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dc.contributor.authorDjeffal Abdelhamid, Regueb Salah,Babahenini Mohamed Chaouki,Taleb Ahmed Abdelmalik-
dc.date.accessioned2013-12-18T13:59:21Z-
dc.date.available2013-12-18T13:59:21Z-
dc.date.issued2013-12-18-
dc.identifier.issndj-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/2345-
dc.description7 ieme Colloque sur l'Optimisation et les Systèmes d’Information COSI_2010 18-20 Avril 2010en_US
dc.description.abstractNous proposons, dans ce travail, un système de classification automatique des dattes basé sur la technique d’apprentissage statistique dite Support Vector Machines. Ce système est utilisé pour le tri automatique des dattes dans les usines de conditionnement des dattes dans la région de Biskra. Le système analyse les images des dattes acquises par une caméra et construit une base de caractéristiques. La méthode SVM utilise cette base pour rechercher des hyperplans séparant les différents types de dattes dans l’espace de caractéristiques. Ces hyperplans serviront comme moyen pour classer les nouvelles images. Les Résultats obtenus démontrent la puissance de la méthode SVM pour la classification des images des dattes et valident le système proposé.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectClassification d’imageen_US
dc.subjectsupport vector machineen_US
dc.subjectsélection des dattesen_US
dc.titleClassification des images des dattes par SVM : contribution à l’amélioration du processus de trien_US
dc.typeArticleen_US
Appears in Collections:2. Faculté des nouvelles technologies de l’information et de la communication

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