Dépôt DSpace/Université Larbi Tébessi-Tébessa

Apprentissage profond pour la classification d’actions dans les vidéos de football

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dc.contributor.author Sadi, Adnene
dc.date.accessioned 2022-03-09T09:07:31Z
dc.date.available 2022-03-09T09:07:31Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1874
dc.description.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 en_US
dc.description.sponsorship Mr. A.Sahraoui, Mr. M. Gasmi en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Universite laarbi tebessi tebessa en_US
dc.subject vidéo, traitement vidéo, football, analyse des vidéos, apprentissage profond, CNN,détection des objets, classification en_US
dc.subject video, video processing, football, video analysis, deep learning, CNN, object detection, classification. en_US
dc.subject الفيديو ، معالجة الفيديو ، كرة القدم ، تحليل الفيديو ، التعلم العميق ، الشبكات العصبية التلافيفية، كشف الأشياء ، التصنيف. en_US
dc.title Apprentissage profond pour la classification d’actions dans les vidéos de football en_US
dc.type Thesis en_US


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