RECONNAISSANCE DES CHIFFRES  A BAsE De SVM

dc.contributor.author	Djaaboub, Oussama
dc.contributor.author	Ghibour, Amal
dc.contributor.author	Laater, Azzedine(Encadreur)
dc.date.accessioned	2020-10-21T09:39:17Z
dc.date.available	2020-10-21T09:39:17Z
dc.date.issued	2017
dc.identifier.uri	http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1860
dc.description.abstract	Dans ce travail, nous nous intéressons à la reconnaissance des chiffres manuscrits à ~; Y~. -.../ ~~~ base d'une nouvelle méthode dtapprentissage et de classification Inspirée de la théorie de ~~ ~~ ~s ~~ l'apprentissage artificiel de Vapnik. Cette méthode appelée, Machines à Vecteurs de ~~ ,, ~( ?:~~ S~PPQrt (SVM pow: SlJPPQrt Vttçtor M~çh.illtt) ~ ~t~ Çt.@.pt~tt ttt çi1mli<i\l~~ ~tJ prnl>1~~ g~ ~~ ;~ ~> ~~ la reconnaissance des chiffres manuscrits. L'avantage des SVM est qu'un nombre ~~ ~: ~~ ~~ restreint d'échantillons suffit seul à la détermination des vecteurs de support (SV) ~~ ~~ permettant la discrimination entre les classes contrairement aux autres classifieurs. Les ~~ ~~ ~~ ~·~· résultats expérimentaux obtenus sur les chiffres de la base MNIST sont satisfaisants et :~~ ~~ ~/ ~' ,; ~~ très encourageants.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	Université jijel	fr_FR
dc.relation.ispartofseries	;M.Inf.IA.04/17
dc.subject	apprentissage,classification,reconnaissance des chiffres manuscrits,machines à vecteurs de supports (SVM),	fr_FR
dc.title	RECONNAISSANCE DES CHIFFRES A BAsE De SVM	fr_FR
dc.type	Thesis	fr_FR