Dépôt DSpace/Université Larbi Tébessi-Tébessa

combinaison de classifieurs pour l’identification des traits de personnalité

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dc.contributor.author YOUSFI, RABEB
dc.date.accessioned 2021-11-23T13:49:59Z
dc.date.available 2021-11-23T13:49:59Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/655
dc.description.abstract Dans 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.sponsorship Mr. CHAWKI DJEDDI en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Universite laarbi tebessi tebessa en_US
dc.subject Identification de traits de personnalité, documents manuscrits, charnières des contours, forêts aléatoires, machines à vecteurs de support, algorithme de boosting adaptatif en_US
dc.subject Personality traits identification, handwritten documents, edge-hinge, randomforests, support vector machines, adaboost. en_US
dc.subject التعرف على ملامح الشخصية ،وثائق مكتوبة بخط اليد، مفصلات الحافة ، الغابة العشوائية ، آلة المتجه العام ، خوارزمية التعزيز التكيفي en_US
dc.title combinaison de classifieurs pour l’identification des traits de personnalité en_US
dc.type Thesis en_US


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