Sélection adaptative de caractéristiques pertinentes et classification hiérarchique des images dans les bases hétérogènes

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dc.contributor.author Rostom, Kachouri -
dc.contributor.author Khalifa, Djemal -
dc.contributor.author Hichem, Maaref -
dc.date.accessioned 2019-07-31T12:14:12Z
dc.date.available 2019-07-31T12:14:12Z
dc.date.issued 2011 -
dc.identifier.citation Rostom Kachouri ; Khalifa Djemal ; Hichem Maaref. Sélection adaptative de caractéristiques pertinentes et classification hiérarchique des images dans les bases hétérogènes. Traitement du signal, 2011, 28, 5, p. 547-574, https://doi.org/10.3166/ts.28.547-574 -
dc.identifier.issn 0765-0019 -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/70302
dc.description.abstract Dans les bases hétérogènes, les images appartiennent souvent à différentes classes thématiques et nécessitent une large description permettant leur reconnaissance. Cependant, les caractéristiques utilisées ne sont pas toujours adaptées au contenu de la base d’images considérée. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche se basant sur deux originalités, à savoir la sélection adaptative de caractéristiques et la classification multi- modèle intitulée MC-MM. La sélection adaptative permet de ne considérer que les caractéristiques les mieux adaptées au contenu de la base d’images utilisée. La méthode MC- MM assure la reconnaissance des images en se servant hiérarchiquement des caractéristiques sélectionnées. Les résultats expérimentaux obtenus confirment l’efficacité et la robustesse de notre approche. fr
dc.description.abstract In heterogeneous databases, images often provided from different sources and belong to different topics, hence there is a need for a large description to ensure efficient representation of their content. However, extracted features are not always adapted to the considered image database. In this paper we propose a new image recognition approach based on two innovations, namely adaptive feature selection and Multi-Model Classification Method (MC-MM). The adaptive selection considers only the most adapted features with the used image database content. The MC-MM method ensures image recognition using hierarchically selected features. Experimental results confirm the effectiveness and the robustness of our proposed approach. en
dc.language.iso fr -
dc.publisher Lavoisier -
dc.relation.ispartofseries Traitement du signal -
dc.rights Accès libre - Licence d'utilisation : http://irevues.inist.fr/utilisation -
dc.source Traitement du signal [Trait. Signal], ISSN 0765-0019, 2011, 28, 5, p. 547-574 -
dc.subject extraction d’attributs fr
dc.subject sélection adaptative des caractéristiques pertinentes fr
dc.subject classification multi-modèle, reconnaissance d’images fr
dc.subject bases hétérogènes fr
dc.subject feature extraction en
dc.subject adaptive relevant feature selection en
dc.subject multi-model classification en
dc.subject image recognition en
dc.subject heterogeneous image database en
dc.title Sélection adaptative de caractéristiques pertinentes et classification hiérarchique des images dans les bases hétérogènes fr
dc.type Article -
dc.contributor.affiliation Laboratoire d’informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes Université d’Évry Val-d’Essonne, 40, rue du Pelvoux, F-91020, Évry -
dc.identifier.doi https://doi.org/10.3166/ts.28.547-574 -


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