Les modèles graphiques probabilistes en analyse d'images

Univ Europeenne - EAN : 9786131546259
Mohamed Ali Mahjoub
Édition papier

EAN : 9786131546259

Paru le : 1 sept. 2018

74,89 € 70,99 €
Epuisé
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Manquant sans date
Notre engagement qualité
  • Benefits Livraison gratuite
    en France sans minimum
    de commande
  • Benefits Manquants maintenus
    en commande
    automatiquement
  • Benefits Un interlocuteur
    unique pour toutes
    vos commandes
  • Benefits Toutes les licences
    numériques du marché
    au tarif éditeur
  • Benefits Assistance téléphonique
    personalisée sur le
    numérique
  • Benefits Service client
    Du Lundi au vendredi
    de 9h à 18h
  • EAN13 : 9786131546259
  • Réf. fournisseur : 6249233
  • Editeur : Univ Europeenne
  • Date Parution : 1 sept. 2018
  • Disponibilite : Manque sans date
  • Barème de remise : NS
  • Nombre de pages : 296
  • Format : H:220 mm L:150 mm E:17 mm
  • Poids : 438gr
  • Interdit de retour : Retour interdit
  • Résumé : Les modèles graphiques sont des modèles probabilistes novateurs pour la représentation et la fusion des connaissances de diverses natures. Ils sont fondés sur une description graphique et sémantique des variables aléatoires. Les travaux présentés dans ce livre s'adressent aussi bien aux chercheurs qu'aux étudiants de classes terminales, intéressés par les modèles graphiques probabilistes tels que les modèles de Markov cachés et particulièrement les réseaux bayésiens, comme nouveaux outils de l'intelligence artificielle. Ces travaux visent à explorer de nouveaux modèles en vue d'application en classification et segmentation d'images. Néanmoins, ces recherches ne se concentrent pas exclusivement sur les applications liées à l'image. En effet, les modèles présentés s'étendent à l'aide à la décision essentiellement comme outils d'aide au diagnostic médical.
  • Biographie : L'auteur est enseignant chercheur en informatique à l'université de Monastir - Tunisie. Il est ingénieur en informatique, et titulaire d'un doctorat et d'une habilitation universitaire en génie électrique. Ses activités de recherche portent sur la reconnaissance de formes, l'indexation et l'analyse d'image ainsi que les réseaux bayésiens.
Haut de page
Copyright 2026 Cufay. Tous droits réservés.