Labbi, Nour el houda2019-05-142019-05-142018-06-03http://dspace.univ-eloued.dz/handle/123456789/344Mémoire Master en informathiqueيعتبر تصنيف المباني التالفة حالياً موضوعاً ذا صلة في تقييم وإدارة الكوارث، والكشف عن المباني المتضررة. في هذه المذكرة، الهدف هو تقديم تقنية الكلمات المرئية القائمة علىاستخراج الميزة (SURF) و التدرج البياني الموجه(HOG) يستخدم لاستخراج الخصائص العالمية، في حين يستخدم SURF لاستخراج الميزات المحلية. يفضل استخدام الميزات المحلية لـتصنيف واسترجاع الصور واسعة النطاق لأنها توفر أفضلدقة.التقنية المقترحة على أساس الكلمات المرئية تعطي دقةالتصنيف أكثر من 60٪ باستخدام آلة المتجهات. SVM La classification des bâtimentsendommagésestactuellement un sujet pertinent dansl'évaluation et la gestion des catastrophes, et la détection des bâtimentsendommagés. Danscemémoire, l'objectifestd'introduireune technique de mots visuelsefficacesbaséesur des descripteurs des caractéristiques (SURF) et d’Histogramme de Gradient Orienté (HOG). HOG estutilisé pour extraire des caractéristiquesglobales, tandisque SURF estutilisé pour l'extraction de caractéristiques locales.Nous préfèreutiliser des fonctionnalités locales pour la classification et la récupérationd'images à grandeéchelle, car ilfournitunemeilleureprécision. La technique proposéebaséesur des mots visuelsdonneuneprécision declassification de plus de 60% en utilisant la machine à vecteurs de support SVM.frالتصنيف ، الخصائص المحلية ,الخصائص العالمية ، SURF ، HOG ، BoVW، . SVMClassification, caractéristiques locales, caractéristiquesglobales, SURF, HOG, BoVW, SVMMaster