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You searched for subject:(Image multispectrale). Showing records 1 – 6 of 6 total matches.

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1. Ben Said, Ahmed. Multispectral imaging and its use for face recognition : sensory data enhancement : Imagerie multispectrale et son usage pour la reconnaissance de visage : amélioration des données sensorielles.

Degree: Docteur es, Informatique, 2015, Université de Bourgogne

La recherche en biométrie a connu une grande évolution durant les dernières annéessurtout avec le développement des méthodes de décomposition de visage. Cependant,ces méthodes ne… (more)

Subjects/Keywords: Image multispectrale; Amélioration des données sensorielles; Segmentation; Analyse de clustering débruitage; Multispectral image; Sensory data enhancement; Segmentation; Cluster analysis; Denoising; 006.4

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APA (6th Edition):

Ben Said, A. (2015). Multispectral imaging and its use for face recognition : sensory data enhancement : Imagerie multispectrale et son usage pour la reconnaissance de visage : amélioration des données sensorielles. (Doctoral Dissertation). Université de Bourgogne. Retrieved from http://www.theses.fr/2015DIJOS008

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Ben Said, Ahmed. “Multispectral imaging and its use for face recognition : sensory data enhancement : Imagerie multispectrale et son usage pour la reconnaissance de visage : amélioration des données sensorielles.” 2015. Doctoral Dissertation, Université de Bourgogne. Accessed September 27, 2020. http://www.theses.fr/2015DIJOS008.

MLA Handbook (7th Edition):

Ben Said, Ahmed. “Multispectral imaging and its use for face recognition : sensory data enhancement : Imagerie multispectrale et son usage pour la reconnaissance de visage : amélioration des données sensorielles.” 2015. Web. 27 Sep 2020.

Vancouver:

Ben Said A. Multispectral imaging and its use for face recognition : sensory data enhancement : Imagerie multispectrale et son usage pour la reconnaissance de visage : amélioration des données sensorielles. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université de Bourgogne; 2015. [cited 2020 Sep 27]. Available from: http://www.theses.fr/2015DIJOS008.

Council of Science Editors:

Ben Said A. Multispectral imaging and its use for face recognition : sensory data enhancement : Imagerie multispectrale et son usage pour la reconnaissance de visage : amélioration des données sensorielles. [Doctoral Dissertation]. Université de Bourgogne; 2015. Available from: http://www.theses.fr/2015DIJOS008

2. Martin, Benoit. Méthode d'optimisation mixte bio-inspirée : application à l'imagerie multi-spectrale et à la mesure d'audience : Mixed bio-inspired optimization method : Application to multispectral image processing and audience measurement.

Degree: Docteur es, Optique, Photonique et Traitement d'Image, 2018, Ecole centrale de Marseille

Cette thèse propose une nouvelle méthode d’optimisation bio-inspirée basée sur le GWO avec pour but de pouvoir résoudre des problèmes d’optimisation dits mixtes, c’est-à-dire des… (more)

Subjects/Keywords: Mesure d'audience; Optimisation bio-Inspirée; Classification d'images; Imagerie multispectrale; Audience Measurement; Bio-Inspired optimization; Image classification; Multispectral image processing

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APA (6th Edition):

Martin, B. (2018). Méthode d'optimisation mixte bio-inspirée : application à l'imagerie multi-spectrale et à la mesure d'audience : Mixed bio-inspired optimization method : Application to multispectral image processing and audience measurement. (Doctoral Dissertation). Ecole centrale de Marseille. Retrieved from http://www.theses.fr/2018ECDM0008

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Martin, Benoit. “Méthode d'optimisation mixte bio-inspirée : application à l'imagerie multi-spectrale et à la mesure d'audience : Mixed bio-inspired optimization method : Application to multispectral image processing and audience measurement.” 2018. Doctoral Dissertation, Ecole centrale de Marseille. Accessed September 27, 2020. http://www.theses.fr/2018ECDM0008.

MLA Handbook (7th Edition):

Martin, Benoit. “Méthode d'optimisation mixte bio-inspirée : application à l'imagerie multi-spectrale et à la mesure d'audience : Mixed bio-inspired optimization method : Application to multispectral image processing and audience measurement.” 2018. Web. 27 Sep 2020.

Vancouver:

Martin B. Méthode d'optimisation mixte bio-inspirée : application à l'imagerie multi-spectrale et à la mesure d'audience : Mixed bio-inspired optimization method : Application to multispectral image processing and audience measurement. [Internet] [Doctoral dissertation]. Ecole centrale de Marseille; 2018. [cited 2020 Sep 27]. Available from: http://www.theses.fr/2018ECDM0008.

Council of Science Editors:

Martin B. Méthode d'optimisation mixte bio-inspirée : application à l'imagerie multi-spectrale et à la mesure d'audience : Mixed bio-inspired optimization method : Application to multispectral image processing and audience measurement. [Doctoral Dissertation]. Ecole centrale de Marseille; 2018. Available from: http://www.theses.fr/2018ECDM0008

3. Rousseau, Sylvain. Détection de points d'intérêts dans une image multi ou hyperspectral par acquisition compressée : Feature detection in a multispectral image by compressed sensing.

Degree: Docteur es, Traitemement du signal et des images, 2013, Poitiers

Les capteurs multi- et hyper-spectraux génèrent un énorme flot de données. Un moyende contourner cette difficulté est de pratiquer une acquisition compressée de l'objet multi-… (more)

Subjects/Keywords: Acquisition compressée; Image multispectrale; Algorithmes de Bregman; Détection de signatures; Détection de motifs; Multispectral image; Compressed sensing; Bregman algorithms; Signaturedetection; Pattern detection; 621.382 2

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APA (6th Edition):

Rousseau, S. (2013). Détection de points d'intérêts dans une image multi ou hyperspectral par acquisition compressée : Feature detection in a multispectral image by compressed sensing. (Doctoral Dissertation). Poitiers. Retrieved from http://www.theses.fr/2013POIT2269

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Rousseau, Sylvain. “Détection de points d'intérêts dans une image multi ou hyperspectral par acquisition compressée : Feature detection in a multispectral image by compressed sensing.” 2013. Doctoral Dissertation, Poitiers. Accessed September 27, 2020. http://www.theses.fr/2013POIT2269.

MLA Handbook (7th Edition):

Rousseau, Sylvain. “Détection de points d'intérêts dans une image multi ou hyperspectral par acquisition compressée : Feature detection in a multispectral image by compressed sensing.” 2013. Web. 27 Sep 2020.

Vancouver:

Rousseau S. Détection de points d'intérêts dans une image multi ou hyperspectral par acquisition compressée : Feature detection in a multispectral image by compressed sensing. [Internet] [Doctoral dissertation]. Poitiers; 2013. [cited 2020 Sep 27]. Available from: http://www.theses.fr/2013POIT2269.

Council of Science Editors:

Rousseau S. Détection de points d'intérêts dans une image multi ou hyperspectral par acquisition compressée : Feature detection in a multispectral image by compressed sensing. [Doctoral Dissertation]. Poitiers; 2013. Available from: http://www.theses.fr/2013POIT2269

4. Louargant, Marine. Proxidétection des adventices par imagerie aérienne : vers un service de gestion par drone : Weed detection by aerial imagery : toward weed management by UAV.

Degree: Docteur es, Instrumentation et informatique de l'image, 2016, Université de Bourgogne

Le contexte agricole actuel vise à réduire l’utilisation des produits phytosanitaires sur les parcelles. Dans ce cadre, la gestion des adventices consommant de grandes quantités… (more)

Subjects/Keywords: Image multispectrale; Détection d’adventices; Modélisation; Chaîne d’acquisition; Discriminations spatiale et spectrale; Multispectral image; Weed detection; Model; Acquisition chain; Spatial and spectral discrimination; 006.4

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APA (6th Edition):

Louargant, M. (2016). Proxidétection des adventices par imagerie aérienne : vers un service de gestion par drone : Weed detection by aerial imagery : toward weed management by UAV. (Doctoral Dissertation). Université de Bourgogne. Retrieved from http://www.theses.fr/2016DIJOS029

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Louargant, Marine. “Proxidétection des adventices par imagerie aérienne : vers un service de gestion par drone : Weed detection by aerial imagery : toward weed management by UAV.” 2016. Doctoral Dissertation, Université de Bourgogne. Accessed September 27, 2020. http://www.theses.fr/2016DIJOS029.

MLA Handbook (7th Edition):

Louargant, Marine. “Proxidétection des adventices par imagerie aérienne : vers un service de gestion par drone : Weed detection by aerial imagery : toward weed management by UAV.” 2016. Web. 27 Sep 2020.

Vancouver:

Louargant M. Proxidétection des adventices par imagerie aérienne : vers un service de gestion par drone : Weed detection by aerial imagery : toward weed management by UAV. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université de Bourgogne; 2016. [cited 2020 Sep 27]. Available from: http://www.theses.fr/2016DIJOS029.

Council of Science Editors:

Louargant M. Proxidétection des adventices par imagerie aérienne : vers un service de gestion par drone : Weed detection by aerial imagery : toward weed management by UAV. [Doctoral Dissertation]. Université de Bourgogne; 2016. Available from: http://www.theses.fr/2016DIJOS029

5. Hadj-Youcef, Mohamed Elamine. Spatio spectral reconstruction from low resolution multispectral data : application to the Mid-Infrared instrument of the James Webb Space Telescope : Reconstruction spatio-spectrale à partir de données multispectrales basse résolution : application à l'instrument infrarouge moyen du Télescope spatial James Webb.

Degree: Docteur es, Traitement du signal et des images, 2018, Université Paris-Saclay (ComUE)

Cette thèse traite un problème inverse en astronomie. L’objectif est de reconstruire un objet 2D+λ, ayant une distribution spatiale et spectrale, à partir d’un ensemble… (more)

Subjects/Keywords: Problème inverse; Déconvolution; Multi-longueur d'onde; Modèle direct; Restauration multispectrale; Reconstruction d'image; Imagerie multispectrale; Modélisation du système; Inverse problems; Deconvolution; Multi-wavelength; Forward model; Multispectral restoration; Image reconstruction; Multipectral imaging; System modeling

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APA (6th Edition):

Hadj-Youcef, M. E. (2018). Spatio spectral reconstruction from low resolution multispectral data : application to the Mid-Infrared instrument of the James Webb Space Telescope : Reconstruction spatio-spectrale à partir de données multispectrales basse résolution : application à l'instrument infrarouge moyen du Télescope spatial James Webb. (Doctoral Dissertation). Université Paris-Saclay (ComUE). Retrieved from http://www.theses.fr/2018SACLS326

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Hadj-Youcef, Mohamed Elamine. “Spatio spectral reconstruction from low resolution multispectral data : application to the Mid-Infrared instrument of the James Webb Space Telescope : Reconstruction spatio-spectrale à partir de données multispectrales basse résolution : application à l'instrument infrarouge moyen du Télescope spatial James Webb.” 2018. Doctoral Dissertation, Université Paris-Saclay (ComUE). Accessed September 27, 2020. http://www.theses.fr/2018SACLS326.

MLA Handbook (7th Edition):

Hadj-Youcef, Mohamed Elamine. “Spatio spectral reconstruction from low resolution multispectral data : application to the Mid-Infrared instrument of the James Webb Space Telescope : Reconstruction spatio-spectrale à partir de données multispectrales basse résolution : application à l'instrument infrarouge moyen du Télescope spatial James Webb.” 2018. Web. 27 Sep 2020.

Vancouver:

Hadj-Youcef ME. Spatio spectral reconstruction from low resolution multispectral data : application to the Mid-Infrared instrument of the James Webb Space Telescope : Reconstruction spatio-spectrale à partir de données multispectrales basse résolution : application à l'instrument infrarouge moyen du Télescope spatial James Webb. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Paris-Saclay (ComUE); 2018. [cited 2020 Sep 27]. Available from: http://www.theses.fr/2018SACLS326.

Council of Science Editors:

Hadj-Youcef ME. Spatio spectral reconstruction from low resolution multispectral data : application to the Mid-Infrared instrument of the James Webb Space Telescope : Reconstruction spatio-spectrale à partir de données multispectrales basse résolution : application à l'instrument infrarouge moyen du Télescope spatial James Webb. [Doctoral Dissertation]. Université Paris-Saclay (ComUE); 2018. Available from: http://www.theses.fr/2018SACLS326

6. Khan, Rahat. Discriminative image representations using spatial and color information for category-level classification : Représentations discriminantes d'image intégrant information spatiale et couleur pour la classification d'images.

Degree: Docteur es, Image, Vision, Signal, 2013, Saint-Etienne

La représentation d'image est au cœur de beaucoup d'algorithmes de vision par ordinateur. Elle intervient notamment dans des tâches de reconnaissance de catégories visuelles comme… (more)

Subjects/Keywords: Vision par ordinateur; Classification d'images; Représentation d'images; Sac de mots visuels; Descripteur couleur; Imagerie multispectrale; Informations spatiales; Computer vision; Image classification; Image representation; Bag of visual words; Color descriptor; Multispectral imaging; Spatial information

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APA (6th Edition):

Khan, R. (2013). Discriminative image representations using spatial and color information for category-level classification : Représentations discriminantes d'image intégrant information spatiale et couleur pour la classification d'images. (Doctoral Dissertation). Saint-Etienne. Retrieved from http://www.theses.fr/2013STET4015

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Khan, Rahat. “Discriminative image representations using spatial and color information for category-level classification : Représentations discriminantes d'image intégrant information spatiale et couleur pour la classification d'images.” 2013. Doctoral Dissertation, Saint-Etienne. Accessed September 27, 2020. http://www.theses.fr/2013STET4015.

MLA Handbook (7th Edition):

Khan, Rahat. “Discriminative image representations using spatial and color information for category-level classification : Représentations discriminantes d'image intégrant information spatiale et couleur pour la classification d'images.” 2013. Web. 27 Sep 2020.

Vancouver:

Khan R. Discriminative image representations using spatial and color information for category-level classification : Représentations discriminantes d'image intégrant information spatiale et couleur pour la classification d'images. [Internet] [Doctoral dissertation]. Saint-Etienne; 2013. [cited 2020 Sep 27]. Available from: http://www.theses.fr/2013STET4015.

Council of Science Editors:

Khan R. Discriminative image representations using spatial and color information for category-level classification : Représentations discriminantes d'image intégrant information spatiale et couleur pour la classification d'images. [Doctoral Dissertation]. Saint-Etienne; 2013. Available from: http://www.theses.fr/2013STET4015

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