Analyse des stratégies de convergence en optimisation : Application en vision

Notice brève
dc.contributor.authorMEDJAHED Seyyid Ahmed
dc.date.accessioned2022-11-30T11:09:33Z
dc.date.available2022-11-30T11:09:33Z
dc.date.issued2011-10-10
dc.description.abstractL'Optimisation stochastique est très utilisée en vision par ordinateur. C'est particulièrement une approche adaptée pour résoudre les problèmes combinatoires de grandes tailles. En vision par ordinateur, l'appariement stéréoscopique est un problème combinatoire particulièrement difficile pour lequel une méthode stochastique a été proposée. Dans ce mémoire, nous évaluons plusieurs versions de cette méthode stochastique : avec et sans schéma de refroidissement. L'évaluation des performances de ces variantes est établie en terme de vitesse de convergence, qualité de la solution, proportion d'appariements corrects, proportion des mauvais appariements ainsi que les erreurs absolues et relatives. L'évaluation qualitative est aussi possible à travers les cartes de disparités qui sont calculées par les variantes de l'algorithme.
dc.formatpdf
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-oran1.dz/handle/123456789/2075
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité oran1 Ahmed Ben Bella
dc.subjectOptimisation stochastique
dc.subjectRecuit simulé
dc.subjectAppariement stéréoscopique
dc.subjectDisparité
dc.subjectConvergence
dc.subjectSchéma de refroidissement
dc.titleAnalyse des stratégies de convergence en optimisation : Application en vision
grade.Co-rapporteurM. OUALI,Maitre de conférences B, Université d’Oran
grade.ExaminateurY. LEBBAH,Professeur, Université d’Oran
grade.ExaminateurL. LOUKIL,Maitre de conférences A, Université d’Oran
grade.OptionIngénierie des données et des connaissances
grade.PrésidentB. BELDJILALI,Professeur, Université d’Oran
grade.RapporteurR. NOURINE,Maitre de conférences A, Université d’Oran
la.SpécialitéInformatique
la.coteTH3522
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