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dc.contributor.authorGuedri, marouane-
dc.date.accessioned2022-03-08T08:13:39Z-
dc.date.available2022-03-08T08:13:39Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1834-
dc.description.abstractLa reconnaissance des chiffres manuscrits est le premier problème de recherche de la communauté de l'analyse et de la reconnaissance de documents depuis plus de trois décennies. Les sous-problèmes de reconnaissance des chiffres manuscrits comprennent principalement la segmentation, la reconnaissance des caractères isolés et la reconnaissance des chaînes des chiffres et des chiffres isolés. Parmi ces différentes modalités, nous nous intéresserons à la reconnaissance des chiffres manuscrits isolés en utilisant l'apprentissage profond pour connaître le contenu d'une image de la base de données non normalisé CVL basé sur le modèle de « Convolutional Neural Networks- CNNs ».en_US
dc.description.sponsorshipA. Gattalen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversite laarbi tebessi tebessaen_US
dc.subjectchiffres manuscrits isolés, binarisation, rembourrage (Padding), apprentissage profond, réseau de neurones convolution (CNNs).en_US
dc.subjectisolated handwritten digits, Binarization, Padding, Deep learning, Convolutional neural network (CNNs).en_US
dc.subject: الأرقام المعزولة المكتوبة بخط اليد، الترميز الثنائي، الحشو، التعلم العميق، الشبكات العصبية، الشبكة العصبية التلافيفية (CNNsen_US
dc.titleLa reconnaissance des chiffres manuscrits isolés en utilisant l’apprentissage profonden_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:3- إعلام آلي

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