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dc.contributor.authorSadi, Adnene-
dc.date.accessioned2022-03-09T09:07:31Z-
dc.date.available2022-03-09T09:07:31Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1874-
dc.description.abstractL’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 choisieen_US
dc.description.sponsorshipMr. A.Sahraoui, Mr. M. Gasmien_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversite laarbi tebessi tebessaen_US
dc.subjectvidéo, traitement vidéo, football, analyse des vidéos, apprentissage profond, CNN,détection des objets, classificationen_US
dc.subjectvideo, video processing, football, video analysis, deep learning, CNN, object detection, classification.en_US
dc.subjectالفيديو ، معالجة الفيديو ، كرة القدم ، تحليل الفيديو ، التعلم العميق ، الشبكات العصبية التلافيفية، كشف الأشياء ، التصنيف.en_US
dc.titleApprentissage profond pour la classification d’actions dans les vidéos de footballen_US
dc.typeThesisen_US
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