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Titre : Système intelligent à base d’Agents Temps Réel Type de document : texte imprimé Auteurs : Makhloufi, Amira, Auteur ; Laouadi ,Mohamed Amin, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (49 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Système multi-agent
Système temps réel
AUML
Fourmilière
Plate-forme JADEIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le domaine des Systèmes Multi Agents (SMA) est relativement jeune. Malgré que ses prémices remontent à l’IA «Intelligence Artificielle», les SMA n’ont vraiment été étudiés qu’a partir des années 80 mais prennent actuellement toute leur ampleur.
Le SMA peut être vu selon FERBER & GHALLAB (1988) comme une communauté d’agents autonomes travaillant en commun, selon des modes parfois complexes de coopération, coordination, concurrence, pour aboutir à un objectif global comme par exemple : la résolution d’un problème, l’établissement d’un diagnostic …etc. Dans le monde merveilleux de l'intelligence artificielle, il existe une catégorie de systèmes de simulation inspirés de la nature et particulièrement adaptés à de nombreuses problématiques en biologie : les systèmes multi-agents. Ces systèmes sont composés d'entités autonomes (les agents) qui interagissent entre elles et avec un environnement dans lequel elles évoluent. Bien évidemment, l'inspiration "biologique" provient des insectes sociaux (fourmis, termites, etc.) dont le comportement individuel et les interactions mènent à l'apparition de phénomènes ou de comportements complexes.Côte titre : MAI/0411 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1LtOb0t6XrhXonzqhDeERNA03NQF459PJ/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Système intelligent à base d’Agents Temps Réel [texte imprimé] / Makhloufi, Amira, Auteur ; Laouadi ,Mohamed Amin, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (49 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Système multi-agent
Système temps réel
AUML
Fourmilière
Plate-forme JADEIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le domaine des Systèmes Multi Agents (SMA) est relativement jeune. Malgré que ses prémices remontent à l’IA «Intelligence Artificielle», les SMA n’ont vraiment été étudiés qu’a partir des années 80 mais prennent actuellement toute leur ampleur.
Le SMA peut être vu selon FERBER & GHALLAB (1988) comme une communauté d’agents autonomes travaillant en commun, selon des modes parfois complexes de coopération, coordination, concurrence, pour aboutir à un objectif global comme par exemple : la résolution d’un problème, l’établissement d’un diagnostic …etc. Dans le monde merveilleux de l'intelligence artificielle, il existe une catégorie de systèmes de simulation inspirés de la nature et particulièrement adaptés à de nombreuses problématiques en biologie : les systèmes multi-agents. Ces systèmes sont composés d'entités autonomes (les agents) qui interagissent entre elles et avec un environnement dans lequel elles évoluent. Bien évidemment, l'inspiration "biologique" provient des insectes sociaux (fourmis, termites, etc.) dont le comportement individuel et les interactions mènent à l'apparition de phénomènes ou de comportements complexes.Côte titre : MAI/0411 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1LtOb0t6XrhXonzqhDeERNA03NQF459PJ/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0411 MAI/0411 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Système intelligent pour la reconnaissance de l'écriture arabe Type de document : texte imprimé Auteurs : Hamida, hicham ; TOUAHRIA, M, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2017 Importance : 1 vol (48f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie Logiciel
l’écriture arabe manuscrite
réseaux de nuerons
prétraitementsIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
L’objectif de notre travail est d’adresser la problématique de la reconnaissance
automatique de l’écriture arabe manuscrite par les réseaux de nuerons. Nous avons trouvé que
le problème majeur de la lecture automatique de l’écriture arabe étant la segmentation d'un
tracé en éléments constituants, dans ce cadre, nous nous sommes intéressés à l’approche
globale en évitant le problème de segmentation. Pour cela, une série d’opérations de
prétraitement est appliquée aux images de mots, incluant : une binarisation, un lissage, une
normalisation, et une squelettisation.
Les résultats montrent que le système proposé donne de très bons résultats qui sont
comparables à ceux des meilleurs systèmes de reconnaissance de mots arabes manuscrits
présents dans la littérature.
Note de contenu : Table des matières
Résumé.............................................................................................................................I
Abstract .......................................................................................................................... II
III..............................................................................................................................ملخص
Remerciements..............................................................................................................IV
Dédicaces....................................................................................................................... V
Liste des figures ...........................................................................................................VI
Liste des tableaux........................................................................................................... X
Introduction générale ...................................................................................................... 1
Chapitre 01 : La reconnaissance de l’écriture
1. Introduction................................................................................................................. 3
2. Différents aspects méthodologiques de la reconnaissance de l’écriture..................... 3
2.1. Reconnaissance en ligne ou hors-ligne................................................................. 3
2.1.1. Reconnaissance en ligne ................................................................................ 3
2.1.2. Reconnaissance hors-ligne ............................................................................. 4
2.2. Reconnaissance de l’imprimé ou du manuscrit.................................................... 4
2.3. Reconnaissance globale ou analytique ................................................................ 4
2.3.1. Approche globale .......................................................................................... 4
2.3.2. Approche analytique ..................................................................................... 4
3. Les étapes d’un système de reconnaissance................................................................ 5
3.1 Acquisition............................................................................................................. 5
3.2. Prétraitements et Normalisations.......................................................................... 5
3.2.2 Lissage............................................................................................................. 6
3.2.3. La squelettisation............................................................................................ 6
3.2.4 Normalisations ............................................................................................... 7
3.3. Segmentation ........................................................................................................ 8
3.3.1. Segmentation de la page................................................................................. 8
3.3.2 Segmentation de texte en lignes..................................................................... 9
3.3.3 Segmentation des lignes en mots .................................................................... 9
3.3.4 Segmentation des mots en caractères............................................................ 10
3.4 Extraction des caractéristiques ............................................................................ 10
3.4.1. Caractéristiques statistiques......................................................................... 10
3.4.2. Caractéristiques structurelles ....................................................................... 11
3.4.3. Transformations globales et moments ......................................................... 11
3.5. Classification ...................................................................................................... 12
3.5.1. L’apprentissage ............................................................................................ 12
3.5.2 Reconnaissance et décision :......................................................................... 13
3.6. Post-traitement.................................................................................................... 16
4. Conclusion ................................................................................................................ 16
Chapitre 02 : Les réseaux de neurones artificiels
1. Definition ................................................................................................................. 18
2. Historique.................................................................................................................. 19
3. Architecture............................................................................................................... 20
4. Apprentissage............................................................................................................ 20
4.1. L'apprentissage supervisé .................................................................................. 21
4.2. L'apprentissage NON supervisé ....................................................................... 21
4.3. L'apprentissage renforcé.................................................................................... 21
5. Quelques réseaux célèbres........................................................................................ 21
5.1. Le perceptron...................................................................................................... 21
5.2. Les perceptrons multicouches (PMC) ................................................................ 21
5.3. Les réseaux de Hopfield ..................................................................................... 22
5.4. Les réseaux de Kohonen..................................................................................... 22
7. Champs d'application ................................................................................................ 23
8. Les réseaux de neurones et la reconnaissance d’écriture.......................................... 23
9. Conclusion ................................................................................................................ 24
Chapitre 03 : La reconnaissance de l’écriture arabe
1. Introduction............................................................................................................... 26
2. Caractéristiques de l’écriture arabe........................................................................... 26
2.1. Alphabet.............................................................................................................. 26
2.2. Une ou plusieurs composantes connexes par mot .............................................. 27
2.3. Ascendants et descendants.................................................................................. 27
2.4. Les voyelles........................................................................................................ 28
2.5. Signes diacritiques.............................................................................................. 28
2.6. Des points nécessaires pour différencier les lettres............................................ 28
2.7. Cursivité de l’écriture ......................................................................................... 28
2.8. Ligatures verticales............................................................................................. 28
3. Difficultés de la reconnaissance de l’écriture arabe ................................................. 29
4. Principales bases de données existantes ................................................................... 30
4.1 Kharma/Ahmed/Ward 1999 ................................................................................ 30
4.2 AHDB.................................................................................................................. 31
4.3 CENPARMI......................................................................................................... 31
4.4 IFN/ENIT............................................................................................................. 31
4.5 CEDARABIC...................................................................................................... 31
4.6 HODA farsi digits................................................................................................ 32
4.7 Applied Media Analysis: Arabic-Handwriting-1.0 ............................................. 32
5. Différentes approches et systèmes existants............................................................. 32
6. Conception ............................................................................................................... 34
6.1. Architecture du système ..................................................................................... 34
6.2. Prétraitement et Normalisation........................................................................... 35
6.2.1. Binarisation .................................................................................................. 35
6.2.2. Squelettisation .............................................................................................. 35
6.2.3. Centrage de l’image .................................................................................... 35
6.2.4 Normalisation de la taille du mot.................................................................. 35
6.3. Segmentation ...................................................................................................... 35
6.3.1. Segmentation en lignes ................................................................................ 35
6.3.2. Segmentation en mots.................................................................................. 36
6.4. Extraction des caractéristiques ........................................................................... 36
6.5. Apprentissage et classification ........................................................................... 37
7. Conclusion ................................................................................................................ 37
Chapitre 04 : A pplication et résultats
1. Introduction............................................................................................................... 39
2. L’environnement de travail : MATLAB................................................................... 39
3. Base de mots ............................................................................................................. 39
4. Organisation du code source ..................................................................................... 40
5. Présentation de l'application ..................................................................................... 40
5.1. Interface principale ............................................................................................. 41
5.2. Lancer une reconnaissance ................................................................................. 41
5.3. Ajouter un mot et faire l’apprentissage .............................................................. 42
5.4. Consulter la liste des mots reconnaissables........................................................ 42
7. Test et validation....................................................................................................... 43
8. Conclusion ................................................................................................................ 43
Conclusion générale et perspectives............................................................................ 44
Bibiographie.................................................................................................................. 45Côte titre : MAI/0176 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1FhomBLxu7qw_C8PpqTNf1YoXZTPK99H8/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Système intelligent pour la reconnaissance de l'écriture arabe [texte imprimé] / Hamida, hicham ; TOUAHRIA, M, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2017 . - 1 vol (48f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie Logiciel
l’écriture arabe manuscrite
réseaux de nuerons
prétraitementsIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
L’objectif de notre travail est d’adresser la problématique de la reconnaissance
automatique de l’écriture arabe manuscrite par les réseaux de nuerons. Nous avons trouvé que
le problème majeur de la lecture automatique de l’écriture arabe étant la segmentation d'un
tracé en éléments constituants, dans ce cadre, nous nous sommes intéressés à l’approche
globale en évitant le problème de segmentation. Pour cela, une série d’opérations de
prétraitement est appliquée aux images de mots, incluant : une binarisation, un lissage, une
normalisation, et une squelettisation.
Les résultats montrent que le système proposé donne de très bons résultats qui sont
comparables à ceux des meilleurs systèmes de reconnaissance de mots arabes manuscrits
présents dans la littérature.
Note de contenu : Table des matières
Résumé.............................................................................................................................I
Abstract .......................................................................................................................... II
III..............................................................................................................................ملخص
Remerciements..............................................................................................................IV
Dédicaces....................................................................................................................... V
Liste des figures ...........................................................................................................VI
Liste des tableaux........................................................................................................... X
Introduction générale ...................................................................................................... 1
Chapitre 01 : La reconnaissance de l’écriture
1. Introduction................................................................................................................. 3
2. Différents aspects méthodologiques de la reconnaissance de l’écriture..................... 3
2.1. Reconnaissance en ligne ou hors-ligne................................................................. 3
2.1.1. Reconnaissance en ligne ................................................................................ 3
2.1.2. Reconnaissance hors-ligne ............................................................................. 4
2.2. Reconnaissance de l’imprimé ou du manuscrit.................................................... 4
2.3. Reconnaissance globale ou analytique ................................................................ 4
2.3.1. Approche globale .......................................................................................... 4
2.3.2. Approche analytique ..................................................................................... 4
3. Les étapes d’un système de reconnaissance................................................................ 5
3.1 Acquisition............................................................................................................. 5
3.2. Prétraitements et Normalisations.......................................................................... 5
3.2.2 Lissage............................................................................................................. 6
3.2.3. La squelettisation............................................................................................ 6
3.2.4 Normalisations ............................................................................................... 7
3.3. Segmentation ........................................................................................................ 8
3.3.1. Segmentation de la page................................................................................. 8
3.3.2 Segmentation de texte en lignes..................................................................... 9
3.3.3 Segmentation des lignes en mots .................................................................... 9
3.3.4 Segmentation des mots en caractères............................................................ 10
3.4 Extraction des caractéristiques ............................................................................ 10
3.4.1. Caractéristiques statistiques......................................................................... 10
3.4.2. Caractéristiques structurelles ....................................................................... 11
3.4.3. Transformations globales et moments ......................................................... 11
3.5. Classification ...................................................................................................... 12
3.5.1. L’apprentissage ............................................................................................ 12
3.5.2 Reconnaissance et décision :......................................................................... 13
3.6. Post-traitement.................................................................................................... 16
4. Conclusion ................................................................................................................ 16
Chapitre 02 : Les réseaux de neurones artificiels
1. Definition ................................................................................................................. 18
2. Historique.................................................................................................................. 19
3. Architecture............................................................................................................... 20
4. Apprentissage............................................................................................................ 20
4.1. L'apprentissage supervisé .................................................................................. 21
4.2. L'apprentissage NON supervisé ....................................................................... 21
4.3. L'apprentissage renforcé.................................................................................... 21
5. Quelques réseaux célèbres........................................................................................ 21
5.1. Le perceptron...................................................................................................... 21
5.2. Les perceptrons multicouches (PMC) ................................................................ 21
5.3. Les réseaux de Hopfield ..................................................................................... 22
5.4. Les réseaux de Kohonen..................................................................................... 22
7. Champs d'application ................................................................................................ 23
8. Les réseaux de neurones et la reconnaissance d’écriture.......................................... 23
9. Conclusion ................................................................................................................ 24
Chapitre 03 : La reconnaissance de l’écriture arabe
1. Introduction............................................................................................................... 26
2. Caractéristiques de l’écriture arabe........................................................................... 26
2.1. Alphabet.............................................................................................................. 26
2.2. Une ou plusieurs composantes connexes par mot .............................................. 27
2.3. Ascendants et descendants.................................................................................. 27
2.4. Les voyelles........................................................................................................ 28
2.5. Signes diacritiques.............................................................................................. 28
2.6. Des points nécessaires pour différencier les lettres............................................ 28
2.7. Cursivité de l’écriture ......................................................................................... 28
2.8. Ligatures verticales............................................................................................. 28
3. Difficultés de la reconnaissance de l’écriture arabe ................................................. 29
4. Principales bases de données existantes ................................................................... 30
4.1 Kharma/Ahmed/Ward 1999 ................................................................................ 30
4.2 AHDB.................................................................................................................. 31
4.3 CENPARMI......................................................................................................... 31
4.4 IFN/ENIT............................................................................................................. 31
4.5 CEDARABIC...................................................................................................... 31
4.6 HODA farsi digits................................................................................................ 32
4.7 Applied Media Analysis: Arabic-Handwriting-1.0 ............................................. 32
5. Différentes approches et systèmes existants............................................................. 32
6. Conception ............................................................................................................... 34
6.1. Architecture du système ..................................................................................... 34
6.2. Prétraitement et Normalisation........................................................................... 35
6.2.1. Binarisation .................................................................................................. 35
6.2.2. Squelettisation .............................................................................................. 35
6.2.3. Centrage de l’image .................................................................................... 35
6.2.4 Normalisation de la taille du mot.................................................................. 35
6.3. Segmentation ...................................................................................................... 35
6.3.1. Segmentation en lignes ................................................................................ 35
6.3.2. Segmentation en mots.................................................................................. 36
6.4. Extraction des caractéristiques ........................................................................... 36
6.5. Apprentissage et classification ........................................................................... 37
7. Conclusion ................................................................................................................ 37
Chapitre 04 : A pplication et résultats
1. Introduction............................................................................................................... 39
2. L’environnement de travail : MATLAB................................................................... 39
3. Base de mots ............................................................................................................. 39
4. Organisation du code source ..................................................................................... 40
5. Présentation de l'application ..................................................................................... 40
5.1. Interface principale ............................................................................................. 41
5.2. Lancer une reconnaissance ................................................................................. 41
5.3. Ajouter un mot et faire l’apprentissage .............................................................. 42
5.4. Consulter la liste des mots reconnaissables........................................................ 42
7. Test et validation....................................................................................................... 43
8. Conclusion ................................................................................................................ 43
Conclusion générale et perspectives............................................................................ 44
Bibiographie.................................................................................................................. 45Côte titre : MAI/0176 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1FhomBLxu7qw_C8PpqTNf1YoXZTPK99H8/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0176 MAI/0176 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Système Intelligent pour la Reconnaissance des Visages Humains Type de document : texte imprimé Auteurs : Belaroussi ,Abdelqawi, Auteur ; Touahria,Mohamed, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (53 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Détection des visages
Méthode de viola et Jones
Reconnaissance des visages
AdaBoost
Open CV
PCA et LDAIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Durant les dix dernières années, diverses méthodes de détection et reconnaissance de visages ont vu le jour. Cependant, la détection de visage n’est pas un problème entièrement résolu. En effet, la majorité des méthodes souffrent de la complexité du contenu des images et du bruit.
Pour ce cas de détection des visages, nous avons choisi d’utiliser la méthode de Viola et Jones. Pour la reconnaissance et l' identification on a utilisé deux techniques principales qui sont utilisées afin de reconnaitre les visages Utilisation des caractéristiques géomé-triques distinctives de chaque individu par les algorithmes et Approche photométrique et deux algorithmes PCA ( Analyse par Composantes Principales) et LDA ( Analyse Dis-criminante Linéaire).
Dans notre travail nous avons appliqué l’algorithme « AdaBoost » à l’aide de la clas-sifeurs de fonction Open CV (Open Source Computer Vision). Pendent nos recherches, nous avons trouvé plusieurs classifeurs qu’on peut utiliser, au même titre qu’Open CV.
Mais ces différents classifeurs présentent plusieurs limites telles que la complexité, la limitation ou la lenteur de traitement ou bien le manque de documentation.
De plus, Open CV se caractérise par sa facilité et rapidité de traitement. Pour cela et puisque nous avons choisi comme langage de programmation Python nous avons utilisé l’Open CV dans notre approche.Note de contenu : Sommaire
Résumé……………………………………………………………………………...ii
Abstract…………………………………………………………………………….iii
Sommaire ………………………..…………………………………………………iv
Listes des figures ………………………………………………………………......vii
Listes des tableaux ………………………………………………………………....ix
Introduction générale……………………………………………………………..…1
Chapitre 1 : Etat de l'art sur la Biométrie
1. Introduction………………………………………..………………………….....4
2. Système Biométrique……………….………….…….……………………….….4
2.1. Les phases d'un système Biométrique ………………..……….…………….4
2.2. Modules des systèmes biométriques…………………………..…….…..…..5
3. La Reconnaissance Biométrique……………………………………..….……….6
4. Pourquoi choisir le visage ?................................................................................7
5. Conclusion ………………………………………………………………………8
Chapitre 2 : La Détection de Visages
1. Méthodes de détections réparties en catégories ...................................................10
1.1. Approches basées sur les connaissances acquises………….………………10
1.2. Approches basées sur l’apparence…………...…….….……………………11
1.3. Approches basées sur des caractéristiques invariantes………….…...……..11
1.4. Template matching méthod………………….…….……………………….11
2. Algorithme de Viola et Jones …………………………….………………….....12
2.1. Fonctionnement………...………………………………………….……....12
2.2. Apprentissage …………...………….……………………………….……..13
2.3. Détection …………………..………….…………………………………...14
2.4. Performances……………………………………...……………………….14
v
2.5. Limites et extensions ……………………………………………...………15
2.6. Applications ……………………………..………………………………..16
3. Conclusion …………………………………………………………………….16
Chapitre 3 : La Reconnaissance de Visages
1. Introduction ………………………………………………………….…………18
2. Reconnaissance des visages humains …………………………….…………….19
3. Reconnaissance de visages : état de l'art ………………….…………………...19
3.1. Les principales techniques de reconnaissance faciale……………….……..19
3.1.1. Approches locales………………………..………………………....20
3.1.2. Approches globales ………………………………………………...23
a. Techniques linéaires………………...……………….….24
b. Techniques non linéaires ………...…………….……….26
3.1.3. Approches hybrides………………………………………………...27
3.1.4. Récapitulatif ………………………………………………………..30
4. Conclusion………………..…………………...……………………………..…33
Chapitre 4 : Etapes de Conception et Implémentation
1. Conception …………………………………... ……..…………………….35
1.1. Caractéristique l' Algorithme de Viola et Jones……...…………..……35
1.2. L'image intégrale………………………………………...……………35
1.3. Algorithme d'apprentissage basé sur Adaboost………………………..36
1.4. Cascade de classifieurs ………………………………………………..37
1.5. Présentation de l' algorithme…………………………………………..38
2. Implémentation ……………………………………………………..……39
2.1. Environnemnt de développement……………………………………..39
2.2. OpenCV……………………………………………………...………..39
2.3. Comment détecter un visage à l'aide du détecteur OpenCv…….….....40
2.4. Comment faire le prétraitement des images faciales pour la reconnaissance faciale…….…………………….….……………….43
i. Phase détection…………………………………………………….44
ii. Phase Renaissance ……………………………………………...…46
vi
3. Conclusion………………………………………..………………………..50
Conclusion et Perspectives……………………………………….……………………..51
Bibliographie …………………………………………………………………………....53Côte titre : MAI/0327 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1nd1wL_PM9GIm9DumFCQMdu2SIgTOZobc/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Système Intelligent pour la Reconnaissance des Visages Humains [texte imprimé] / Belaroussi ,Abdelqawi, Auteur ; Touahria,Mohamed, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (53 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Détection des visages
Méthode de viola et Jones
Reconnaissance des visages
AdaBoost
Open CV
PCA et LDAIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Durant les dix dernières années, diverses méthodes de détection et reconnaissance de visages ont vu le jour. Cependant, la détection de visage n’est pas un problème entièrement résolu. En effet, la majorité des méthodes souffrent de la complexité du contenu des images et du bruit.
Pour ce cas de détection des visages, nous avons choisi d’utiliser la méthode de Viola et Jones. Pour la reconnaissance et l' identification on a utilisé deux techniques principales qui sont utilisées afin de reconnaitre les visages Utilisation des caractéristiques géomé-triques distinctives de chaque individu par les algorithmes et Approche photométrique et deux algorithmes PCA ( Analyse par Composantes Principales) et LDA ( Analyse Dis-criminante Linéaire).
Dans notre travail nous avons appliqué l’algorithme « AdaBoost » à l’aide de la clas-sifeurs de fonction Open CV (Open Source Computer Vision). Pendent nos recherches, nous avons trouvé plusieurs classifeurs qu’on peut utiliser, au même titre qu’Open CV.
Mais ces différents classifeurs présentent plusieurs limites telles que la complexité, la limitation ou la lenteur de traitement ou bien le manque de documentation.
De plus, Open CV se caractérise par sa facilité et rapidité de traitement. Pour cela et puisque nous avons choisi comme langage de programmation Python nous avons utilisé l’Open CV dans notre approche.Note de contenu : Sommaire
Résumé……………………………………………………………………………...ii
Abstract…………………………………………………………………………….iii
Sommaire ………………………..…………………………………………………iv
Listes des figures ………………………………………………………………......vii
Listes des tableaux ………………………………………………………………....ix
Introduction générale……………………………………………………………..…1
Chapitre 1 : Etat de l'art sur la Biométrie
1. Introduction………………………………………..………………………….....4
2. Système Biométrique……………….………….…….……………………….….4
2.1. Les phases d'un système Biométrique ………………..……….…………….4
2.2. Modules des systèmes biométriques…………………………..…….…..…..5
3. La Reconnaissance Biométrique……………………………………..….……….6
4. Pourquoi choisir le visage ?................................................................................7
5. Conclusion ………………………………………………………………………8
Chapitre 2 : La Détection de Visages
1. Méthodes de détections réparties en catégories ...................................................10
1.1. Approches basées sur les connaissances acquises………….………………10
1.2. Approches basées sur l’apparence…………...…….….……………………11
1.3. Approches basées sur des caractéristiques invariantes………….…...……..11
1.4. Template matching méthod………………….…….……………………….11
2. Algorithme de Viola et Jones …………………………….………………….....12
2.1. Fonctionnement………...………………………………………….……....12
2.2. Apprentissage …………...………….……………………………….……..13
2.3. Détection …………………..………….…………………………………...14
2.4. Performances……………………………………...……………………….14
v
2.5. Limites et extensions ……………………………………………...………15
2.6. Applications ……………………………..………………………………..16
3. Conclusion …………………………………………………………………….16
Chapitre 3 : La Reconnaissance de Visages
1. Introduction ………………………………………………………….…………18
2. Reconnaissance des visages humains …………………………….…………….19
3. Reconnaissance de visages : état de l'art ………………….…………………...19
3.1. Les principales techniques de reconnaissance faciale……………….……..19
3.1.1. Approches locales………………………..………………………....20
3.1.2. Approches globales ………………………………………………...23
a. Techniques linéaires………………...……………….….24
b. Techniques non linéaires ………...…………….……….26
3.1.3. Approches hybrides………………………………………………...27
3.1.4. Récapitulatif ………………………………………………………..30
4. Conclusion………………..…………………...……………………………..…33
Chapitre 4 : Etapes de Conception et Implémentation
1. Conception …………………………………... ……..…………………….35
1.1. Caractéristique l' Algorithme de Viola et Jones……...…………..……35
1.2. L'image intégrale………………………………………...……………35
1.3. Algorithme d'apprentissage basé sur Adaboost………………………..36
1.4. Cascade de classifieurs ………………………………………………..37
1.5. Présentation de l' algorithme…………………………………………..38
2. Implémentation ……………………………………………………..……39
2.1. Environnemnt de développement……………………………………..39
2.2. OpenCV……………………………………………………...………..39
2.3. Comment détecter un visage à l'aide du détecteur OpenCv…….….....40
2.4. Comment faire le prétraitement des images faciales pour la reconnaissance faciale…….…………………….….……………….43
i. Phase détection…………………………………………………….44
ii. Phase Renaissance ……………………………………………...…46
vi
3. Conclusion………………………………………..………………………..50
Conclusion et Perspectives……………………………………….……………………..51
Bibliographie …………………………………………………………………………....53Côte titre : MAI/0327 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1nd1wL_PM9GIm9DumFCQMdu2SIgTOZobc/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0327 MAI/0327 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleSystème interactif pour le contrôle gestuel des applications multimédia / ISSAAD, Fouzia
Titre : Système interactif pour le contrôle gestuel des applications multimédia Type de document : texte imprimé Auteurs : ISSAAD, Fouzia ; A Moussaoui, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2012 Importance : 1 vol (55f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie logiciel
systeme interactif
controle gestuel
multimédiaIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Conclusion
Les techniques d’interaction et les périphériques de communication sont aujourd’hui divers
et performants, leur évolution sujet de nombreux travaux ces dernières années. Le choix des
techniques d’interaction d’une application est souvent réalisé en fonction du domaine d’application
et d’un contexte d’interaction prédéfini. Les futurs systèmes informatiques devront
être en mesure de proposer une interaction adaptée au contexte d’interaction en cours On
doit repenser la communication en fonction de l’utilisateur, des capacités du système et de la
nature de l’environnement, d’où un contexte d’interaction à considérer et exploiter dans sa
globalité.
Aujourd’hui, la Communication Homme-Machine (CHM) représente un enjeu technologique,
social et industriel majeur. Le problème n’est plus seulement d’accroître ses performances,
mais de faciliter les échanges d’information avec l’utilisateur humain, en s’adaptant
à ses besoins et à ses capacités. Les problèmes d’interfaces homme/machine, d’abord traités
selon des approches purement techniques d’où l’utilisateur était exclu, conduisirent à des
solutions en réservant l’usage aux spécialistes. Puis sont apparus les ordinateurs personnels
(1972) ; à partir de 1984, leurs interfaces graphiques ont généralisé l’usage de la souris. Aujourd’hui,
on a la possibilité d’utiliser d’autres modes de communication que les claviers/
écran/ souris – par exemple les gestes – l’utilisateur communiquant directement avec l’ordinateur,
ainsi mieux adapté aux besoins communicationnels et aux modes de raisonnement
des utilisateurs. Notre travail est basé sur le développement d’une application d’interfacehomme
machine axée sur une interaction multimodale utilisant la vision par ordinateur pour
la détection des gestes des mains comme la gestion des événements à appliquer sur une interface.
Les résultats obtenus à la fin de de processus de détection de la main, on auras dû appliquer
les commandes face à ces gestes. L’application a été effectuée avec le langage de
programmation java, dans l’environnement de développement Eclipse. En perspective, on
peut étendre cette application pour la traduction du langage des signes vers un langage compréhensible
par la majorité (langage naturel).Note de contenu :
Table des matières
I CHM : Communication Homme machine 1
1 Paradigmes d’interaction récents 3
1.1 Un bref historique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Quelques terminologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.1 Média . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.2 Modalité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 Une palette des interfaces gestuelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3.1 Gestes en mi-aire (in mid-air) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3.2 Gestes basés-touches sur des interfaces . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.3 Interaction multimodale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.4 La réalité virtuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.3.5 Les applications de la réalité virtuelle . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.6 La réalité virtuelle immersive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2 Classification des gestes et espace taxonomique 17
2.1 Fonctions du geste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1.1 La fonction de gestes à partir d’un point de vue linguistique . . . . 17
2.1.2 La fonction de gestes en interaction instrumentale . . . . . . . . . . 19
2.2 Morphologies du geste ou styles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.2.1 Les fondations de Quek : les gestes de manipulation, sémaphoriques 23
2.2.2 Les styles de geste Karam et al. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.2.3 Le cas de la dynamique gestuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.3 Les gestes et les technologies habilitantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.3.1 Les gestes et les technologies habilitantes selon Baudel . . . . . . . 27
2.3.2 Techniques d’interaction gestuelle selon Roudaut et Hinckley . . . 28
2.3.3 Les gestes et les technologies habilitantes selon Hinckley . . . . . . 29
2.4 La nécessité d’une vision unifiée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.4.1 Axe lexicale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.4.2 Axe syntaxique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.4.3 Axe sémantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.4.4 Axe pragmatique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.5 Etat de l’art . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.5.1 La taxonomie la plus récente [Amine 11] . . . . . . . . . . . . . . 35
3 Mise en oeuvre 41
3.1 Couleur de la peau pour la détection de la main . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.2 Le processus de détection de la main . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.2.1 La segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.2.2 Détection de contour de la posture . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.2.3 Fermeture de contour . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.2.4 Calcul de la surface du segment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.2.5 Dessiner un ellipse et un cadre autour du segment . . . . . . . . . 47
3.3 Expérimentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
Côte titre : MAI/0027 Système interactif pour le contrôle gestuel des applications multimédia [texte imprimé] / ISSAAD, Fouzia ; A Moussaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2012 . - 1 vol (55f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie logiciel
systeme interactif
controle gestuel
multimédiaIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Conclusion
Les techniques d’interaction et les périphériques de communication sont aujourd’hui divers
et performants, leur évolution sujet de nombreux travaux ces dernières années. Le choix des
techniques d’interaction d’une application est souvent réalisé en fonction du domaine d’application
et d’un contexte d’interaction prédéfini. Les futurs systèmes informatiques devront
être en mesure de proposer une interaction adaptée au contexte d’interaction en cours On
doit repenser la communication en fonction de l’utilisateur, des capacités du système et de la
nature de l’environnement, d’où un contexte d’interaction à considérer et exploiter dans sa
globalité.
Aujourd’hui, la Communication Homme-Machine (CHM) représente un enjeu technologique,
social et industriel majeur. Le problème n’est plus seulement d’accroître ses performances,
mais de faciliter les échanges d’information avec l’utilisateur humain, en s’adaptant
à ses besoins et à ses capacités. Les problèmes d’interfaces homme/machine, d’abord traités
selon des approches purement techniques d’où l’utilisateur était exclu, conduisirent à des
solutions en réservant l’usage aux spécialistes. Puis sont apparus les ordinateurs personnels
(1972) ; à partir de 1984, leurs interfaces graphiques ont généralisé l’usage de la souris. Aujourd’hui,
on a la possibilité d’utiliser d’autres modes de communication que les claviers/
écran/ souris – par exemple les gestes – l’utilisateur communiquant directement avec l’ordinateur,
ainsi mieux adapté aux besoins communicationnels et aux modes de raisonnement
des utilisateurs. Notre travail est basé sur le développement d’une application d’interfacehomme
machine axée sur une interaction multimodale utilisant la vision par ordinateur pour
la détection des gestes des mains comme la gestion des événements à appliquer sur une interface.
Les résultats obtenus à la fin de de processus de détection de la main, on auras dû appliquer
les commandes face à ces gestes. L’application a été effectuée avec le langage de
programmation java, dans l’environnement de développement Eclipse. En perspective, on
peut étendre cette application pour la traduction du langage des signes vers un langage compréhensible
par la majorité (langage naturel).Note de contenu :
Table des matières
I CHM : Communication Homme machine 1
1 Paradigmes d’interaction récents 3
1.1 Un bref historique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Quelques terminologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.1 Média . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.2 Modalité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 Une palette des interfaces gestuelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3.1 Gestes en mi-aire (in mid-air) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3.2 Gestes basés-touches sur des interfaces . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.3 Interaction multimodale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.4 La réalité virtuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.3.5 Les applications de la réalité virtuelle . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.6 La réalité virtuelle immersive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2 Classification des gestes et espace taxonomique 17
2.1 Fonctions du geste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1.1 La fonction de gestes à partir d’un point de vue linguistique . . . . 17
2.1.2 La fonction de gestes en interaction instrumentale . . . . . . . . . . 19
2.2 Morphologies du geste ou styles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.2.1 Les fondations de Quek : les gestes de manipulation, sémaphoriques 23
2.2.2 Les styles de geste Karam et al. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.2.3 Le cas de la dynamique gestuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.3 Les gestes et les technologies habilitantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.3.1 Les gestes et les technologies habilitantes selon Baudel . . . . . . . 27
2.3.2 Techniques d’interaction gestuelle selon Roudaut et Hinckley . . . 28
2.3.3 Les gestes et les technologies habilitantes selon Hinckley . . . . . . 29
2.4 La nécessité d’une vision unifiée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.4.1 Axe lexicale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.4.2 Axe syntaxique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.4.3 Axe sémantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.4.4 Axe pragmatique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.5 Etat de l’art . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.5.1 La taxonomie la plus récente [Amine 11] . . . . . . . . . . . . . . 35
3 Mise en oeuvre 41
3.1 Couleur de la peau pour la détection de la main . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.2 Le processus de détection de la main . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.2.1 La segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.2.2 Détection de contour de la posture . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.2.3 Fermeture de contour . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.2.4 Calcul de la surface du segment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.2.5 Dessiner un ellipse et un cadre autour du segment . . . . . . . . . 47
3.3 Expérimentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
Côte titre : MAI/0027 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0027 MAI/0027 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleSystème multi-agents pour la segmentation d'image IRM cérébrale « Application sur la sclérose en plaques » / Sahraoui,wafa
Titre : Système multi-agents pour la segmentation d'image IRM cérébrale « Application sur la sclérose en plaques » Type de document : texte imprimé Auteurs : Sahraoui,wafa ; A Moussaoui, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1 vol (51f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux
Systèmes Distribués
segmentation
imagerie médicale
IRM
algorithme FCM
système Multi-agent
JADEIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Les données traitées en imagerie médicale sont souvent imprécises du fait du mode d’acquisition des images ou de la modélisation des connaissances de médecines.
Lorsqu’un expert examine une ou plusieurs image médicales, il prend en compte simultanément ses propre connaissances théorique ainsi que les informations fournies par les images afin d’effectuer son diagnostic.
Dans ce mémoire on a essayé, de mettre en oeuvre un état de l’art sur les différentes méthodes de segmentation d’images IRM cérébrales. Malgré la diversité de ces méthodes, nous avons remarqué qu’il n’existe pas une méthode de segmentation optimale.
Notre approche consiste à présenté l’algorithme FCM mais cette fois FCM multi agent, le multi agent consiste à réaliser les différents fonctionnalités de FCM traditionnel, chaque fonction de FCM peut être un agent dans notre cas nous avons choisi deux fonctions importantes de ce algorithme tel que le calcules des centres des classes et la fonction d’objectif, les résultats obtenu de cette opération utiliser à la suite pour compléter des étapes de l’algorithme FCM traditionnel , cela implémenter par le langage de programmation JAVA et plate forme multi agent JADE. Cela peut amplifier la performance de la segmentation d’image IRM cérébrale et le résultat obtenu.Note de contenu : Table des matières
INTRODUCTION GENERALE ..................................................................................................VI
Chapitre 1 : la sclérose en plaque et IRM
1. INTRODUCTION...................................................................................................... 1
2. LA SCLEROSE EN PLAQUES SEP.................................................................................. 1
2.1. PATHOLOGIE ........................................................................................................ 1
2.2. FREQUENCE......................................................................................................... 2
2.3. CAUSES ......................................................................................................... 2
2.3.1. Auto-Immunité .................................................................................................. 2
2.3.2. Génétique................................................................................................. 2
2.3.3. Facteur D’environnement.......................................................................................... 3
2.4. SYMPTOMES .................................................................................................. 3
2.5. DIAGNOSTIQUE................................................................................................. 3
3. IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE IRM......................................................................... 4
3.1. ANATOMIE CEREBRALE ............................................................................................... 5
3.2. PRINCIPE DE L’IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE (IRM).......................................................... 6
3.3. SEQUENCES IRM................................................................................................. 7
3.3.1. Image Pondérée En Densité De Protons (Ρ) ................................................................................ 7
3.3.2. Image Pondérée En T2.......................................................................................................... 7
3.3.3. Image Pondérée En T1.................................................................................................................. 7
3.4. DEFAUTS DES IMAGES IRM (ARTEFACTS)............................................................................................. 8
3.4.1. Bruit ................................................................................................................ 8
3.4.2. Mouvement........................................................................................................... 8
3.4.3. Variations Du Champ Magnétique (Inhomogénéité RF« radiofréquence»)................................. 9
3.4.4. Effets De Volume Partiel .................................................................................. 9
5. CONCLUSION...................................................................................................... 10
Chapitre 2: méthodes de segmentation d'image IRM
1. INTRODUCTION...................................................................................................... 12
2. QU’EST-CE QUE LA SEGMENTATION ? ........................................................................................... 12
3. LES DIFFERENTES METHODES DE SEGMENTATION ................................................................. 12
3.1. METHODES SUPERVISEES .......................................................................................................... 12
3.1.1. Segmentation Bayésienne............................................................................................................ 13
3.1.2. Algorithmes K Plus Proche Voisins (K-PPV)............................................................................. 13
3.1.3. Réseaux De Neurones....................................................................................................... 14
3.2. METHODES NON SUPERVISEES (AUTOMATIQUES)................................................................................ 15
3.2.1. Algorithmes De Classification Non Flous................................................................................... 15
3.2.1.1. Algorithme Des C-Moyennes (“Hard Clustering Means” Ou HCM)..................................................... 15
3.2.2. Algorithme De Classification Floues.......................................................................................... 16
3.2.2.1. Algorithmes C-Moyennes Floues ("Fuzzy C-Means" Ou FCM)............................................................ 16
3.2.2.2. Algorithme De Classification Possibiliste ............................................................................... 18
4. CONCLUSION............................................................................................................ 20
Chapitre 3: système Multi Agents
1. INTRODUCTION...................................................................................................... 22
2. HISTORIQUE .......................................................................................................... 22
3. LES AGENTS................................................................................................................ 22
3.1. NOTION D’AGENT ...................................................................................................... 22
3.2. CARACTERISTIQUES DES AGENTS ........................................................................................................ 23
3.3. ARCHITECTURE DE L’AGENT ............................................................................................................... 24
3.4. TYPE DES AGENTS ..................................................................................................... 25
3.4.1. Les Agents Cognitifs ................................................................................................................... 25
3.4.2. Les Agents Réactifs..................................................................................................................... 25
3.4.3. Agents Hybrides.......................................................................................................................... 26
4. SYSTEMES MULTI-AGENTS ................................................................................................................ 26
4.1. DEFINITION .................................................................................................. 26
4.2. CARACTERISTIQUE DES SMA ..................................................................................... 27
4.3. PROPRIETES DE SMA...................................................................................................... 28
4.3.1. Distribution................................................................................................... 28
4.3.2. Ouverture ................................................................................................. 28
4.3.3. Synchronisme ................................................................................................... 28
4.3.4. Hétérogénéité.............................................................................................. 28
4.3.5. Couplage.......................................................................................................... 28
4.3.6. Coopération ...................................................................................................... 28
4.3.7. Interaction.................................................................................................... 29
5. INTERACTION ET ORGANISATION DES AGENTS ........................................................................ 29
5.1. INTERACTIONS ENTRE AGENTS .................................................................................... 29
5.2. ORGANISATION DES AGENTS ................................................................................................. 29
6. PLATEFORME MULTI AGENT ............................................................................................................ 29
6.1. PLATE-FORME MADKIT................................................................................................ 30
6.2. LA PLATE-FORME JADE........................................................................................ 31
7. CONCLUSION....................................................................................................... 32
Chapitre 4: Approche utilisée et Résultat
1. INTRODUCTION..................................................................................................... 34
2. CHOIX DE L’ALGORITHME.............................................................................................................. 34
2.1. QUEL TYPE DE METHODE ? ..................................................................................................... 34
2.2. CLASSIFICATION FLOU OU NON FLOU ................................................................................................. 35
3. ALGORITHME UTILISER..................................................................................................................... 35
3.1. PRESENTATION DE L’ALGORITHME...................................................................................................... 35
4. APPROCHE MULTI AGENT.................................................................................................................. 37
4.1. EXPLICATION DE ARCHITECTURE MULTI AGENTS ............................................................................... 38
4.1.1. Description Des Agents......................................................................................... 39
4.1.2. Interaction Entre Les Agents ................................................................................ 39
5. ENVIRONNEMENT DE DEVELOPPEMENT DE SYSTEME ........................................................... 40
6. IMAGES UTILISEES : ......................................................................................... 41
7. DESCRIPTION GENERALE DE SYSTEME ........................................................................................ 42
7.1. POURQUOI FCM............................................................................................ 42
7.2. POURQUOI MULTI AGENTS....................................................................................................... 42
7.3. LA PLATE FORME MULTI AGENTS UTILISE .......................................................................................... 42
8. FONCTIONNEMENT DE L’APPLICATION........................................................................................ 43
8.1. EXECUTION DE SYSTEME MULTI AGENTS............................................................................................ 43
8.2. SEGMENTATION D’IMAGE IRM CEREBRALE ........................................................................................ 46
8.2.1. Espace D’accueil ........................................................................................................................ 46
8.2.2. Espace Traitement D’image ....................................................................................................... 47
8.2.3. mesure de performance...................................................................................... 51
8.2.4. Analyse De Résultat ..................................................................................... 51
9. CONCLUSION................................................................................................... 51
CONCLUSION GENERALE ...................................................................................IX
BIBLIOGRAPHIE.....................................................................................................XICôte titre : MAI/0136 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1xka_eJQMkQcFRi3nHW0oAWuNsleZD7BQ/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Système multi-agents pour la segmentation d'image IRM cérébrale « Application sur la sclérose en plaques » [texte imprimé] / Sahraoui,wafa ; A Moussaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1 vol (51f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux
Systèmes Distribués
segmentation
imagerie médicale
IRM
algorithme FCM
système Multi-agent
JADEIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Les données traitées en imagerie médicale sont souvent imprécises du fait du mode d’acquisition des images ou de la modélisation des connaissances de médecines.
Lorsqu’un expert examine une ou plusieurs image médicales, il prend en compte simultanément ses propre connaissances théorique ainsi que les informations fournies par les images afin d’effectuer son diagnostic.
Dans ce mémoire on a essayé, de mettre en oeuvre un état de l’art sur les différentes méthodes de segmentation d’images IRM cérébrales. Malgré la diversité de ces méthodes, nous avons remarqué qu’il n’existe pas une méthode de segmentation optimale.
Notre approche consiste à présenté l’algorithme FCM mais cette fois FCM multi agent, le multi agent consiste à réaliser les différents fonctionnalités de FCM traditionnel, chaque fonction de FCM peut être un agent dans notre cas nous avons choisi deux fonctions importantes de ce algorithme tel que le calcules des centres des classes et la fonction d’objectif, les résultats obtenu de cette opération utiliser à la suite pour compléter des étapes de l’algorithme FCM traditionnel , cela implémenter par le langage de programmation JAVA et plate forme multi agent JADE. Cela peut amplifier la performance de la segmentation d’image IRM cérébrale et le résultat obtenu.Note de contenu : Table des matières
INTRODUCTION GENERALE ..................................................................................................VI
Chapitre 1 : la sclérose en plaque et IRM
1. INTRODUCTION...................................................................................................... 1
2. LA SCLEROSE EN PLAQUES SEP.................................................................................. 1
2.1. PATHOLOGIE ........................................................................................................ 1
2.2. FREQUENCE......................................................................................................... 2
2.3. CAUSES ......................................................................................................... 2
2.3.1. Auto-Immunité .................................................................................................. 2
2.3.2. Génétique................................................................................................. 2
2.3.3. Facteur D’environnement.......................................................................................... 3
2.4. SYMPTOMES .................................................................................................. 3
2.5. DIAGNOSTIQUE................................................................................................. 3
3. IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE IRM......................................................................... 4
3.1. ANATOMIE CEREBRALE ............................................................................................... 5
3.2. PRINCIPE DE L’IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE (IRM).......................................................... 6
3.3. SEQUENCES IRM................................................................................................. 7
3.3.1. Image Pondérée En Densité De Protons (Ρ) ................................................................................ 7
3.3.2. Image Pondérée En T2.......................................................................................................... 7
3.3.3. Image Pondérée En T1.................................................................................................................. 7
3.4. DEFAUTS DES IMAGES IRM (ARTEFACTS)............................................................................................. 8
3.4.1. Bruit ................................................................................................................ 8
3.4.2. Mouvement........................................................................................................... 8
3.4.3. Variations Du Champ Magnétique (Inhomogénéité RF« radiofréquence»)................................. 9
3.4.4. Effets De Volume Partiel .................................................................................. 9
5. CONCLUSION...................................................................................................... 10
Chapitre 2: méthodes de segmentation d'image IRM
1. INTRODUCTION...................................................................................................... 12
2. QU’EST-CE QUE LA SEGMENTATION ? ........................................................................................... 12
3. LES DIFFERENTES METHODES DE SEGMENTATION ................................................................. 12
3.1. METHODES SUPERVISEES .......................................................................................................... 12
3.1.1. Segmentation Bayésienne............................................................................................................ 13
3.1.2. Algorithmes K Plus Proche Voisins (K-PPV)............................................................................. 13
3.1.3. Réseaux De Neurones....................................................................................................... 14
3.2. METHODES NON SUPERVISEES (AUTOMATIQUES)................................................................................ 15
3.2.1. Algorithmes De Classification Non Flous................................................................................... 15
3.2.1.1. Algorithme Des C-Moyennes (“Hard Clustering Means” Ou HCM)..................................................... 15
3.2.2. Algorithme De Classification Floues.......................................................................................... 16
3.2.2.1. Algorithmes C-Moyennes Floues ("Fuzzy C-Means" Ou FCM)............................................................ 16
3.2.2.2. Algorithme De Classification Possibiliste ............................................................................... 18
4. CONCLUSION............................................................................................................ 20
Chapitre 3: système Multi Agents
1. INTRODUCTION...................................................................................................... 22
2. HISTORIQUE .......................................................................................................... 22
3. LES AGENTS................................................................................................................ 22
3.1. NOTION D’AGENT ...................................................................................................... 22
3.2. CARACTERISTIQUES DES AGENTS ........................................................................................................ 23
3.3. ARCHITECTURE DE L’AGENT ............................................................................................................... 24
3.4. TYPE DES AGENTS ..................................................................................................... 25
3.4.1. Les Agents Cognitifs ................................................................................................................... 25
3.4.2. Les Agents Réactifs..................................................................................................................... 25
3.4.3. Agents Hybrides.......................................................................................................................... 26
4. SYSTEMES MULTI-AGENTS ................................................................................................................ 26
4.1. DEFINITION .................................................................................................. 26
4.2. CARACTERISTIQUE DES SMA ..................................................................................... 27
4.3. PROPRIETES DE SMA...................................................................................................... 28
4.3.1. Distribution................................................................................................... 28
4.3.2. Ouverture ................................................................................................. 28
4.3.3. Synchronisme ................................................................................................... 28
4.3.4. Hétérogénéité.............................................................................................. 28
4.3.5. Couplage.......................................................................................................... 28
4.3.6. Coopération ...................................................................................................... 28
4.3.7. Interaction.................................................................................................... 29
5. INTERACTION ET ORGANISATION DES AGENTS ........................................................................ 29
5.1. INTERACTIONS ENTRE AGENTS .................................................................................... 29
5.2. ORGANISATION DES AGENTS ................................................................................................. 29
6. PLATEFORME MULTI AGENT ............................................................................................................ 29
6.1. PLATE-FORME MADKIT................................................................................................ 30
6.2. LA PLATE-FORME JADE........................................................................................ 31
7. CONCLUSION....................................................................................................... 32
Chapitre 4: Approche utilisée et Résultat
1. INTRODUCTION..................................................................................................... 34
2. CHOIX DE L’ALGORITHME.............................................................................................................. 34
2.1. QUEL TYPE DE METHODE ? ..................................................................................................... 34
2.2. CLASSIFICATION FLOU OU NON FLOU ................................................................................................. 35
3. ALGORITHME UTILISER..................................................................................................................... 35
3.1. PRESENTATION DE L’ALGORITHME...................................................................................................... 35
4. APPROCHE MULTI AGENT.................................................................................................................. 37
4.1. EXPLICATION DE ARCHITECTURE MULTI AGENTS ............................................................................... 38
4.1.1. Description Des Agents......................................................................................... 39
4.1.2. Interaction Entre Les Agents ................................................................................ 39
5. ENVIRONNEMENT DE DEVELOPPEMENT DE SYSTEME ........................................................... 40
6. IMAGES UTILISEES : ......................................................................................... 41
7. DESCRIPTION GENERALE DE SYSTEME ........................................................................................ 42
7.1. POURQUOI FCM............................................................................................ 42
7.2. POURQUOI MULTI AGENTS....................................................................................................... 42
7.3. LA PLATE FORME MULTI AGENTS UTILISE .......................................................................................... 42
8. FONCTIONNEMENT DE L’APPLICATION........................................................................................ 43
8.1. EXECUTION DE SYSTEME MULTI AGENTS............................................................................................ 43
8.2. SEGMENTATION D’IMAGE IRM CEREBRALE ........................................................................................ 46
8.2.1. Espace D’accueil ........................................................................................................................ 46
8.2.2. Espace Traitement D’image ....................................................................................................... 47
8.2.3. mesure de performance...................................................................................... 51
8.2.4. Analyse De Résultat ..................................................................................... 51
9. CONCLUSION................................................................................................... 51
CONCLUSION GENERALE ...................................................................................IX
BIBLIOGRAPHIE.....................................................................................................XICôte titre : MAI/0136 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1xka_eJQMkQcFRi3nHW0oAWuNsleZD7BQ/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
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