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modélisation du couplage du traitement d'images numériques avec les réseaux de neurones

Ecole Superieure Polytechnique D’Antananarivo - nan - None ()

Auteur : rafidison maminiaina alphonse

Annee de soutenance : 2014

Diplome : DOCTORAT

Langue : FR

Resume

cette thèse contribue à la mise en œuvre d’un système de détection en traitant les images numériques à l’aide d’un réseau de neurone moderne nommé pcnn (pulse-coupled neural network) ou réseau de neurone à impulsion couplé à base du cortex visuel d’un chat. l’algorithme détecte facilement le visage, les yeux, le nez et la bouche afin de déterminer les trois expressions faciales : la joie, la colère et l’étonnement. le perfectionnement de ce dernier est basé sur l’algorithme de détection de l’iris dont notre taux de succès est à 98.5% (99.4% sans lunettes et 97.6% avec lunettes). de l’autre côté, une version simplifiée de l’algorithme de détection du visage est détournée pour analyser les images médicales. elle effectue la comparaison des images à la sortie du scanner à rayon-x avec une image antécédente d’un examen médicale afin de visualiser l’évolution d’une maladie d’un patient. ce module supplémentaire est inséré entre le système de reconstruction d’image du scanner et le console de visualisation.

Mots cles

images numeriques cette these these contribue neurone moderne moderne nomme nomme pcnn pcnn pulse pulse coupled