| Titre : | Estimation du flux optique par apprentissage profond | | Type de document : | projet fin études | | Auteurs : | ED-DIBOUCHE ALI, Auteur | | Langues : | Français (fre) | | Catégories : | BIG DATA
| | Mots-clĂ©s : | Flux optique, Apprentissage profond, RĂ©seau de neurones Ă convolution, FlowNet. | | Index. dĂ©cimale : | mast 273/19 | | RĂ©sumĂ© : | Le problème de l’estimation du flux optique a suscité beaucoup d’attention dans la communauté de vision par ordinateur, il a été étudié pendant des décennies, possédant une grande importance dans le domaine de classification du mouvement humain, et de robotique. En raison de la valeur pratique associée à ce sujet, il a repris récemment l’intérêt de nombreux recherches en raison de l’émergence des caméras de profondeur, mais en dépit des progrès récents dans ce domaine, une estimation du flux optique précise reste encore une tâche difficile à accomplir.
Dans ce travail nous avons essayé de faire une étude comparative des différentes méthodes d’estimation du flux optique introduites récemment, surtout les méthodes basées sur l’apprentissage automatique.
Ce manuscrit est divisé en trois chapitres, le premier présente un état de l’art de ce sujet, à travers lequel nous présentons les travaux introduits récemment. Le deuxième introduit des notions nécessaires pour faire face au problème de l’estimation du flux optique, tel que les bases de données disponibles, et les méthodes de Deep Learning utilisées pour résoudre ce problème. Finalement, le dernier chapitre fait l’objet d’une évaluation et étude comparative des résultats obtenus.
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Estimation du flux optique par apprentissage profond [projet fin études] / ED-DIBOUCHE ALI, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français ( fre) | Catégories : | BIG DATA
| | Mots-clĂ©s : | Flux optique, Apprentissage profond, RĂ©seau de neurones Ă convolution, FlowNet. | | Index. dĂ©cimale : | mast 273/19 | | RĂ©sumĂ© : | Le problème de l’estimation du flux optique a suscité beaucoup d’attention dans la communauté de vision par ordinateur, il a été étudié pendant des décennies, possédant une grande importance dans le domaine de classification du mouvement humain, et de robotique. En raison de la valeur pratique associée à ce sujet, il a repris récemment l’intérêt de nombreux recherches en raison de l’émergence des caméras de profondeur, mais en dépit des progrès récents dans ce domaine, une estimation du flux optique précise reste encore une tâche difficile à accomplir.
Dans ce travail nous avons essayé de faire une étude comparative des différentes méthodes d’estimation du flux optique introduites récemment, surtout les méthodes basées sur l’apprentissage automatique.
Ce manuscrit est divisé en trois chapitres, le premier présente un état de l’art de ce sujet, à travers lequel nous présentons les travaux introduits récemment. Le deuxième introduit des notions nécessaires pour faire face au problème de l’estimation du flux optique, tel que les bases de données disponibles, et les méthodes de Deep Learning utilisées pour résoudre ce problème. Finalement, le dernier chapitre fait l’objet d’une évaluation et étude comparative des résultats obtenus.
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Estimation du flux optique par apprentissage profond / ED-DIBOUCHE ALI
