Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.univ-adrar.edu.dz/jspui/handle/123456789/7765
Title: Reconnaissences de chiffres manuscrits par réseau de neurounes convolutifs
Authors: BELBALI, Hlima
MAMOUNI, El Mamoun / Promoteur
Keywords: Systèmes intelligents
Reconnaissance de chifferes manuscrits
Reconnaissance optique de caractères
convolutif
Maxpooling
Fully connected
base de données
Kernel
CNN
Filtre
Feature map
MNIST
Softmax
RuLu
Modèle de base
اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻷرﻗﺎم اﻟﻤﻜﺘﻮﺑﺔ ﺑﺨﻂ اﻟﯿﺪ ، اﻟﺘﻌﺮف اﻟﻀﻮﺋﻲ ﻋﻠﻰ اﻷﺣﺮف ، اﻟﺘﻼﻓﯿﻒ ،، اﻻﺗﺼﺎل ﺑﺎﻟﻜﺎﻣﻞ ،
Recognition of handwritten digits, optical character recognition, convolutional , Maxpooling, Fully connected, database, CNN ,Kernel ,Filtre, Feature map, MNIST, Basic Model, RuLu, Softmax
Issue Date: 2022
Publisher: UNIVERSITE AHMED DRAIA- ADRAR
Abstract: Le travail présenté dans Cette thèse présente le développement du système de reconnaissance de chifferes manuscrits à l'aide d'un réseau de neurones convolutifs. Notre système comprend les étapes suivantes : charger une base de données, extraire des caractéristiques de l'image via des couches de réseau de neurones convolutionnels, puis les classer. Afin d'évaluer ce système et d'améliorer sa qualité, nous avons augmenté le nombre de couches au niveau des deux parties du modèle de base (la partie convolutive et la partie classification), et les résultats obtenus ont été très bons au service de notre objectif.
ﯾﺘﻤﺜﻞ اﻟﻌﻤﻞ اﻟﻤﻘﺪم ﻓﻲ ھﺬه اﻷطﺮوﺣﺔ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﯾﺮ ﻧﻈﺎم اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻷرﻗﺎم اﻟﻤﻜﺘﻮﺑﺔ ﺑﺨﻂ اﻟﯿﺪ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام ﺷﺒﻜﺔ ﻋﺼﺒﯿﺔ ﺗﻼﻓﯿﻔﯿﺔ. ﯾﺸﺘﻤﻞ ﻧﻈﺎﻣﻨﺎ ﻋﻠﻰ اﻟﺨﻄﻮات اﻟﺘﺎﻟﯿﺔ: ﺗﺤﻤﯿﻞ ﻗﺎﻋﺪة ﺑﯿﺎﻧﺎت ، واﺳﺘﺨﺮاج اﻟﻤﯿﺰات ﻣﻦ اﻟﺼﻮرة ﻋﺒﺮ طﺒﻘﺎت اﻟﺸﺒﻜﺔ اﻟﻌﺼﺒﯿﺔ اﻟﺘﻼﻓﯿﻔﯿﺔ ، ﺛﻢ ﺗﺼﻨﯿﻔﮭﺎ. ﻣﻦ أﺟﻞ ﺗﻘﯿﯿﻢ ھﺬا اﻟﻨﻈﺎم وﺗﺤﺴﯿﻦ ﺟﻮدﺗﮫ ﻗﻤﻨﺎ ﺑﺰﯾﺎدة ﻋﺪد اﻟﻄﺒﻘﺎت ﻋﻠﻰ ﻣﺴﺘﻮى ﺟﺰﺋﻲ وﻛﺎﻧﺖ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﻤﺘﺤﺼﻞ ﻋﻠﯿﮭﺎ ﺟﯿﺪة ﻟﻠﻐﺎﯾﺔ ﺗﺨﺪم ھﺪﻓﻨﺎ ھﺬا. اﻟﻨﻤﻮدج اﻻﺳﺎﺳﻲ ) اﻟﺠﺰء اﻟﺘﻼﻓﯿﻔﻰ وﺟﺰء اﻟﺘﺼﻨﯿﻒ(
The work presented in this thesis presents the development of the handwritten number recognition system using a convolutional neural network. Our system includes the following steps: loading a database, extracting features from the image via convolutional neural network layers, then classify them. In order to evaluate this system and improve its quality, we have increased the number of layers at the two parts of the base model (the convolutional part and the classification part), and the results obtained have been very good in the service of our objective.

the objective of our research work is to identify the role of the image as a support for motivation and improvement of written production in French as a foreign language among 4th year primary students at Colonel Lotfi primary school. To achieve this, we first address in the theoretical part an overview of the teaching of French in Algeria and the teaching methods and theoretical concepts that relate to the teaching of written production and image. Secondly, we will explain in the methodological part our experimental methodology which is based on an evaluative analysis of the corpus which consists of the written productions of the students and a questionnaire. Finally, we expose the results obtained in the practical part, following the study of the data which provided us with certain answers.
الهدف من عملنا البحثي هو تحديد دور الصورة كدعم لتحفيز وتحسين الإنتاج الكتابي بالفرنسية كلغة أجنبية بين طلاب الصف الرابع الابتدائي في مدرسة العقيد لطفي الابتدائية. لتحقيق ذلك ، نتناول أولاً في الجزء النظري لمحة عامة عن تدريس اللغة الفرنسية في الجزائر وطرق التدريس والمفاهيم النظرية المتعلقة بتدريس الإنتاج المكتوب والصورة. ثانيًا ، سنشرح في الجزء المنهجي منهجيتنا التجريبية التي تعتمد على التحليل التقييمي للمجموعة التي تتكون من المنتجات المكتوبة للطلاب واستبيان. أخيرًا ، نكشف النتائج التي تم الحصول عليها في الجزء العملي ، بعد دراسة البيانات التي زودتنا بإجابات معينة.
Description: Option : Systèmes Intelligents
URI: https://dspace.univ-adrar.edu.dz/jspui/handle/123456789/7765
Appears in Collections:Mémoires de Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Reconnaissences de chiffres manuscrits par réseau de neurounes convolutifs.pdf4.02 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.