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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorHammouche, Yazid-
dc.contributor.authorYadoughi, Billel-
dc.contributor.otherLarbes, Chérif, Directeur de thèse-
dc.contributor.otherAit-Daoud, Siham, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2020-12-24T09:58:15Z-
dc.date.available2020-12-24T09:58:15Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.otherPN01012-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/2617-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d'Etudes : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2012fr_FR
dc.description.abstractDans ce mémoire, nous vous présenterons deux principales méthodes basées sur les GMMs: la première est celle du mélange de Gaussiennes multiples réalisée par Stauffer & Grimson et la deuxième est nommée Fuzzy GMMs qui est une amélioration de la précédente. Ces deux méthodes sont implémentées en MatLab et permettent d’obtenir de bons résultats par rapport aux autres approches classiques non statistiques. Pour cela, nous avons calculé deux taux qui sont: le FP (taux de fausses détections des objets mobiles) et FN (taux de fausses détections des zones statiques).fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectGMMs -- Simulationfr_FR
dc.subjectGMMs -- Etudefr_FR
dc.subjectFGMMsfr_FR
dc.subjectTélésurveillancefr_FR
dc.subjectMatLabfr_FR
dc.titleEtude, simulation de la GMM adaptative pour la détection de mouvementfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Electronique

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