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dc.contributor.authorBENMOSTEFA, Soumia-
dc.date.accessioned2014-09-23T12:35:10Z-
dc.date.available2014-09-23T12:35:10Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-usto.dz/handle/123456789/76-
dc.description.abstractLa classification des images joue un rôle prépondérant dans le traitement d’images, l’aide à la décision, la télédétection, et les applications cliniques de diagnostic médical. La classification d’image conventionnelle consiste principalement à partitionner l’image en différentes régions ou groupes de manière à optimiser un certain critère. Les progrès technologiques ont rendu possible la retranscription du problème de classification en un problème d’optimisation. Dans ce mémoire, nous proposons un nouvel algorithme d’optimisation, dit Algorithme de chauves-souris pour résoudre le problème de classification d’images, ou chaque pixel est assigné à un seul groupe. Les résultats obtenus après une étude expérimentale et comparative illustrent une amélioration significative dans la classification d’images par rapport aux méthodes classiques de classification et d’autres techniques récentes. De surcroît, les expérimentations menées ainsi que les résultats prouvent que l’utilisation de l’algorithme des chauves-souris peut améliorer la structure de et l’efficacité de recherche des groupes optimales.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUSTOen_US
dc.subjectClassification non-supervisée des imagesen_US
dc.subjectClassification automatique d’images.en_US
dc.subjectAlgorithme des chauves-sourisen_US
dc.subjectSegmentation des imagesen_US
dc.titleConception de la Technique des Chauves-souris pour la Classification Automatique des Imagesen_US
dc.typeThesisen_US
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