la
base de données ORL montrent que le classifieur SVM avec le noyau RBF atteint la meilleure
précision de classification de 96%.Note de contenu : Sommaire
Liste des figures
Liste des tables
Introduction générale............................................................................................................... 1
Chapitre 1 : État de l’art de la Reconnaissance Faciale
1 Introduction......................................................................................................................... 3
2 34TUSystème de reconnaissance facialeU34T ..................................................................................... 3
2.1 Identification (ou reconnaissance)............................................................................... 3
2.2 Vérification (ou authentification) ................................................................................ 4
3 Domaines d’application ...................................................................................................... 4
4 Avantages et limites de reconnaissance faciale .................................................................. 6
5 Les challenges de reconnaissance faciale ........................................................................... 6
5.1 Variation inter sujet ..................................................................................................... 7
5.2 Variation intra sujet ..................................................................................................... 7
5.2.1 34TULes changements d’éclairageU34T ............................................................................... 7
5.2.2 Les expressions faciales ....................................................................................... 8
5.2.3 Variation de pose.................................................................................................. 9
5.2.4 34TULes occultations partiellesU34T .................................................................................. 10
5.2.5 Le vieillissement et le changement d’aspect ...................................................... 10
5.2.6 Falsification d'image .......................................................................................... 11
6 Le processus de reconnaissance faciale ............................................................................ 11
6.1 Détection de visage.................................................................................................... 12
6.1.1 L'approche basée sur les caractéristiques ........................................................... 13
6.1.2 L'approche basée sur l'image.............................................................................. 13
6.2 L’extraction des caractéristiques ............................................................................... 13
6.3 Classification des visages .......................................................................................... 14
7 Techniques de reconnaissance de visage .......................................................................... 14
7.1 Approches globales ou holistiques ............................................................................ 14
7.1.1 Techniques linéaires ........................................................................................... 15
7.1.2 Techniques non linéaires .................................................................................... 15
7.2 Approches locales...................................................................................................... 15
7.2.1 Méthodes de reconnaissance de visage basées sur les points d’intérêt .............. 16
7.2.2 Méthodes de reconnaissance de visage basées sur l'apparence locale ............... 16
7.3 Approches et méthodes hybrides ............................................................................... 16
8 Conclusion ........................................................................................................................ 17
Chapitre 2 : L’apprentissage Automatique
1 Introduction....................................................................................................................... 18
2 Apprentissage automatique............................................................................................... 18
3 Types d’apprentissage automatique.................................................................................. 18
3.1 L'apprentissage supervisé .......................................................................................... 18
3.2 L'apprentissage non supervisé ................................................................................... 19
3.3 L’apprentissage semi supervisé ................................................................................. 19
3.4 L’apprentissage par renforcement ............................................................................. 19
4 Tâches d'apprentissage automatiques ............................................................................... 20
4.1 Régression ................................................................................................................. 20
4.2 Clustring .................................................................................................................... 20
4.3 Classification ............................................................................................................. 21
4.3.1 Quelques méthodes de classification.................................................................. 21
4.3.1.1 KNN.............................................................................................................. 21
4.3.1.2 Régression logistique .................................................................................... 22
4.3.1.3 SVM.............................................................................................................. 23
4.4 Réduction de dimensions........................................................................................... 24
4.4.1 Analyse en Composantes Principales (ACP) ..................................................... 25
4.3.1.1 Les étapes principales de la technique EigenFace ........................................ 26
5 Conclusion ........................................................................................................................ 27
Chapitre 3 : Machines à vecteur support
1 Introdution......................................................................................................................... 28
2 Historique.......................................................................................................................... 28
3 Notions de base ................................................................................................................. 29
3.1 Vecteur....................................................................................................................... 29
3.2 Hyperplan .................................................................................................................. 30
3.3 Vecteurs de support ................................................................................................... 31
3.4 Marge......................................................................................................................... 32
4 Définition des SVMs......................................................................................................... 32
5 SVMs binaires................................................................................................................... 33
5.1 Cas des données linéairement séparables .................................................................. 33
5.1.1 SVMs à marge dure (Hard margin SVMs) .......................................................... 34
5.1.2 SVMs à marge souple (Soft margin SVMs)....................................................... 40
5.2 Cas des données non linéairement séparables ........................................................... 42
5.2.1 SVM Ã noyau...................................................................................................... 43
6 SVMs multiclasse ............................................................................................................. 44
6.1 One-versus-all............................................................................................................ 45
6.2 One-versus-one.......................................................................................................... 45
7 Métriques de performances............................................................................................... 46
7.1 Matrice de confusion ................................................................................................. 46
7.1.1 Précision ............................................................................................................. 47
7.1.1 Sensitivité et Spécificité ..................................................................................... 47
7.1.1 F-Score ............................................................................................................... 47
8 Estimation de l’erreur de généralisation ........................................................................... 48
8.1 Validation croisée en k parties................................................................................... 48
9 Conclusion ........................................................................................................................ 49
Chapitre 4: Base de données et Implémentation
1 Introduction....................................................................................................................... 50
2 Environnement de travail .................................................................................................. 50
2.1 Environnement matériel ............................................................................................ 50
2.2 Outils de développement ........................................................................................... 50
3 Base de données ORL (Olivetti) ....................................................................................... 51
4 Description du système de reconnaissance faciale proposé ............................................. 52
4.1 Chargement et description du jeu de données ........................................................... 53
4.2 Séparation du jeu de données .................................................................................... 55
4.3 Réduction de dimensions........................................................................................... 57
4.4 Classification des visages .......................................................................................... 60
4.4.1 Optimisation des paramètres .............................................................................. 61
5 Tests et Résultats............................................................................................................... 64
5.1 Performance des noyaux............................................................................................ 64
5.2 Temps d’entrainement ............................................................................................... 64
5.3 Images mal classées................................................................................................... 65
5.4 Validation des résultats avec « k folds cross validation » ......................................... 65
6 Choix du meilleur modèle SVM....................................................................................... 66
6.1 Matrice de confusion ................................................................................................. 66
6.2 Rapport de classification ........................................................................................... 67
8 Conclusion ........................................................................................................................ 69
Conclusion générale................................................................................................................ 70
Bibliographie............................................................................................................................ 71
Web graphie ............................................................................................................................. 75
Liste dCôte titre : MAI/0292 En ligne : https://drive.google.com/file/d/17ybWWTVxYplnPLT9BHNCJPElkAp8odjL/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0292 MAI/0292 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleConception et implémentation d'un simulateur pour les réseaux de capteurs sans fil / Khalfi,hanane
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Titre : Conception et implémentation d'un simulateur pour les réseaux de capteurs sans fil Type de document : texte imprimé Auteurs : Khalfi,hanane ; SEMCHEDINE, FOUZI, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1 vol (45f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux
Systèmes Distribués
capteurs sans fil
gestion d’énergie
simulateur
système Multi-agentsIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Le réseau de capteur sans fil « RCSF » est une technologie émergente qui vise Ã
offrir des capacités innovantes. Son utilisation ne devrait cesser d’augmenté et ceci dans
de nombreux domaines qu’ils soient scientifique, militaire ou industrielle. Une des
contraintes principales de conception des RCSF est la simulation du comportement de
ses nœuds.
L’objectif principal de ce mémoire est de réaliser un simulateur de réseau de capteur
sans fil afin de rendre plus pratique la tâche de simulation des RCSFs. Notre simulateur
est un système multi-agents où les nœuds capteurs sont des agents qui se lancent au
moment du déploiement du réseau afin d’émuler le comportement réel d’un RCSF. Pour
rendre portable le simulateur, ce dernier a été développé en JAVA.
Note de contenu : 1. Table des matières
Introduction générale ---------------------------------------------------------------------------------1
Chapitre 1 : les concepts de base des RCSFs----------------------------------------------------------3
1. Introduction _____________________________________________________3
2. NÅ“ud capteur ____________________________________________________3
2.1 Définition ____________________________________________________3
2.2 Architecture _______________________________________________________ 3
3. Réseau de capteurs sans fil __________________________________________5
3.1 Définition ____________________________________________________5
3.2 Architecture protocolaire________________________________________6
3.3 Caractéristiques des réseaux de capteurs sans fil _____________________7
3.4 Domaine d’application __________________________________________8
4. Les simulateurs des RCSFs ___________________________________________8
4.1 NS-2 ________________________________________________________9
4.2 OMNET++ ___________________________________________________10
4.3 GloMoSim___________________________________________________10
4.4 Opnet ______________________________________________________11
4.5 J-Sim _______________________________________________________12
5. Conclusion ______________________________________________________12
Chapitre 2 : Conception --------------------------------------------------------------------------- 13
1. Introduction ____________________________________________________ 13
2. Prometheus ____________________________________________________ 13
3. La spécification du système ________________________________________ 14
3.1 Les buts du système __________________________________________ 14
3.1.1 Les sous buts du système ___________________________________ 14
3.2 Les fonctionnalités __________________________________________ 17
3.2.1 Descripteur textuelle _______________________________________ 17
3.3 Les scénarios des cas d’utilisation _______________________________ 24
4. Conception architecturale _________________________________________ 25
4.1 Les types d’agents ___________________________________________ 25
4.2 Diagramme de couplage de données ____________________________ 25
4.3 Diagramme de rôles d’agents __________________________________ 26
4.4 Diagramme d’accointance _____________________________________ 26
4.5 Diagramme d’interaction ______________________________________ 27
5. La conception détaillée ___________________________________________ 28
5.1 Diagramme de vue de l’agent interface __________________________ 28
5.2 Diagramme de vue de l’agent système ___________________________ 29
5.3 Diagramme de vue de l’agent station ____________________________ 29
5.4 Diagramme de vue de l’agent capteur____________________________ 30
6. Conclusion _____________________________________________________ 31
Chapitre 3 : Réalisation ----------------------------------------------------------------------------33
1. Introduction ____________________________________________________ 33
2. Choix technique _________________________________________________ 33
2.1 Le langage Java______________________________________________ 33
2.2 L’environnement de développement eclipse ______________________ 33
2.3 Choix de la plateforme Jade____________________________________ 34
3. Implémentation du système _______________________________________ 34
3.1 Fonctionnement du système ___________________________________ 34
3.2 Implémentation de l’interface __________________________________ 35
3.2.1 L’interface de démarrage ____________________________________ 35
3.3 Les courbes tracées __________________________________________ 41
4. Conclusion _____________________________________________________ 42
Conclusion générale ------------------------------------------------------------------------------- 43
Bibliographie -----------------------------------------------------------------------------------------44Côte titre : MAI/0127 En ligne : https://drive.google.com/file/d/12RTnzCKmN-osNkO-xS2kcqviji9ediKp/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Conception et implémentation d'un simulateur pour les réseaux de capteurs sans fil [texte imprimé] / Khalfi,hanane ; SEMCHEDINE, FOUZI, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1 vol (45f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux
Systèmes Distribués
capteurs sans fil
gestion d’énergie
simulateur
système Multi-agentsIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Le réseau de capteur sans fil « RCSF » est une technologie émergente qui vise Ã
offrir des capacités innovantes. Son utilisation ne devrait cesser d’augmenté et ceci dans
de nombreux domaines qu’ils soient scientifique, militaire ou industrielle. Une des
contraintes principales de conception des RCSF est la simulation du comportement de
ses nœuds.
L’objectif principal de ce mémoire est de réaliser un simulateur de réseau de capteur
sans fil afin de rendre plus pratique la tâche de simulation des RCSFs. Notre simulateur
est un système multi-agents où les nœuds capteurs sont des agents qui se lancent au
moment du déploiement du réseau afin d’émuler le comportement réel d’un RCSF. Pour
rendre portable le simulateur, ce dernier a été développé en JAVA.
Note de contenu : 1. Table des matières
Introduction générale ---------------------------------------------------------------------------------1
Chapitre 1 : les concepts de base des RCSFs----------------------------------------------------------3
1. Introduction _____________________________________________________3
2. NÅ“ud capteur ____________________________________________________3
2.1 Définition ____________________________________________________3
2.2 Architecture _______________________________________________________ 3
3. Réseau de capteurs sans fil __________________________________________5
3.1 Définition ____________________________________________________5
3.2 Architecture protocolaire________________________________________6
3.3 Caractéristiques des réseaux de capteurs sans fil _____________________7
3.4 Domaine d’application __________________________________________8
4. Les simulateurs des RCSFs ___________________________________________8
4.1 NS-2 ________________________________________________________9
4.2 OMNET++ ___________________________________________________10
4.3 GloMoSim___________________________________________________10
4.4 Opnet ______________________________________________________11
4.5 J-Sim _______________________________________________________12
5. Conclusion ______________________________________________________12
Chapitre 2 : Conception --------------------------------------------------------------------------- 13
1. Introduction ____________________________________________________ 13
2. Prometheus ____________________________________________________ 13
3. La spécification du système ________________________________________ 14
3.1 Les buts du système __________________________________________ 14
3.1.1 Les sous buts du système ___________________________________ 14
3.2 Les fonctionnalités __________________________________________ 17
3.2.1 Descripteur textuelle _______________________________________ 17
3.3 Les scénarios des cas d’utilisation _______________________________ 24
4. Conception architecturale _________________________________________ 25
4.1 Les types d’agents ___________________________________________ 25
4.2 Diagramme de couplage de données ____________________________ 25
4.3 Diagramme de rôles d’agents __________________________________ 26
4.4 Diagramme d’accointance _____________________________________ 26
4.5 Diagramme d’interaction ______________________________________ 27
5. La conception détaillée ___________________________________________ 28
5.1 Diagramme de vue de l’agent interface __________________________ 28
5.2 Diagramme de vue de l’agent système ___________________________ 29
5.3 Diagramme de vue de l’agent station ____________________________ 29
5.4 Diagramme de vue de l’agent capteur____________________________ 30
6. Conclusion _____________________________________________________ 31
Chapitre 3 : Réalisation ----------------------------------------------------------------------------33
1. Introduction ____________________________________________________ 33
2. Choix technique _________________________________________________ 33
2.1 Le langage Java______________________________________________ 33
2.2 L’environnement de développement eclipse ______________________ 33
2.3 Choix de la plateforme Jade____________________________________ 34
3. Implémentation du système _______________________________________ 34
3.1 Fonctionnement du système ___________________________________ 34
3.2 Implémentation de l’interface __________________________________ 35
3.2.1 L’interface de démarrage ____________________________________ 35
3.3 Les courbes tracées __________________________________________ 41
4. Conclusion _____________________________________________________ 42
Conclusion générale ------------------------------------------------------------------------------- 43
Bibliographie -----------------------------------------------------------------------------------------44Côte titre : MAI/0127 En ligne : https://drive.google.com/file/d/12RTnzCKmN-osNkO-xS2kcqviji9ediKp/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0127 MAI/0127 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleConception et modélisation d'un robot de structure SCARA à 4 degrés de libertés / Abdelhamid Rouabhi
Titre : Conception et modélisation d'un robot de structure SCARA à 4 degrés de libertés Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdelhamid Rouabhi ; K. Ayadi Editeur : Setif:UFA Année de publication : 1993 Importance : 1 vol (115 f .) Format : 29 cm Catégories : Thèses & Mémoires:Physique Mots-clés : Robot de structure Index. décimale : 530 Physique Côte titre : MPH/0277 Conception et modélisation d'un robot de structure SCARA à 4 degrés de libertés [texte imprimé] / Abdelhamid Rouabhi ; K. Ayadi . - [S.l.] : Setif:UFA, 1993 . - 1 vol (115 f .) ; 29 cm.
Catégories : Thèses & Mémoires:Physique Mots-clés : Robot de structure Index. décimale : 530 Physique Côte titre : MPH/0277 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MPH/0277 MPH/0277 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleConception d’un outil d’aide à l’indexation sémantique des ressources pédagogiques / CHETTOUH, Sarah
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Titre : Conception d’un outil d’aide à l’indexation sémantique des ressources pédagogiques Type de document : texte imprimé Auteurs : CHETTOUH, Sarah ; MEDIANI, Chahrazed, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2015 Importance : 1 vol (57f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Informatique
Thèses & Mémoires:InformatiqueMots-clés : Document pédagogique, Objet pédagogique, Web sémantique, Ontologie, Métadonnées, Dublin Core, Indexation. Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Le nombre de ressources pédagogiques disponibles sur Internet a considérablement augmenté ces dernières années cela a du influencé sur la qualité des réponses aux demandes des utilisateurs, ce qui provoque des résultats moins précise avec une perte du temps. Comme une solution à ce problème le web sémantique a apparu. Son idée principale est d‟indexer avec des métadonnées les ressources pédagogiques afin de faciliter la recherche et d‟avoir un bon résultat de recherche. Ces métadonnées s‟appuient sur des ontologies où ces dernières sont un élément clé dans le Web sémantique. Dans ce mémoire dans le but est de faciliter la recherche documentaire pour avoir un bon résultat de recherche, nous proposons un outil d‟indexation et de recherche de documents pédagogiques basée sur une ontologie de domaine qui sert à répondre à certains besoins d‟utilisateurs.
Note de contenu : Table des matières
Introduction Générale ............................................................................................................ 1
Chapitre1 : Le Web sémantique et l’indexation ..................................................................... 3
I. Introduction ............................................................................................................................... 3
II. Indexation................................................................................................................................. 3
1. Définition .............................................................................................................................. 3
2. But d‟indexation .................................................................................................................... 4
3. Indexation et accès aux documents pédagogiques ................................................................. 4
4. Objets pédagogiques.............................................................................................................. 4
III. Métadonnées ......................................................................................................................... 4
1. Définition .............................................................................................................................. 4
2. Métadonnées pédagogiques ................................................................................................... 5
3. Standards et normes des métadonnées ................................................................................... 5
3.1. LOM .............................................................................................................................. 5
3.1.1 Définition............................................................................................................... 5
3.1.2. La structure de base de la norme IEEE LOM ........................................................ 6
3.2. Dublin Core ................................................................................................................... 7
3.2.1.Définition ..................................................................................................................... 7
3.2.2. Qualification du Dublin Core................................................................................. 8
IV. Web sémantique .................................................................................................................... 9
1. Définition .............................................................................................................................. 9
2. Objectif du Web sémantique ................................................................................................. 9
3. Les langages du Web Sémantique ......................................................................................... 9
3.1. XML .............................................................................................................................. 9
3.2. RDF/RDFS .................................................................................................................... 9
3.3. OWL ............................................................................................................................ 10
4. L‟architecture du Web Sémantique ..................................................................................... 10
V. Ontologie ................................................................................................................................ 11
1. Définition ............................................................................................................................ 11
2. Les objectifs et les buts des ontologies ................................................................................ 12
3. Entités Ontologiques ........................................................................................................... 12
4. Classification d‟Ontologie ................................................................................................... 14
4.1. Classification selon l‟objet de conceptualisation ......................................................... 14
4.2. Classification selon le niveau de granularité ................................................................ 16
5. Les méthodologies de construction d‟une ontologie ............................................................ 16
5.1. La méthode Uschold et King ....................................................................................... 16
5.2. La méthode METHONTOLOGY : .............................................................................. 17
6. Les outils de développement des ontologies ........................................................................ 18
7. L‟apport des ontologies et web sémantique dans l‟indexation sémantique des documents pedagogiques ............................................................................................................................... 19
VI. Travaux connexes ................................................................................................................ 19
VII. Conclusion .......................................................................................................................... 21
Chapitre2 : Conception ........................................................................................................ 23
I. Introduction ............................................................................................................................. 23
II. Spécification informelle des besoins ....................................................................................... 23
III. La conception de l‟ontologie ............................................................................................... 24
1. Spécification : ...................................................................................................................... 24
2. Conceptualisation ................................................................................................................ 25
2.1. Construction du glossaire de termes ............................................................................ 25
2.2. Classification des concepts en hiérarchie de concepts ................................................. 26
2.3. Construction du diagramme de relations binaires ........................................................ 26
2.4. Construction d‟un dictionnaire de concepts ................................................................. 27
2.5. Construction de la table des relations binaires ............................................................. 27
2.6. Définir Les axiomes et les règles. ................................................................................ 28
2.7. Construction de la table des attributs .......................................................................... 29
3. Formalisation...................................................................................................................... 31
4. Mise en ouvre ...................................................................................................................... 31
5. Maintenance ........................................................................................................................ 32
IV. Conception de notre outil d‟indexation................................................................................ 32
1. Les diagrammes des cas d‟utilisation .................................................................................. 32
V. Conclusion .............................................................................................................................. 34
Chapitre3 : Réalisation ......................................................................................................... 35
I. Introduction ............................................................................................................................. 35
II. Outils et technologies utilisé ................................................................................................... 35
1. L‟éditeur Protégé ................................................................................................................. 35
2. L‟IDE Eclipse ...................................................................................................................... 35
3. Le serveur Tomcat ............................................................................................................... 35
4. Java EE ............................................................................................................................... 36
5. La technologie JSP .............................................................................................................. 36
6. Le Framework Jena ............................................................................................................. 36
7. Le moteur d‟intégration ARQ .............................................................................................. 37
III. Implémentation de l‟ontologie ............................................................................................. 37
1. L‟édition de l‟ontologie ....................................................................................................... 37
2. L‟ajout d‟un concept ........................................................................................................... 38
3. La création des relations ...................................................................................................... 39
4. L‟ajout des attributs ............................................................................................................. 42
5. La vérification de l‟ontologie .............................................................................................. 44
6. La génération du code OWL ............................................................................................... 44
IV. L‟environnement d‟intégration de l‟ontologie ..................................................................... 46
V. Scénarios d‟utilisation de l‟environnement ............................................................................. 46
1. L‟accueil de l‟outil d‟indexation et de recherche des documents pédagogiques .................. 46
2. L‟interface de la recherche avancé ...................................................................................... 48
3. L‟interface de connexion de l‟administrateur ...................................................................... 50
4. L‟interface de l‟ajout de documents pédagogiques .............................................................. 52
5. L‟interface de l‟indexation de documents pédagogiques ..................................................... 52
6. L‟interface de modification d‟indexation de document pédagogique .................................. 53
7. L‟interface de modification d‟identifiant et de mot de passe ............................................... 54
VI. Conclusion .......................................................................................................................... 55
Conclusion Générale............................................................................................................. 56
Bibliographie ........................................................................................................................ 58Côte titre : MAI/0058 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1l2zQNQPYSKXYPjAeWP_rtJF2GlrkvS_e/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Conception d’un outil d’aide à l’indexation sémantique des ressources pédagogiques [texte imprimé] / CHETTOUH, Sarah ; MEDIANI, Chahrazed, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2015 . - 1 vol (57f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique
Thèses & Mémoires:InformatiqueMots-clés : Document pédagogique, Objet pédagogique, Web sémantique, Ontologie, Métadonnées, Dublin Core, Indexation. Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Le nombre de ressources pédagogiques disponibles sur Internet a considérablement augmenté ces dernières années cela a du influencé sur la qualité des réponses aux demandes des utilisateurs, ce qui provoque des résultats moins précise avec une perte du temps. Comme une solution à ce problème le web sémantique a apparu. Son idée principale est d‟indexer avec des métadonnées les ressources pédagogiques afin de faciliter la recherche et d‟avoir un bon résultat de recherche. Ces métadonnées s‟appuient sur des ontologies où ces dernières sont un élément clé dans le Web sémantique. Dans ce mémoire dans le but est de faciliter la recherche documentaire pour avoir un bon résultat de recherche, nous proposons un outil d‟indexation et de recherche de documents pédagogiques basée sur une ontologie de domaine qui sert à répondre à certains besoins d‟utilisateurs.
Note de contenu : Table des matières
Introduction Générale ............................................................................................................ 1
Chapitre1 : Le Web sémantique et l’indexation ..................................................................... 3
I. Introduction ............................................................................................................................... 3
II. Indexation................................................................................................................................. 3
1. Définition .............................................................................................................................. 3
2. But d‟indexation .................................................................................................................... 4
3. Indexation et accès aux documents pédagogiques ................................................................. 4
4. Objets pédagogiques.............................................................................................................. 4
III. Métadonnées ......................................................................................................................... 4
1. Définition .............................................................................................................................. 4
2. Métadonnées pédagogiques ................................................................................................... 5
3. Standards et normes des métadonnées ................................................................................... 5
3.1. LOM .............................................................................................................................. 5
3.1.1 Définition............................................................................................................... 5
3.1.2. La structure de base de la norme IEEE LOM ........................................................ 6
3.2. Dublin Core ................................................................................................................... 7
3.2.1.Définition ..................................................................................................................... 7
3.2.2. Qualification du Dublin Core................................................................................. 8
IV. Web sémantique .................................................................................................................... 9
1. Définition .............................................................................................................................. 9
2. Objectif du Web sémantique ................................................................................................. 9
3. Les langages du Web Sémantique ......................................................................................... 9
3.1. XML .............................................................................................................................. 9
3.2. RDF/RDFS .................................................................................................................... 9
3.3. OWL ............................................................................................................................ 10
4. L‟architecture du Web Sémantique ..................................................................................... 10
V. Ontologie ................................................................................................................................ 11
1. Définition ............................................................................................................................ 11
2. Les objectifs et les buts des ontologies ................................................................................ 12
3. Entités Ontologiques ........................................................................................................... 12
4. Classification d‟Ontologie ................................................................................................... 14
4.1. Classification selon l‟objet de conceptualisation ......................................................... 14
4.2. Classification selon le niveau de granularité ................................................................ 16
5. Les méthodologies de construction d‟une ontologie ............................................................ 16
5.1. La méthode Uschold et King ....................................................................................... 16
5.2. La méthode METHONTOLOGY : .............................................................................. 17
6. Les outils de développement des ontologies ........................................................................ 18
7. L‟apport des ontologies et web sémantique dans l‟indexation sémantique des documents pedagogiques ............................................................................................................................... 19
VI. Travaux connexes ................................................................................................................ 19
VII. Conclusion .......................................................................................................................... 21
Chapitre2 : Conception ........................................................................................................ 23
I. Introduction ............................................................................................................................. 23
II. Spécification informelle des besoins ....................................................................................... 23
III. La conception de l‟ontologie ............................................................................................... 24
1. Spécification : ...................................................................................................................... 24
2. Conceptualisation ................................................................................................................ 25
2.1. Construction du glossaire de termes ............................................................................ 25
2.2. Classification des concepts en hiérarchie de concepts ................................................. 26
2.3. Construction du diagramme de relations binaires ........................................................ 26
2.4. Construction d‟un dictionnaire de concepts ................................................................. 27
2.5. Construction de la table des relations binaires ............................................................. 27
2.6. Définir Les axiomes et les règles. ................................................................................ 28
2.7. Construction de la table des attributs .......................................................................... 29
3. Formalisation...................................................................................................................... 31
4. Mise en ouvre ...................................................................................................................... 31
5. Maintenance ........................................................................................................................ 32
IV. Conception de notre outil d‟indexation................................................................................ 32
1. Les diagrammes des cas d‟utilisation .................................................................................. 32
V. Conclusion .............................................................................................................................. 34
Chapitre3 : Réalisation ......................................................................................................... 35
I. Introduction ............................................................................................................................. 35
II. Outils et technologies utilisé ................................................................................................... 35
1. L‟éditeur Protégé ................................................................................................................. 35
2. L‟IDE Eclipse ...................................................................................................................... 35
3. Le serveur Tomcat ............................................................................................................... 35
4. Java EE ............................................................................................................................... 36
5. La technologie JSP .............................................................................................................. 36
6. Le Framework Jena ............................................................................................................. 36
7. Le moteur d‟intégration ARQ .............................................................................................. 37
III. Implémentation de l‟ontologie ............................................................................................. 37
1. L‟édition de l‟ontologie ....................................................................................................... 37
2. L‟ajout d‟un concept ........................................................................................................... 38
3. La création des relations ...................................................................................................... 39
4. L‟ajout des attributs ............................................................................................................. 42
5. La vérification de l‟ontologie .............................................................................................. 44
6. La génération du code OWL ............................................................................................... 44
IV. L‟environnement d‟intégration de l‟ontologie ..................................................................... 46
V. Scénarios d‟utilisation de l‟environnement ............................................................................. 46
1. L‟accueil de l‟outil d‟indexation et de recherche des documents pédagogiques .................. 46
2. L‟interface de la recherche avancé ...................................................................................... 48
3. L‟interface de connexion de l‟administrateur ...................................................................... 50
4. L‟interface de l‟ajout de documents pédagogiques .............................................................. 52
5. L‟interface de l‟indexation de documents pédagogiques ..................................................... 52
6. L‟interface de modification d‟indexation de document pédagogique .................................. 53
7. L‟interface de modification d‟identifiant et de mot de passe ............................................... 54
VI. Conclusion .......................................................................................................................... 55
Conclusion Générale............................................................................................................. 56
Bibliographie ........................................................................................................................ 58Côte titre : MAI/0058 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1l2zQNQPYSKXYPjAeWP_rtJF2GlrkvS_e/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0058 MAI/0058 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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PermalinkPermalinkPermalinkConception et Réalisation d'un site WebTV pour la Fédération des Associations des parents d'élèves de la wilaya de Sétif / Tebani, Slimane Houssam Eddine
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