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Title: Apprentissage profond pour la classification d’actions dans les vidéos de football
Authors: Sadi, Adnene
Keywords: vidéo, traitement vidéo, football, analyse des vidéos, apprentissage profond, CNN,détection des objets, classification
video, video processing, football, video analysis, deep learning, CNN, object detection, classification.
الفيديو ، معالجة الفيديو ، كرة القدم ، تحليل الفيديو ، التعلم العميق ، الشبكات العصبية التلافيفية، كشف الأشياء ، التصنيف.
Issue Date: 2020
Publisher: Universite laarbi tebessi tebessa
Abstract: L’apport technologique et l’apparition des nouvelles techniques en intelligences artificielles àbeaucoup aider les chercheurs des autres sciences à atteindre leurs objectifs ciblé dans leursrecherches. Parmi les domaines influencer cet apport technologique la science du sport et plusprécisément le monde de football. Les techniciens du domaine de football utilisent beaucoup plus l’analyse vidéo pour lire la façondu jeu que ce soit de leurs équipes afin de les mettre en bon emplacement ou des équipes adversesdans le but de les mettre en échec. Le but de ce travail est la conception et l’implémentation d’une approche basée surl’apprentissage profond et les réseaux de neurones convolutionnelles(CNN) pour la classificationdes tactiques des jeux à partir de séquences vidéo. Les démarche utilisé compte sur deux étapes,la première concerne la détection des joueurs et leurs emplacements dans le terrain a partir desframes, et la deuxième la classification de ces frames afin de prédire le tactique du jeu appliquépar l’équipe choisie
URI: http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1874
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