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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31175
Title: | La Prédiction de qualité d'image en utilisant les algorithmes d'apprentissage Automatique |
Authors: | Merzougui, Naima mahma, Anfal aya korichi, Khouloud |
Keywords: | Apprentissage automatique Évaluation objective Qualité d’image Réseau de neurones artificiels |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | UNIVERSITY OF KASDI MERBAH OUARGLA |
Abstract: | Les images jouent un rôle très important dans de nombreux applications dans différents
domaines, cependant elles sont affectées par plusieurs déformations ce qui rend l’évaluation de
leurs qualités très essentiel. Plusieurs métriques existent (VSI, FSIM, SSIM, NQM, IFS, …)
mais elles ne sont pas efficaces pour tous les images, pour cela nous avons utilisés les résultats
de quelques-uns sur tous les images de la base de référence LIVE comme données
d’apprentissage aux réseaux de neurones (ANN, CNN, RNN) afin de profiter de leurs
caractéristiques pour évaluer la qualité des images d’une manière générale. Les résultats de
notre approche sur la base LIVE ont montré d’excellent performances et une très bonne
corrélation avec les valeurs subjective. تلعب الصور دورًا VSI ، FSIM ، SSIM ،( للغاية. توجد عدة مقاييس C التشوهات مما يجعل تقييم خصائصها أمرًا ضروريًا ، لذلك استخدمنا نتائج بعضها في جميع صور C لكنها ليست فعالة لجميع الصور )... ، NQM ، IFS من أجل )ANN، CNN، RNN ( القاعدة المرجعية الحية كتدريب على البيانات في الشبكات العصبية أداءً LIVE لتقييم جودة الصور بشكل عام. أظهرت نتائج نهجنا في قاعدة بيانات C الاستفادة من خصائصها جيدًا بالقيم الذاتية. C ممتازًا وارتباطً |
Description: | administration et sécurité réseau |
URI: | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31175 |
Appears in Collections: | Département d'informatique et technologie de l'information - Master |
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mahma-korichi.pdf | administration et sécurité réseau | 1,41 MB | Adobe PDF | View/Open |
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