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dc.contributor.authorHAMRARAS, Hiba-
dc.contributor.authorOUNNAR, Maissa Cerine-
dc.contributor.authorCHOUAF, Seloua (Directeur de thèse)-
dc.date.accessioned2023-11-26T14:41:05Z-
dc.date.available2023-11-26T14:41:05Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://dspace.edu.enst.dz/jspui/handle/123456789/117-
dc.descriptionProjet de fin d’étude d'ingeniorat:Systèmes de Télécommunications et Réseaux: Alger: Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées(ex ENST): 2023en_US
dc.description.abstractCe travail présente une approche de classification des images hyperspectrales en utilisant desréseauxdeneuronesconvolutifs(CNN).Lesimageshyperspectralescontiennentdesinformationsspectralesdétailléessurplusieursbandesdefréquences,cequilesrendcomplexes à traiter. Les CNN, inspirés du fonctionnement du cortex visuel humain, sont desmodèlesd'apprentissageautomatiquepuissantspourextrairedescaractéristiquesdiscriminantesà partir de données non structuréesen_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectImagerie hyperspectraleen_US
dc.subjectapprentissage profond-
dc.subjectclassification des IHSb-
dc.subjectles réseaux de neurones convolutifs-
dc.titleImplémentation et évaluation de modèles profonds à base de CNN multidimensionnels, pour la classification des images hyperspectrales de télédétectionen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:ING- Systèmes de Télécommunications et Réseaux

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