Mise en place d'un systéme de recherche d'image par le contenu

dc.contributor.authorKhechai, Hananeen_US
dc.contributor.authorMerine, Ikramen_US
dc.date.accessioned2021-09-06T10:53:05Zen_US
dc.date.available2021-09-06T10:53:05Zen_US
dc.date.issued2021-07-07en_US
dc.description.abstractAvec l’expansion de l’informatique et du multimédia, une problématique nouvelle est apparue c’est de gérer les quantités énormes et croissantes de données (plus particulièrement les bases d’images), la structuration, le stockage et la recherche sont les problèmes les plus rencontrés lors de la manipulation de ces bases d’images , il y a une difficulté d’associer une sémantique à une image, car les images sont nommées d’une manière générique (img001.jpg). Cette thèse s’inscrit dans la problématique de l’indexation et la recherche d’images par le contenu dans des bases d’images volumineuses. Dans notre travail nous avons suggéré une technologie intégrée de récupération d’image basée sur le contenu qui extrait à la fois la couleur et la texture. Pour extraire la fonction de couleur, le moment de couleur (CM) est utilisé sur les images en couleur et pour extraire la fonction de texture, le motif binaire local (LBP) est effectué sur l’image en niveaux de gris, il est généralement utilisé dans la reconnaissance faciale mais nous allons l’utiliser pour les images naturelles. Ensuite ces deux descripteurs sont combinés pour former un seul vecteur descripteur. En fin de compte on compare le vecteur descripteur des images de base de données avec les images de requête la mesure de similarité qui est la distance euclidienne. Ces approches combinées fournissent des systèmes de récupération efficace et moins complexeen_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/16769en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjecttraitement d’image, recherche d’image par le contenu(CBIR)en_US
dc.subjectl’indexation, Descripteurs d’images, mesures de similarité.en_US
dc.titleMise en place d'un systéme de recherche d'image par le contenuen_US
dc.typeThesisen_US

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