| Titre : | Reconnaissance de visage basée sur l’analyse multidimensionnelle |
| Auteurs : | Mohcene Bessaoudi, Auteur ; Mébarka Belahcene, Auteur |
| Support: | Thése doctorat |
| Editeur : | Biskra [Algerie] : Université Mohamed Khider, 2019 |
| Format : | 138 / a4 |
| Langues: | Français |
| Résumé : | De plus en plus d’applications en traitement d’image comportent des données multidimensionnelles alors que la majorité des algorithmes sont issus de modèles vectoriels ou matriciels. Il est donc nécessaire d’adapter les traitements classiques à ces nouvelles configurations. Généralement, le traitement des images classique est basé sur la forme de vecteurs ou de matrices. Cependant ces opérations détruisent la structure des données et peuvent entrainer une baisse des performances et/ou de la robustesse des traitements dans divers applications. L’algèbre multilinéaire permet d’exploiter ces données tout en conservant leurs structures. Les données sont alors représentées sous forme de tableaux multidimensionnels appelés tenseurs. Plus récemment, ces techniques ont été aussi étendues aux données faciales. Cependant la généralisation des traitements de données faciales sous forme vectoriels ou matriciels classiques au cas tensoriel n’est pas encore évidente. Une cohérence concernant la répétition des mesures devrait exister. La profondeur varie selon l |
Exemplaires (2)
| Cote | Support | Localisation | Disponibilité | Emplacement |
|---|---|---|---|---|
| TH/2386 | Thèse doctorat | Bibliothèque centrale El Allia | Exclu du prêt | Salle de consultation |
| TH/2386 | Thèse doctorat | Bibliothèque centrale El Allia | Exclu du prêt | Salle de consultation |
Consulter en ligne (1)
 Consulter en ligne sur e-print URL |
