Please use this identifier to cite or link to this item: http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/7612
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dc.contributor.authorCHARIF Fella-
dc.date.accessioned2016-03-22T10:48:52Z-
dc.date.available2016-03-22T10:48:52Z-
dc.date.issued2015-01-08-
dc.identifier.urihttp://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/7612-
dc.description.abstractLa méthode de Horn & Schunck et la méthode de Lucas & Kanade sont considérées comme les méthodes les plus faciles à mettre en œuvre. Ce sont en effet les deux techniques les plus largement employées dans la communauté scientifique dans le cadre de l’étude du mouvement. Cependant, celles-ci souffrent de défauts qui leur sont propres ; ainsi, la méthode de Horn & Schunck non parallélisable le rend peu adapté aux applications en temps réel, tandis que la méthode de Lucas & Kanade est inadaptée lorsqu'il s'agit de traiter de grands déplacements. Il est toutefois possible de pallier ce dernier problème en utilisant une approche multi-échelles basée sue le pyramide Laplacien, Gaussien ou la transformée en ondelettes. Donc dans un problème d’estimation de mouvement, deux performances critiques sont à améliorer, le temps de calcul et la précision des résultats. Dans la présente thèse, et suite à la nature parallèle des réseaux de neurones et leur aptitude à résoudre des problèmes complexes en temps réel, on a proposé d’introduire les réseaux de neurones récurrents dans le problème de l’estimation de mouvement utilisant la méthode de Horn & Schunck reformulée par Metiche & Mansouri et la méthode de Lucas & Kanade. Pour la précision des résultats, ....en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectMotion estimation, Curvelet transform, Lucas & Kanade method, Horn & Schunck method, Hopfield neural network, Zhang neural networken_US
dc.titleEstimation hiérarchique du mouvement par ondelettes géométriquesen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Département de Génie Electrique

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