Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
Methode des elements Finis et Carte auto-organisatrice de Kohonen (SOM)
Univ Europeenne - EAN : 9783841631794
Édition papier
EAN : 9783841631794
Paru le : 1 nov. 2018
38,90 €
36,87 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9783841631794
- Réf. fournisseur : 2673361
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 1 nov. 2018
- Disponibilite : Disponible
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 128
- Format : H:229 mm L:152 mm E:8 mm
- Poids : 200gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : l'estimation du mouvement est l'un des problèmes les plus étudiés par la communauté du traitement d'images, et aussi c'est une technique de la compression. Ce document a pour objectif de présenter deux directives, développées dans le cadre de ces travaux de thèse : l'estimation et le raffinement de mouvement par maillage d'éléments finis et la carte auto organisatrice de Kohonen et les problèmes de classification de données.Dans une première étude, nous nous intéressons à l'étude des évènements séquentiels. Ces évènements sont souvent observés dans le domaine Vidéo. Ainsi, nous proposons une approche de l'estimation de mouvement par maillage d'éléments finis et par les réseaux connexionniste permettant de raffiner le maillage pour l'adaptation de ce dernier suivant le comportement dominant du phénomène observé d'une séquence d'images sur plusieurs cycles. Ces travaux sont validés par des résultats expérimentaux. La deuxième directive est basée sur la classification de données par carte auto-organisatrice avec phase de sélection. Cette méthode est expérimentée et testée sur des instances de données.