parallélisation d'algorithme de classification d'image satellite par la méthode kppv
Faculte Des Sciences - Mathématiques et Informatiques - None ()
Resume
les méthodes de classification d'images les plus courantes utilisent l'information radiométrique pour classifier chaque pixel. l'algorithme des k plus proches voisins est considéré comme l'un des algorithmes d'apprentissage automatique les plus simples. cependant, il est coûteux en calcul, ce qui ralentit considérablement la tâche de classification. le but du projet est de construire un programme parallèle pour la classification d'images satellitaires par la méthode des k plus proches voisins. pour ce projet, un cluster de serveurs a été construit en connectant quatre raspberry pi à l'aide d'un routeur. pour concevoir notre algorithme, nous avons commencé par écrire un algorithme séquentiel, puis un algorithme parallèle à mémoire partagée, puis un autre à mémoire distribuée, et enfin en combinant ces deux types de parallélisme. les performances obtenues en parallèle sont largement meilleures que celles en séquentiel.