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dc.contributor.authorYOUSFI, RABEB-
dc.date.accessioned2021-11-23T13:49:59Z-
dc.date.available2021-11-23T13:49:59Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/655-
dc.description.abstractDans ce manuscrit, un système automatique pour l’identification des traits de personnalité à partir de documents manuscrits est introduit. Le système proposé comprend deux étapes principales: l'extraction de caractéristiques et la classification (identification de trais de personnalité). Dans la première étape, les distributions des charnières des contours en utilisant différentes longueurs de segments sont extraites à partir de documents manuscrits. Dans la deuxième étape, nous avons utilisé les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support ainsi qu’un algorithme de boosting adaptatif pour la classification. Les expérimentations sont menées sur un ensemble de données qui comprend 570 documents manuscrits. Le taux d’identification le plus élevé est obtenu par l'utilisation de l’algorithme de booster adaptatif. Keywords : Identification de traits de personnalité, documents manuscrits, charnières des contours, forêts aléatoires, machines à vecteurs de support, algorithme de boosting adaptatif.en_US
dc.description.sponsorshipMr. CHAWKI DJEDDIen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversite laarbi tebessi tebessaen_US
dc.subjectIdentification de traits de personnalité, documents manuscrits, charnières des contours, forêts aléatoires, machines à vecteurs de support, algorithme de boosting adaptatifen_US
dc.subjectPersonality traits identification, handwritten documents, edge-hinge, randomforests, support vector machines, adaboost.en_US
dc.subjectالتعرف على ملامح الشخصية ،وثائق مكتوبة بخط اليد، مفصلات الحافة ، الغابة العشوائية ، آلة المتجه العام ، خوارزمية التعزيز التكيفيen_US
dc.titlecombinaison de classifieurs pour l’identification des traits de personnalitéen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:1- بيولوجيا تطبيقية

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