department of computer science_master

Permanent URI for this collectionhttps://dspace.univ-eloued.dz/handle/123456789/30

Browse

Now showing 1 - 20 of 192

A Robotic System For Weeds Detection And Elimination
(university of eloued جامعة الوادي, 2024-06-24) Barr Khaoula ▪ Derradji Aicha Elbatoul ▪ Zidane Nadjet
ا: في المناطق القاحلة مثل الصحاري، تشكل الأعشاب الضارة تهدي ًدا كبي ًرا للزراعة، مما يؤثر على الإنتاجية. الأساليب التقليدية لمكافحة الحشائش كثيفة العمالة وغير كافية. الهدف من المشروع في نهاية الدورة هو بناء نظام آلي قادر على اكتشاف الأعشاب الضارة والقضاء عليها. ومن خلال الاستفادة من أساليب الذكاء الاصطناعي المتقدمة ومجموعة من الأدوات الميكانيكية والإلكترونية، يكتشف الوكيل الذكي وجود الأعشاب الضارة من خلال أجهزة الاستشعار. وبنا ًء على هذه البيانات، يقرر ما إذا كان سيتم تشغيل آلية رش الأوتوماتيكية للقضاء على الحشائش المستهدفة. يقدم هذا الحل المقترح نهجا شاملا، مما يتيح التدخل في الوقت المناسب وتحسين الموارد. In arid regions, like deserts, weeds pose a significant threat to farming, affecting productivity. Conventional weed control methods are labor-intensive and inadequate. The aim of the end-of-course project is to build a system robotic capable of detect and eliminate weeds. By leveraging advanced artificial intelligence methods and a range of mechanical and electronic tools, the intellegent agent detects weed presence through sensors. Based on this data, it decides whether to engage an automatic spraying mechanism for targeted weed elimination. This proposed solution offers a holistic approach, enabling timely intervention and resource optimization.
Abstraction de la couche Hardware par un serveur web embarqué pour le web des objets
(جامعة الوادي University of Eloued, 2017-06) Hammi, Messouda
ازداد عدد الكائنات الفيزيائية أو بما يعرف بالكائنات المتصلة ،في وقتنا الحالي بشكل كبير، حيث أصبحت تستعمل على نطاق واسع وفي عدة مجالات، وهي تتفاعل فيما بينها بالاضافة لتفاعلها مع البرمجيات، وهذا من أجل توفير خدمات تمكن من تحسين حياتنا اليومية وهذا بصفة آلية دون أي مساعدة أو تدخل من الانسان، حيث أصبحت الآلة هي المسؤولة عن التحكم في مواردها و كائناتها الفيزيائية والتحاور معها أو بما يعرف بالاتصال "آلة مع ألة". لكن الطبيعة غير المتجانسة لهاته الكائنات، تحتم اللجوء لتكنولوجيات ويب الكائنات . API من أجل توحيد واجهة الاتصال فيما بينها، وهذا عن طريق واجهات الويب البرمجية يتم ادماج كل الكائنات الفيزيائية في الويب، عن طريق اد ا رج خادوم )سرفر( في كل كائن التي يتم من GateWay وهو غير متاح مع كل الكائنات، لذا فاننا سوف نستعمل بوابة خلالها عملية الادماج في الويب. Middleware إن الهدف من هذا العمل هو اقت ا رح بوابة برمجية تتمثل في وسيطة التي REST تمكن من ادماج أي نوع من الكائنات الفيزيائية، وذلك باللجوء لتكنولوجيا حيث يتم تمثيل كل كائن فيزيائي بمورد ،COAP توفرها الويب بالاضافة للبروتوكول البرمجي REST ويتم التحكم فيها عن طريق واجهة برمجية ويب موحدة URI افت ا رضي معرف ب عبارة عن حاوية مكونات جافا أين كل مكون منها يمثل ،Middleware هاته الوسيطة .API كائنا فيزيائيا، وهو يلعب دور الوسيط معه عن طريق الواجهة البرمجية التي يوفرها هذا المكون. عن طريق بعض السيناريوهات. (Middleware) وفي الأخير سوف نقوم باختبار العملAujourd'hui, les objets connectés sont partout et pour tous. Ils interagissent entre eux et entre des softwares, pour offrir des services améliorant notre quotidien, et cela sans intervention humaine. En effet, l'intervention humaine n'est plus récurrente, car les machines gèrent les objets et toutes leurs ressources et interagissent avec eux en machine to machine. Les objets physiques sont, à priori, de nature hétérogène, ce qui mène à introduire le Web of Things (WoT), qui standardise les interfaces de communication avec les objets physiques à travers une API Web. Pour intégrer tous les objets physiques dans le WoT, il est nécessaire d'avoir un serveur web embarqué dans chaque objet, ce qui n'est possible pour tous les objets existants. Cela mène à introduire des Gateway pour l'intégration des objets dans le WOT. L'objectif de notre travail, est de proposer une Gateway sous forme de middleware permettant d'intégrer ces objets dans le web, en se basant sur les technologies disponibles tel que l'architecture REST et le protocole CoAP, dont chaque objet physique sera représenté par une ressource virtuelle web accessible par un URI, et manipulable à travers son interface web de type REST (API Web). Le middleware est un conteneur de composants java, où chaque composant représente un objet physique. Chacun représente un objet physique et permet l'interaction avec cet objet selon l'interface offerte par cet objet. Nous avons validé notre proposition par quelques scenarios. Mots
Accélération d’extraction des lignes du texte à base des modèles de cross résolution
(جامعة الوادي University of Eloued, 2017-06) Ghettas, Ouassila
خلالالالاال ر اللالالالات ر خلالالالاأجري رعخةلالالالات ت لالالالا لالالالا بحلالالالاج بهلالالالا س نحخلالالالاةر ت نيلالالالاج ت ن أةلالالالا ي ن خلالالالاة ر أصلالالالاجى لالالالا سلالالالايت ت هلالالالالت ر نحخلالالالاةأ ي ن لالالالاة اج ةلالالالا ت الالالالا رسلالالالان تر هلالالالالت رعسلالالالايت. فلالالالالالال ر لالالالالالا هلالالالالالالت ر يلالالالالالات نخلالالالالالان ا حلالالالالالاج ب الالالالالالا خلالالالالالا ننلالالالالالاترت بلالالالالالاةر 051 ت 011 ا يلالالالالالا فل ر بجح . فلالالال هلالالالر ر ا لالالا رانتحألالالا ن أةلالالا نخلالالا بنخلالالات ةلالالا رسلالالان تر رعسلالالايت اخلالالان ا فةهلالالا ا لالالاج ان ا ا صج ت هلر به س ب ر جا . ا ألالالالالا بناتبلالالالالا ر ن أةلالالالالا ر نتحلالالالالا لالالالالا ثاثلالالالالا ن أةلالالالالا ي ت هلالالالالال: رلإسلالالالالا رعف لالالالالال رلإسلالالالالا ر ازئلالالالالالال، رلإسلالالالالالا ر نالالالالالالا تلا بلالالالالالا ت رسلالالالالالان را ر أ لالالالالالاج ت ث اةلالالالالالا ب سلالالالالالان ر كلالالالالالا ن أةلالالالالالا ت لاحظأ بح جا ر ثاث ب تري .les techniques de segmentation de texte en lignes. Souvent ces techniques concentrent sur l’amélioration de la qualité et la précision d’extraction des lignes. D’une part, ces méthodes utilisent souvent des scans afin de réaliser les traitements. D’autre part, elles utilisent des résolutions de 150 ou 300 dpi. Dans ce travail nous proposons une méthode qui permet d’accélérer l’opération d’extraction des lignes en utilisant des modèles de cross résolutions ou des résolutions basses afin de gagner du temps de traitement. La méthode proposée est tester sur trois méthodes de segmentation descendantes : projection horizontale, projection partielle et méthode hybride, et dans les deux cas, avec résolution normale et avec résolution basse. Elle permet d’avoir un gain de temps الكلمات
Accélération d’extraction des lignes du texte à base des modèles de cross résolution à deux niveaux
(University of Eloued جامعة الوادي, 2018-06) Berrim, Youcef
نتيجة التطور التكنولوجي السريع في حياتنا اليومية أصبح التعرف الضوئي على الكلمات OCRمطلوبا أكثر في شتى المجالات. و إلى يومنا هذا مازالت هذه الأنظمة قيد التطوير و بشكل خاص أنظمة تجزئة اسطر النص. بحيث تم خلال السنوات الأخيرة إجراء العديد من البحوث و الدراسات بهدف تحسين طرق استخراج خطوط النص من ناحية السرعة و معدل الكشف . لكن جميع هذه الطرق في الغالب تستخدم صور ذات كثافة عالية تتراوح مابين إلى 150 إلى 300 dpi و ذلك يؤثر سلبا من ناحية السرعة على هذه العملية. في أعمال سابقة , تم اقتراح تقنية تسمح بتسريع عملية استخراج الأسطر عن طريق نموذج الدقات المتعارضة الذي يقوم على فكرة تحجيم الصور و ذلك بهدف ربح الوقت أثناء تطبيق هذه العملية. يقوم عملنا على نفس فكرة العمل السابق، و هي أن عملية تحديد مواقع الأسطر لا تتطلب دقة كبيرة مقارنتا مع العمليات الأخرى مثل تجزئة الكلمات أو الحروف. بحيث تعتبر الأسطر كوحدة قابلة للتصغير بدون التأثير على الدقة على عكس وحدات أخرى اصغر مثل الكلمات أو الحروف التي إذا تم تصغيرها فستؤثر بشكل مباشر و سلبي على عملية التعرف. في هذا العمل, قمنا بشكل عام بإجراء تحسينات شاملة على العمل السابق و ذلك بالتحسين في عملية التصغير عن طريق الاعتماد في التصغير في هذه المرة على كل من عرض الخط و طول الأسطر عوض عن عرض الخط فقط مما سمح بالتسريع أكثر و زيادة معدل الكشف. كذلك تم إضافة طرق أكثر للاستخراج الأسطر و التحسين فيها من حيث الدقة. تسمح طريقتنا بالحصول على نتائج أفضل من ناحية السرعة و معدل الكشف, و قد تم إثبات هذا عن طريق النتائج التجريبية المتحصل عليها باستعمال سبع طرق لاستخراج الأسطر. تم تجربة كل من هذه الطرق على قاعدتي بيانات اثنتين عوض عن واحدة, الأولى خاصة بالغة العربية و أما الثانية فتخص اللغة الإنجليزية. En raison de l'évolution technologique rapide dans nos vies quotidiennes, Les systèmes OCR sont de plus en plus demandé/requis dans divers domaines. À ce jour, ces systèmes sont encore en développement, en particulier les méthodes de segmentation des lignes de texte. Ces dernières années, de nombreuses recherches et études ont été menées dans le but d'améliorer les méthodes de segmentation des lignes de texte en termes de vitesse et de taux de détection. Cependant, toutes ces méthodes utilisent souvent des images haute densité allant de 150 à 300 dpi, ce qui a un impact négatif sur la vitesse de ce processus. Dans un travail précédent, une technique a été proposée pour accélérer le processus d'extraction des lignes de texte en utilisant des modèles de résolution croisée (XRM: Cross-Resolution Model), basés sur l'idée de réduction d'échelle d'image, afin de gagner du temps lors de l'exécution de ce processus. Notre travail est basé sur la même idée du travail précédent, qui est basée sur le fait que le processus de segmentation de texte en lignes ne nécessite pas une image haute résolution par rapport à d'autres processus tels que la segmentation des mots ou des lettres. Les lignes sont considérées comme une unité qui peut être redimensionnée sans affecter la précision contrairement aux unités plus petites comme les mots ou les lettres, qui si elles sont redimensionnées, affecteront négativement le processus de reconnaissance. Généralement, nous avons apporté d'importantes améliorations au travail précédent en améliorant le processus de redimensionnement qui est maintenant basé sur la taille du stylo et la hauteur des lignes au lieu de la taille du stylo uniquement. En outre, plus de méthodes de segmentation de lignes de texte ont été ajoutées, et leur précision a été améliorée. Notre méthode permet de meilleurs résultats en termes de vitesse et de taux de détection, ce qui a été prouvé par les résultats expérimentaux obtenus en utilisant sept méthodes de segmentation. Chacune de ces méthodes a été testée sur deux bases de données, la première en arabe KHATT et la seconde en anglais IAM.
AI Approach For Automatic Text Summarization
(university of eloued جامعة الوادي, 2024-06-24) Sekhri Thamer Bedida Mohammed .
æ Ag Ég ñëð , ú Í B@ ñ JË@ J jÊ K ÈAm . × ékðQ£ B@ è Yë ÈðA J K . A J ÓñK Aë ðA @ Õ æK ú æË@ éJ JË@ HA KAJ J . Ë@ áÓ éÊ KAêË@ éJ ÒºË@ èP@X@ ø Yj , JË éJ k . @Q j J B@ I . J ËA B@ ½Ë X ú ¯ AÖ ß . , é ®Ê J jÖ Ï @ J jÊ JË@ HAJ J ® K º J AêÒJ J ® Kð éJ ËAm Ì '@ h . XAÒ JÊË éÊÓA éªk . @QÓ A J @PX ÉÒ . é JJ j . êË@ð , éK YK Qj . JË@ á j JË HAJ J ® JË@ è Yë ú ¯ èñ ®Ë@ A ® K á K . ©Òm . ' A J m × @ PA£@ h Q ® K . éJ ËAª ¯ HA KAJ K . é«ñÒm . × úÎ « IK Qk . @ ú æË@ H . PAj . JË@ Qê ¢ . J jÊ JË@ èXñk . ú ¯ á ®Ë@ øñ J Ö ß . © ¯YK AÜ Ø , éº AÒ JÓð è Qk . ñÓ HA jÊÓ YJ Ëñ K ú This thesis investigates the field of automatic text summarization, a crucial solution to the challenge of managing the vast amount of textual data generated daily. We explore various summarization techniques, including extractive, abstractive, and hybrid approaches. Our study includes a thorough review of existing models and their evaluation. We propose an enhanced framework that combines the strengths of these techniques to improve summarization quality. Experiments conducted on the CNN/DailyMail dataset demonstrate the effectiveness of our approach in generating concise and coherent summaries, advancing the state-of-the-art in text summarization ¯ A Jj . î E .
AI-Driven Farming Platform
(university of eloued جامعة الوادي, 2024-06-24) دودي السعيد
الزراعة الذكية، أو الزراعة الدقيقة، تستخدم تقنيات متقدمة مثل إنترنت الأشياء، وأجهزة الاستشعار، والطائرات بدون طيار، ونظام تحديد المواقع، والذكاء الإصطناعي لتعزيز الـكفاءة والإنتاجية والإستدامة الزراعية. دور الذكاء الإصطناعي جوهري، حيث يحل ّل مجموعات كبيرة من البيانات بإستخدام التعلم الآلي والتحليل التنبؤي لتحسين عملية اتخاذ القرار ومعالجة التحديات مثل تحسين غلة المحاصيل وتقليل الأثر البيئي. ومع ذلك، فإن دمج الذكاء الإصطناعي في الزراعة يواجه تحديات تكنولوجية وإقتصادية وإجتماعية وبيئية. ٺتضمن البنية التحتية أجهزة الإستشعار وتقنيات الإتصال وجمع البيانات بشكل قوي وواجهة تطبيق ويب. نموذج الذكاء االصطناعي المتخصص يشخص حالات أوراق البطاطس، مما يظهر الفائدة العملية للذكاء الإصطناعي في إدارة المحاصيل والـكشف عن األمراض Smart agriculture, or precision agriculture, leverages advanced technologies like IoT, sensors, drones, GPS, and AI to enhance farming efficiency, productivity, and sustainability. AI’s role is pivotal, analyzing large data sets with machine learning and predictive analytics to improve decision-making and address challenges such as crop yield optimization and environmental impact reduction. However, integrating AI in agriculture faces technological, economic, social, and environmental challenges. The architecture involves sensors, communication technologies, robust data collection, and a web application interface. A specialized AI model diagnoses potato leaf conditions, demonstrating AI’s practical utility in crop management and disease detection.
Algorithme de Détection et suivi d’objets mobiles. Application dans un environnement de foule
(2016-05) Sadoun, abdelbaki; Ouellabi, yacine
Ce mémoire est lié au sujet général de la détection automatique de mouvement et d'analyse la séquence d'images dans la vidéo-surveillance. Dans la surveillance en temps réel, la détection et le suivi de plusieurs objets et le suivi de leurs activités dans les deux environnements extérieur et intérieur sont des tâches difficiles pour le système de vidéo - surveillance. Dans la présence d'un bon nombre de problèmes en temps réel limite la portée de ce travail depuis le début. Les problèmes sont notamment, les changements d'éclairage et de détection d'ombre. La méthode améliorée de soustraction de fond a été suivie par une segmentation de premier plan, l’évaluation des données, la détection de l'ombre sur la scène et enfin la méthode de détection de mouvement. L'algorithme est appliqué à un certain nombre de problèmes pratiques à observer si elle nous conduit à la solution attendueThis memory is related to general topic of the automatic motion detection and analysis of the image sequence in surveillance video. In the real-time monitoring, detection and tracking of multiple objects and track their activities in both outdoor and indoor environments are difficult tasks for the video surveillance system. In the presence of lots of problems in real time limits the scope of the work from the beginning. The problems include the changes in illumination and shadow detection. The improved method of background subtraction was followed by a foreground segmentation, data evaluation, detection of the shadow on the scene and finally the motion detection method. The algorithm is applied to a number of practical problems to see if it leads us to the expected solution
Amélioration de la résolution d'image à l'aide de l'apprentissage en profondeur
(university of eloued جامعة الوادي, 2023-09-26) HMIDI, IMANE; BENNEDJAI, Hadjer
Lors de l'utilisation d'images numériques dans des applications, il est toujours recommandé d'utiliser des images haute résolution, car elles peuvent .Ils contiennent des détails importants pour différentes applications par rapport à leurs homologues basse résolution. Dans ce travail, nous utilisons une méthode basée sur l'apprentissage profond pour convertir une image basse résolution en une image haute résolution. Cette méthode utilise un réseau adversaires génératifs de super résolution améliorés grâce à un traitement séquentiel et un traitement parallèle. Le réseau est capable de produire une image haute résolution, tout en prenant une image basse résolution en guise d'entréeعند استخدام الصور الرقمية في التطبيقات ، يوصى دائ ًما باستخدام صور عالية الدقة قدر اإلمكان. تحتوي على تفاصيل مهمة لتطبيقات مختلفة مقارنة بنظيراتها منخفضة الدقة. في هذا العمل ، نستخدم طريقة قائمة على التعلم العميق لتحويل صورة منخفضة الدقة إلى صورة عالية الدقة. تستخدم هذه الطريقة شبكة خصومة فائقة الدقة مح ّسنة من خالل المعالجة المتسلسلة والمعالجة المتوازية. الشبكة قادرة على إنتاج صورة عالية الدقة ، مع التقاط صورة منخفضة الدقة كمدخل.
Amélioration de la résolution d'image à l'aide de l'apprentissage en profondeur
(جامعة الوادي UNIVERCITY OF ELOUED, 2023-09-26) BENNEDJAI Hadjer HMIDI IMANE
When using digital images in applications, it is always recommended to use highresolution images because they can contain important details for different applications compared to their low-resolution counterparts. In this work, we use a deep learning based method to convert a low resolution image into a high resolution image. This method uses a super-resolution generative adversarial network enhanced through sequential processing and parallel processing. The network is capable of producing a high resolution image, while taking a low resolution image as input. ند استخدام الصور الرقمية في التطبيقات ، يوصى دائمًا باستخدام صور عالية الدقة قدر الإمكان. تحتوي على تفاصيل مهمة لتطبيقات مختلفة مقارنة بنظيراتها منخفضة الدقة. في هذا العمل ، نستخدم طريقة قائمة على التعلم العميق لتحويل صورة منخفضة الدقة إلى صورة عالية الدقة. تستخدم هذه الطريقة شبكة خصومة فائقة الدقة محسّنة من خلال المعالجة المتسلسلة والمعالجة المتوازية. الشبكة قادرة على إنتاج صورة عالية الدقة ، مع التقاط صورة منخفضة الدقة كمدخل.
Amélioration des performances de La classification Des tumeurs mammaires à l'aide d'une méthode de Segmentation appropriée basée deep Learning
(university of eloued جامعة الوادي, 2023) - ZEGHBIB, AYA; - HABI, NESRINE
زيادة واضحة في حالات سرطان الثدي خلال العقد الأخيرة تم ملاحظتها، ومع ذلك، أدى الكشف المبكر من خلال برامج الفحص إلى انخفاض معدلات حالات سرطان الثدي المتقدمة وكذلك معدلات الوفاة. فعلاً، فإن الفحص بواسطة التصوير بالأشعة الماموغرافية يمثل واحدة من أكثر تقنيات التصوير الطبي فائدة في الكشف وتشخيص سرطان الثدي في مراحله المبكرة. ومع ذلك، وفقًا للأبحاث الأدبية، يتم تفويت 10 إلى 30 ٪ من حالات السرطان عن طريق فحص الماموغرافية، مما يؤدي إلى معدل كاذب سلبي يمكن أن يصل إلى 50 ٪ وفقًا لنوع الأورام وكثافة الثدي. في هذا السياق، تتجه الأبحاث نحو نهج يعتمد على التعلم الآلي والتعلم العميق. ومع ذلك، تظل أساليب التعلم الآلي والتعلم العميق تعاني من قيود عند تصنيف الكتل الثدي في فئات الثدي الكثيفة حيث يشترك النسيج الثدي المرضي في نفس الخصائص مع النسيج الكثيف الطبيعي، مما ينتج عنه مُعد مسبقًا على U-net نتائج تصنيف غير صحيحة. ولذلك، قدمنا نهج التعلم من خلال النقل، الذي يأخذ في الاعتبار نموذج لأغراض التصنيف من SVM صور الرنين المغناطيسي للدماغ وقمنا بتكييفه لتقسيم الماموغرافية الكثيفة. بعد ذلك، تم تنفيذ خلال مراعاة توصيف نسيج الكتل الثدي. تم تقديم نتائج قوية حيث تم الوصول إلى دقة تصل إلى 99 ٪ في تمييز الكتل الخبيثة والحميدة.Une nette augmentation de l'incidence du cancer du sein au cours de la dernière décennie a été observée, ceci dit, la détection précoce grâce à des programmes de dépistage a engendré une baisse des taux de cancer du sein avancé ainsi que de mortalité. En effet, le dépistage par mammographie représente l'une des techniques d'imagerie médicale les plus utiles pour détecter et diagnostiquer précocement le cancer du sein. Cependant, selon les travaux de la littérature, la mammographie de dépistage passe à côté de 10 à 30 % des cas de cancer, ce qui entraîne un taux de faux négatifs pouvant atteindre 50 % selon le type de lésions et la densité mammaire. Dans ce sens, les recherches s'orientent vers des approches basées sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Cependant, les méthodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur approuvent toujours une limitation lors de la classification des masses mammaires dans les catégories de seins denses où le tissu mammaire pathologique partage les mêmes caractéristiques avec le tissu dense normal, générant des résultats de classification erronés. Par conséquent, nous avons contribué l'approche d'apprentissage par transfert qui considère un modèle U-net pré-entrainé sur les images IRM cérébrales et nous l’avions adapté à la segmentation des mammographies denses. Par la suite ; un SVM est implémenté à des fins de classification par la prise en compte de la caractérisation de la texture des masses mammaires. Des résultats robustes ont été rapportés en atteignant une précision de 99% dans la distinction des masses malignes et bénignes.
An android application for booking hotel rooms
(university of eloued جامعة الوادي, 2024-06-05) شنقل محمد العيد; مفتاح محمد البشير; بوب أمين
يعد مجال حجز الفنادق جزءًا كبيرًا من عالمنا الحديث، والتي ستستفيد كثيرًا من تنفيذها في البرامج الموجودة في أجهزتنا المحمولة سيركز هذا المشروع على شرح خطوات دراسة بيئة الحجز الفندقي وتصميم وتطوير نظام يسمح بتحقيق هذا الهدف نتيجة هذا المشروع هي نظام تطبيقات الهاتف المحمول الذي يسمح للعملاء بإكمال عملية حجز غرفة الفندق عبر الإنترنت L’industrie de la réservation hotele représente une part importante de notre monde moderne, et elle en bénéficierait grandement d’être implémenté dans le logiciel de nos appareils mobiles. Ce projet se concentrera sur la démonstration des étapes d’étude de l’environnement de réservation hôtelière, de conception et de développement d’un système permettant d’atteindre cet objectif. Le résultat de ce projet est un système sous forme d’application mobile qui permet à invités d’effectuer le processus de réservation d’une chambre d’hôtel en ligne.
An Intelligent approach for early detection of potato diseases
(university of eloued جامعة الوادي, 2024-06-02) عمان صلاح الدين , الأرقط عبد الرحمان
يسعى القطاع الزراعي بشكل دائم إلى تعزيز وتطوير أنظمته. كما هو الحال مع القطاعات الأخرى، اعتمد القطاع الزراعي في الآونة الأخيرة، مثل كافة القطاعات، على تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات الزراعية، لتحقيق إنتاج محاصيل عالي الجودة. وفي مناطق متنوعة مثل أوروبا، وأمريكا الشمالية، وشرق آسيا، تم استخدام تقنيات التعلم العميق للكشف عن أمراض النباتات، وتحديد أسبابها، وحتى التنبؤ بإنتاجية المحاصيل في مواسم محددة. يهتم هذا البحث بتطبيق هذه التقنيات في البيئة الصحراوية لأنها مختلفة تماما من حيث نوعية التربة غير الخصبة والجفاف وارتفاع ملوحة المياه ودرجات الحرارة القصوى وغيرها. ونقترح استخدام نماذج تم تطويرها سابقا تعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية لحل المشكلة. مشكلة درجة تطور مرض أوراق البطاطس. ينصب تركيزنا على إنشاء تطبيق لتحديد وتصنيف أمراض أوراق البطاطس باستخدام مجموعة بيانات تم جمعها خصيصًا من بيئة صحراوية محلية The agricultural sector constantly seeks to strengthen and develop its systems. As with other sectors, the agricultural sector has recently, like all sectors, relied on artificial intelligence technologies to process agricultural data, to achieve high-quality crop production. In regions as diverse as Europe, North America, and East Asia, deep learning techniques have been used to detect plant diseases, determine their causes, and even predict crop yields in specific seasons. This research is concerned with applying these techniques in the desert environment because they are completely different in terms of infertile soil quality, drought, high water salinity, extreme temperatures, etc. We propose to use previously developed models based on convolutional neural networks to solve the problem of the degree of progression of potato leaf disease. Our focus is to create an application to identify and classify potato leaf diseases using a dataset specially collected from a local desert environment.
Analyse de la texture des images mammaires par une fusion Des lois de Zipf et de la transformée de Fourier pour la classification des tumeurs mammaires via L’analyse en composantes principales
(جامعة الوادي University of Eloued, 2018) مرابط, شهرزاد
إن اختيار العلاقات الغير الخطية له أهمية بالغة في تطوير أدوات تحليل الصور وأدوات رؤية الكمبيوتر. وبهذا الصدد ، فإن مشكلتنا البحثية هي تطبيق قوانين القوة: زيب اف وزيب اف معكوس لتحليل صور الثدي. في الواقع ، تتميز قوانين زيب اف بالتعقيد الهيكلي لبنية الصورة عبر نمذجة التوزيع الإحصائي لوتيرة ظهور الأنماط وفقًا لتوزيع في قانون القوة . وعلاوة على ذلك ، نحن دمجنا الوصفات التي تم الحصول عليها مع تلك التي تم استخرجها بعد تحليل الصور الثديية عن طريق تحويل فورييه المنفصل. لقد قمنا باقتراح نظام لفهرسة التصوير بالأشعة السينية ونظام البحث الذي يعزز أداء التشخيص بمساعدة الكمبيوتر في مرحلة تقديم التشخيص إلى أطباء الأشعة. مع العلم ، هم أكثر ثقة في حكم التشخيص المعتمد على الحالة الذي يتم إرجاعه من خلال تصنيف قائم على مطابقة القالب ، تم تشخيصه مسبقًا ، على غرار الحالة التي يتم تحليلها بدلاً من النتيجة المجردة الناتجة عن المصنف. أعطى تقييم العمل المقترح نتائج مشجعة The choice of the non-linearity is of crucial interest in the development of powerful tools for image analysis and computer vision. In this sense, our research problematic is to apply the power laws: Zipf and inverse Zipf for mammogram images analysis. Indeed, the laws of Zipf characterize the structural complexity of the image texture by modeling the statistical distribution of patterns frequency of appearance as power law distribution. In addition, we have performed a fusion of the obtained texture features with those generated once applying discrete Fourier transform for mammogram images analysis. Subsequently, we have proposed a content based mammogram image indexing and retrieval system (CBMIIR) that boosts the performance of a computeraided
analyse de la texture des images mammaires par une fusion des lois de zipf et des filtres gabor dans un processus de classifiecation des tumeurs mammaires
(universty of elouedجامعة الوادي, 2020-09) hadfi, chiraz; touansa, insaf
"بالنظر إلى صعوبة نمذجة الهياكل المعقدة للصور عبر العلاقات الخطية البسيطة؛ يمكن أن تكون العلاقات اللاخطية بديلاً. بهذا المعنى، تستند مشكلة البحث لدينا على الهدف النهائي للمساهمة بتقنية قوية لتحليل وتوصيف النسيج داخل صور الثدي أثناء عملية تصنيف الورم. في الواقع، تكمن المصلحة الرئيسية لنهجنا في تحليل النسيج، سواء في المجال المكاني (قوانين القوة: زيب اف وزيب اف العكسي) وفي مجال التردد (مرشحات غابور ). تستخدم المناهج الإحصائية الخصائص التي تحكم توزيع وعلاقات مستويات الرمادي في الصورة. من ناحية أخرى، تولد الأساليب القائمة على التحويل خصائص نسيجية في ترددات واتجاهات مختلفة. بعد ذلك، سنقوم بتدريس خوارزميات التعلم الآلي في مناطق الاهتمام مقسمة ومُصنفة إلى فئتين: الأورام الخبيثة والحميدة للعثور على أفضل الفرضية التي ترسم بيانات الإدخال إلى الناتج المطلوب. في النهاية، سنقوم بتنفيذ هذا النهج من خلال تقنية للمساعدة في التشخيص الطبي لسرطان الثدي بمساعدة الكمبيوتر، والتي ستكون بمثابة رأي ثانٍ لأخصائي الأشعة، حيث تم الحصول على نتائج مرضية."Vu la difficulté de modéliser les structures complexes des images via de simples relations linéaires; la non-linéarité pourrait être une alternative. Dans ce sens, notre problématique de recherche est fondée sur un ultime but de contribuer une technique robuste d’analyse et de caractérisation de la texture au sein des images mammaires durant un processus de classification de lésions. En effet, l’enjeu majeur de notre approche réside dans l’analyse de la texture, à la fois dans le domaine spatial (les lois puissance : Zipf et de Zipf inverse) et dans le domaine fréquentiel (les filtres de Gabor). Les approches statistiques utilisent les propriétés qui régissent la distribution et les relations des niveaux de gris dans l'image. D’autre part, les méthodes basées transformation génèrent les caractéristiques de texture à différentes fréquences et orientations. Par la suite, nous ferons apprendre les algorithmes d’apprentissage automatique sur des régions d’intérêt segmentées et étiquetées en deux classes : tumeurs malignes ou bénignes et tissu normal ou tumeur ; pour trouver la meilleure hypothèse qui mappe les données d'entrée à la sortie souhaitée. Eventuellement, nous implémenteront cette approche via une technique d’aide au diagnostic médical du cancer du sein assisté par ordinateur (CAD), qui servira comme un deuxième avis aux radiologues, où des résultats satisfaisants ont été obtenus. " "
analyse de la texture des images mammaires par une fusion des lois de Zipf et des matrices de co-occurrence des niveaux de gris dans un processus de classification des tumeurs mammaires
(جامعة الوادي University of Eloued, 2019-06) kahlaoui, Asma; masmoudi, souheila
"نظرا لصعوبة نمذجة الصور ، ووجود بنية معقدة ، عن طريق العالقات الخطية ؛ هذا يعزز استخدام غير الخطية. في الواقع ، تتمثل مشكلة بحثنا في تطبيق قوانين القوة: زيب أف وزيب اف معكوس في تحليل صور الثدي. من ناحية ، تميز قوانين زيب اف التعقيد الهيكلي لقوام ا للتوزيع في قوانين الصورة من خالل نمذجة التوزيع اإلحصائي لتكرار حدوث األنماط وفقً الطاقة من جهة أخرى ، قمنا بدمج واصفات تم الحصول عليها مع تلك التي تم إنشاؤها بعد تحليل صور الثدي بواسطة مصفوفة التعاون أغاليك باإلضافة إلى ذلك ، يتم تنفيذ مرحلة اختيار أكثر الواصفات التمييزية بواسطة الخوارزميات الجينية. وبهذا المعنى ، قمنا بتصميم نظام فهرسة وتصوير الثدي باألشعة السينية القائم على المحتوى (CBMIIR) الذي يعزز أداء التشخيصات بمساعدة الكمبيوتر في مرحلة تقديم التشخيص الى أخصائي األشعة. في الواقع ، ا هم أكثر ثقة في حكم التشخيص بنا على غرار الحالة ًء على الحاالت التي تم تشخيصها سابقً التي يتم تحليلها بدالً من النتيجة المجردة الناتجة عن المصنف. أعطى تقييم النهج المقترح المبني على تقنية التصنيف بمطابقة القوالب نتائج مشجعة.""Vu la difficulté de la modélisation des images, possédant une structure complexe, au biais de simples relations linéaires; ceci a renforcé l’utilisation de la non-linéarité. En effet, notre problématique de recherche consiste à appliquer les lois puissance: Zipf et Zipf inverse à l’analyse des images mammaires. D’une part, les lois de Zipf caractérisent la complexité structurelle de la texture d’image par la modélisation de la répartition statistique de la fréquence d’apparition des motifs selon une distribution en lois puissance. Par ailleurs, nous fusionnons les descripteurs obtenus avec ceux générés suite à l’analyse des images mammaires par la matrice de co- occurrence d’Haralick. De plus, une phase de sélection des descripteurs les plus discriminants est réalisée par les algorithmes génétiques. Dans ce sens, nous avons conçu un système d’indexation et de recherche des mammographies par le contenu (CBMIIR) qui renforce la performance du diagnostic assisté par ordinateur au niveau de l’étape de la présentation du diagnostic aux radiologues. En effet, ces derniers sont plus confiants d'un diagnostic basé sur des cas, diagnostiqués préalablement, similaires au cas en cours d’analyse plutôt que le résultat abstraits généré par un classifieur. L’évaluation de l’approche proposée basée la technique de classification Template-matching a donné des performances encourageantes. "
Analyse de la texture des images mammaires par une fusion des lois de Zipf et des Ondelettes pour la classification des tumeurs mammaires via l’analyse en composantes principale
(University of Eloued جامعة الوادي, 2018-06) Hariz Bekkar, Ouacila
ان اختيار العلاقات عدم الخطية له أهمية كبيرة بالغة في تطوير ادوات قوية التحليل الصور والرؤية عبر الكمبيوتر مشكلتنا البحثية هي تطبيق القوة اف زيت وزيت اف معكوس لتحليل صور الثدي وتتميز القوة التعقيد الهيكلي لبنية الصورة عبر نمدجة الاحصائيThe choice of the non-linearity is of crucial interest in the development of powerful tools for image analysis and computer vision. In this sense, our research problematic is to apply the power laws: Zipf and inverse Zipf for mammogram images analysis. Indeed, the laws of Zipf characterize the structural complexity of the image texture by modeling the statistical distribution of patterns frequency of appearance as power law distribution. In addition, we have performed a fusion of the obtained texture features with those generated once applying Haar wavelet transform for mammogram images analysis .We will apply a PCA principal component analysis to reduce the number of descriptors. Subsequently, we have proposed a content based mammogram image indexing and retrieval system (CBMIIR) that boosts the performance of a computeraided diagnosis (CADx) at the stage of providing the diagnostic to radiologists. Indeed, radiologists feel more confident in their diagnosis decision based upon case-adaptive classification via the template-matching technique, where similar known cases, to the one under analysis, are retrieved and displayed from indexed databases; rather than the abstract result generated by a classifier. The evaluation of the proposed systems has given encouraging performance
Analyse de la texture des images mammaires par une fusion des lois de Zipf et des SFTA pour la classification des tumeurs mammaires via l’analyse en composantes principales
(University of Eloued جامعة الوادي, 2018-06-06) BADEREDDINE, Belkis
إن اختيار عدم الخطية له أهمية بالغة في تطوير أدوات قوية لتحليل الصور والرؤية عبر الكمبيوتر. وبهذا المعنى ، فإن مشكلتنا البحثية هي تطبيق قوانين القوة: زيب أف و زيب أف معكوس لتحليل صور الثدي. في الواقع ، تميز قوانين زيب أف التعقيد الهيكلي لقوام الصورة من خلال نمذجة التوزيع الإحصائي لتواتر حدوث الأنماط وفقًا لتوزيع في قوانين السلطة. بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بدمج الواصفات التي تم الحصول عليها مع تلك التي تم إنشاؤها بعد تحليل الصور الثديية بواسطة (تحليل التركيب الفركتزي القائم على الفصل) أسفتيا. لقد قمنا باقتراح نظام لفهرسة التصوير بالأشعة السينية ونظام البحث (CBMIIR) الذي يعزز أداء التشخيص بمساعدة الكمبيوتر في مرحلة تقديم التشخيص إلى أطباء الأشعة. وبالفعل ، فهم أكثر ثقة في حكم التشخيص المعتمد على الحالة الذي يتم إرجاعه من خلال تصنيف قائم على مطابقة القالب ، تم تشخيصه مسبقًا ، على غرار الحالة التي يتم تحليلها بدلاً من النتيجة المجردة الناتجة عن المصنف. أعطى تقييم الأعمال المقترحة أداء جيدا إلى حد ما : Le choix de la non-linéarité est d'un intérêt crucial dans le développement de puissants outils d’analyse d'image et de vision par ordinateur. Dans ce sens, notre problématique de recherche consiste à appliquer les lois puissance : Zipf et Zipf inverse à l’analyse des images mammaires. En effet, les lois de Zipf caractérisent la complexité structurelle de la texture d’image par la modélisation de la répartition statistique de la fréquence d’apparition des motifs selon une distribution en lois puissance. En outre, nous fusions les descripteurs obtenus avec ceux générés suite à l’analyse des images mammaires par les SFTA (Segmentation-based Fractal Texture Analysis). Nous avons proposé un système d’indexation et de recherche des mammographies par le contenu (CBMIIR) qui renforce la performance du diagnostic assisté par ordinateur au niveau de l’étape de la présentation du diagnostic aux radiologues. En effet, ces derniers sont plus confiants d'un jugement de diagnostic basé sur des cas renvoyé par une classification basée template-matching, diagnostiqués préalablement, similaires au cas en cours d’analyse plutôt
analyse de la texture des images mammaires par une fusion des lois de Zipf et desLBP pour la classification des tumeurs mammaires via les algorithmes génétiques
(جامعة الوادي University of Eloued, 2019-09) mehellou, souhaila; kertiou, fatma zohra
"ملـخص إن التشخيص بواسطة الحاسوب لسرطان الثدي أصبح ضروريا نظرا للتزايد الهائل في عدد التصوير الشعاعي الثدي خلال السنة . إن تحليل العديد من الصور الثديية يتم بطريقتين : خطية وغير خطية الطريقة حيث الأولى سهلة التطبيق و لكن ذات محدودية اذن فان اختيار الطريقة الغير خطية يعد ذو أهمية جسمية في تطوير وسائل تحليل الصور الثديية . في هذا الإطار تكمن المشكلة في البحث وتتطلب تطبيق قانوني "" القوة "" قانون زيي اف وقانون زيي اف عكسي من أجل تحليل الصور الثديية. فهات القوانين تصنف النسيج البنيوي المعقد للصورة بواسطة النمذجة أي نمذجة التوزيع الإحصائي لتردد ظهور الأسباب وفق قوانين القوة . بالإضافة إلى ذلك قمنا بإجراء دمج للواصفات التي تم الحصول عليها مع تلك التي تم إنشاؤها بعد تحليل الصور الثديية من قبل (الأنماط الثنائية المحلية) LBP ثم تنفيذ خطوة اختيار أكثر الواصفات المميزة بواسطة الخوارزمية الجينية.في هذه الحالة قمنا باقتراح "" نظام الفهرسة "" والبحث عن الصور الثديية عبر المحتوى (CBMIIR) الذي يزيد من أداء التشخيص المحقق بمساعدة الحاسوب في مرحلة تقديم هذا التشخيص لأطباء الأشعة . طبعا هؤلاء الأطباء المختصون في الإشعاع يتوافقون مع تشخيص مؤسس على نظام ترتيبي للصور وهو أكثر تشابه للمرتب للصور الثديية وقد أعطى تقييم العمل المقترح أداء جيدا متجاوزا أنهج مختلفة مقترحة سابقا. "Summary: Computer aided diagnosis of breast cancer is becoming a necessity given the exponential growth in the number of the annual performed mammograms. Mammogram images analysis is carried out using linear and non-linear methods. Indeed, linear ones are simple to apply but limited, therefore, the choice of non-linearity is of crucial interest in the development of powerful image analysis tools. In this sense, our research problem is to apply the power laws: Zipf and inverse Zipf to mammogram images analysis. Indeed, Zipf’s laws characterize the structural complexity of the image texture by modeling the statistical distribution of patterns frequency of appearance as power law distribution. Furthermore, we have performed a fusion of the obtained descriptors with those generated once analyzing mammogram images with LBP (Local Binary Patterns) where a step of most discriminating descriptors selection was performed by the genetic algorithms. Thus, we have proposed a Content-based mammogram image indexing and retrieval system (CBMIIR) that boosts the performance of a computer aided diagnosis (CADx) at the stage of providing the diagnostic to radiologists. Indeed, radiologists are more familiar with diagnosis decision based upon case-adaptive classification where similar known cases, to the one under analysis, are retrieved and displayed through a classification based template-matching; rather than the abstract result generated by a classifier. The evaluation of the proposed approach gave high performances.
Analyse des IRM cérébrales basée réseaux de neurones convolutifs et Transformers en vue du diagnostic automatique du cancer du cerveau.
(university of eloued جامعة الوادي, 2023-06-06) Hammadi, Imad Eddine •; Mebarki Abdallah, Yakoub
الورم الدبقي لديه أعلى معدل وفيات بين أورام الدماغ. في الواقع ، حوالي 33 ٪ من أورام المخ التي تم تشخيصها هي أورام دبقية. حيث يستخدم التصوير بالرنين المغناطيسي في الغالب في العثور على درجة وموقع الأورام الدبقية الممتدة بسبب تباينها الجدير بالملاحظة. ومع ذلك، فإن التشخيص اليدوي غير فعال ويتطلب خبرة وتجربة اختصاصي الأشعة. ومن ثم، تم تطوير لمساعدة أطباء الأورام العصبية في فحص سرطان الدماغ. وبالنسبة لعملية (CAD) أنظمة التشخيص بمساعدة الكمبيوتر تجزئة الورم الدبقي، تم تحويل انتباهنا نحو المحولات التي أثبتت إمكانات كبيرة، مؤخرًا، لمهمة التصوير الطبي. يتم اقتصاص (LGG) لتصنيفها للتمييز بين الأورام الدبقية منخفضة الدرجة SVM مناطق الاهتمام التي تم الحصول عليها ثم نقلها إلى ..٪ على أساس القياس الكمي للنسيج. يعطي النهج المُساهم نتائج تصل إلى دقة 9Le gliome cause le taux de mortalité le plus élevé parmi les tumeurs cérébrales. En effet, environ 33 % des tumeurs cérébrales diagnostiquées consistent en des gliomes. Dans ce sens, l'IRM est principalement utilisée pour déterminer le degré et la position des gliomes étendus en raison de son contraste remarquable. Cependant, le diagnostic manuel est inefficace et nécessite à la fois l'expertise et l'expérience du radiologue. Par conséquent, des systèmes de diagnostic assisté par ordinateur (CAD) ont été développés pour aider les neuro-oncologues dans le dépistage du cancer du cerveau. En effet, durant le processus de segmentation du gliome, notre attention a été détournée vers le Transformer qui s'est avéré avoir un grand potentiel, récemment, pour la tâche de l’analyse de l'imagerie médicale. Les régions d'intérêt obtenues sont recadrées puis transmises à un SVM pour le processus de la classification afin de discriminer les gliomes de bas grade (LGG) et les gliomes de haut grade (HGG). L'approche contribuée aboutie à des résultats jusqu'à 90% de précision.
Analyse des sentiments dans les réseaux sociaux en dialecte algérien
(جامعة الوادي University of Eloued, 2019-06) kara, mostefa; melouk, abdelbasset
"في هذه الايام، يكتسي تحليل النصوص أهمية كبيرة، خاصة في مجالات مثل السياسة والإنتاج والخدمات. كذلك نلاحظ أن الشبكات الاجتماعية مليئة بالنصوص التي يعبر فيها متصفحي الانترنت عن أنفسهم في مواضيع مختلفة، وفي آرائهم أهمية كبيرًا، حيث يكون فهم المحتوى الذي تنقله هذه النصوص عنصرًا أساسيًا. يمكننا القول إن المسير الجيد هو الذي يستمع جيدًا لآراء المواطنين. بهذا المعنى، فإن تحليل المشاعر مهم جدًا لتلبية احتياجاتهم. في هذا العمل سنستعمل أربع خوارزميات لتحليل وتصنيف مجموعة من المنشورات المستمدة من الشبكات الاجتماعية. الفئات التي حددناها هي: إيجابية، سلبية أو محايدة. على حد علمنا هذا العمل يعتبر من بين الاعمال الأوائل الذي يوظف ويقارن مجموعة من خوارزميات تصنيف التعليقات في الفايسبوك باللهجة الجزائرية."Today, text analysis has a great importance, especially in areas such as politics, productions and services...etc. Currently, the social networks full of the texts in which, the Internet-users express in different subjects, the interest of their opinions is considerable, where the comprehension of the content conveyed by these texts is an essential element. We can say that the good manager who listens well to the opinions of citizens. In this sense, the Sentiment Analysis is very important to meet the needs of citizens. In this work, we will use four algorithms that analyze and classify a set of publications derived from social networks. The classes that we have defined are: positive, negative or neutral. To our knowledge this work is among the first one that uses and compares several comment classification algorithms in Facebook, using Algerian dialect.

Browse

Browsing department of computer science_master by Title