- [ VRPG-Doc-Sc] Informatique --- إعلام آلي

Permanent URI for this collection

https://dspace.univ-sba.dz/handle/123456789/487

Browse

Now showing 1 - 5 of 49

Détection du Texte Arabe En Utilisant Les Méthodes Statistiques et d’Apprentissage Automatique
(2018-10-10) OULLADJI Latefa; Encadreur: Batouche Mohamed; Co-Encadreur: Faroun Mohamed Kamel
الملخص(بالعربية) الاكتشاف و التعرف الآلي للمنطقة النصية في الصور الطبيعية يعتبر أساسي بسبب وجود الدائم للمعلومات النصية في الحياة اليومية للإنسان. هذا المجال يعرف تطورا ملحوظا في العديد من التطبيقات الذكية خاصة مع اللغة الانجليزية حيث تم تطوير العديد من الأنظمة التي اتبثت كفاءتها. أما بالنسبة للغة العربية فهي تمثل تحدي حقيقي بسبب طبيعتها المتداخلة في الكتابة ومفرداتها الغنية. في عملنا هذا تم استلهام الخطوة الأولى من عمل لويس[١٧] لاكتشاف المناطق المتشابهة والممكن تواجد النص فيها وفي الخطوة الثانية تم استخدام ثلاث مصنفات وهي الشبكات العصبية الاصطناعية والخورزميات الخطية وادبست. هذه المصنفات تم استعمالها لتصنيف المناطق النصية من الغير نصية في الصور الطبيعة. لتحسين اداء النظام تم دمج مخرجات النتائج الثلاث الخاصة بالمصنفات و تجميعها في واحد وذلك استنادا الى اعلى نسبة من المخرجات . تم تقييم نتائج التطبيقات باستخدام قاعدة بيانات خاصة بنا حيث اثبتث طريقة التجميع فعاليته Résumé (Français) : La détection et la reconnaissance automatique des zones de texte dans des images naturelles est indispensables en raison de l'omniprésence de l'information textuelle dans la vie quotidienne des êtres humains. Ce domaine a contourné un développement de nombreuses applications spécialement avec la langue anglaise où de nombreux systèmes ont été mis en œuvre et ont prouvé leur efficacité. La langue arabe représente un véritable défi pour sa nature cursive et son riche vocabulaire. La première étape de notre travail a été inspirée du travail de Gomez et Karatzas [17] sur la détection multiscript en utilisant la théorie de Gestalt. Pour la deuxième étape, nous avons implémenté trois classifieurs: Neural Network, Support Vector Machine et Adaboost. Ces classifieurs ont été déployés pour classer les régions groupées par la premier étape en texte ou non-texte. Pour améliorer les performances des systèmes, une méthode d'ensemble basée sur le vote de la majorité a été appliquée sur les résultats des trois classifieurs. Les expériences ont été menées en utilisant notre propre base de données d'images où les résultats empiriques illustrent que la méthode proposée est efficace. . Résumé (Anglais) : The automatic detection and recognition of zone text in natural images remain indispensable due to the omnipresent of text information in daily human life. This domain contoured a development of many applications specially with English language where many systems were implemented and proved their efficiency. Arabic language represents a real challenge for its cursive nature and rich vocabulary. The first step of our work was inspired from Gomez and Karatzas [17] on multiscript detection using Gestalt theory. For the second step, we implemented three classifiers namely Neural Network, Support Vector machine and Adaboost. These classifiers were deployed to classify the group regions in images as text or non-text. To improve the system performance an ensemble method based on majority voting was applied where the outputs of the three classifiers were fused. Experiments were conducted using own image database and ground-truth and the empirical results illustrate that the proposed method is efficient.
Sécurité et compression de l’information multimédia
(2016-01-07) Ouamri mokhtar; Encadreur: FARAOUN Kamel Mohamed
Abstract (English) : The multimedia information occupies an essential place in our daily life with a booming success in current digital technology markets. The video is one of the most used multimedia information, and it is found in many different applications on/offline such as video conference, VOD (video on demand) and in social networks such as streaming. Secure communication deploying digital video requires passing by pioneer steps such as compression (or source coding) to reduce the amount of transmitted information, coding to combat transmission errors, and protection of communicated information by security measures such as digital signature, steganography, watermarking and cryptography by encryption approach. HEVC (High Efficiency Video Coding) is the latest video coding standard. It provides a hybrid coding architecture allowing the compression of high definition videos. Indeed, this standard is expected to be the future codec of Ultra HD era. As the video HEVC represents the result of a compression of large amount of visual data, maintaining the compressed bitstream size is unavoidable in the design of a crypto-compression system for the protection of HEVC videos. And this can be achieved by the inclusion of encryption module during CABAC (Context-adaptive binary arithmetic coding) which is the only entropy coder used by HEVC. In this PhD thesis, we proposed two selective encryption approaches for HEVC videos, where we encrypted syntax elements related to quantized frequency coefficients. In our first approach, Golomb-Rice codes recently introduced into HEVC and signs of non-zero coefficients are protected. While in the second approach, we selected all codes used for coding non-zero coefficients with signs for encryption in a context well-defined. The two proposed approaches generate a compliant encrypted HEVC bitstream with a same size as the original bitstream. Consequently, the contributions presented in this thesis are indeed a first step towards the security of the HEVC standard. Résumé (Français) : L’information multimédia occupe une place incontournable dans notre vie quotidienne avec un succès florissant et incontestable dans les marchés actuels de la technologie numérique. La vidéo est l’une des informations multimédias les plus utilisées. On la trouve dans des applications très variés en ou hors ligne comme la vidéo conférence, VOD (vidéo à la demande), et dans les réseaux sociaux comme celles de streaming. Une communication sûre déployant la vidéo numérique nécessite le passage par des étapes pionnières comme la compression (ou le codage de source) pour réduire la quantité transmise et d’extraire l’information pertinente à transporter, le codage pour combattre les erreurs de transmission et la protection de l’information par des mesures de sécurité logicielle et/ou matérielle comme la signature numérique, la stéganographie, le tatouage numérique, et la cryptographie par des approche de chiffrement. HEVC (High Efficiency Video Coding) est la dernière norme de codage vidéo. Elle apporte une architecture hybride de codage permettant ainsi la compression de vidéos à haute définition. En effet, cette norme est attendue à être le futur codec de l’ère Ultra HD. Comme la vidéo HEVC représente le résultat d’une compression de grande quantité de données visuelles, le maintien de la taille de flux binaire compressé s’avère inévitable lors de la conception d’un système de crypto-compression pour la protection de vidéos HEVC. Et ceci pourra être atteint par l’inclusion de module de chiffrement durant CABAC (Context-adaptive binary arithmetic coding) qui est le seul codeur entropique utilisé depuis HEVC. Dans cette thèse, nous avons proposé deux approches de chiffrement sélectif pour les vidéos HEVC, où nous avons chiffré des éléments syntaxiques relatives aux coefficients fréquentiels quantifiés. Dans notre première approche, les codes de Golomb-Rice récemment introduits dans HEVC et les signes de coefficients non-nuls sont protégés. Alors dans la deuxième approche, nous avons choisi tous les codes utilisés pour le codage de coefficients non-nuls avec ses signes pour le chiffrement dans un contexte bien étudié. Les deux approches proposées génèrent des flux binaires HEVC cryptés conformes à la norme de codage avec une taille identique aux flux binaires clairs. En conséquence, les contributions présentées dans cette thèse constituent en effet un premier pas vers la sécurité de la norme HEVC.
Techniques d'optimisation à base d'Approche bio-inspirée
(2020-12-17) MOUILAH Cheikh; RAHMOUN Abdellatif
الملخص (بالعربية) : النقل الحضري هو موضوع معقد نظرا لجوانبه المختلفة. إحدى هذه الجوانب هي مشكلة إيجاد الطريق المختصر داخل الوسط الحضري. الهدف من دراستنا هو تطوير نظام دعم القرار لاختيار مسار مثالي يجعل من الممكن التقليل من مجموعة التأثيرات البيئية والتنظيمية و التي تسمى بـــــ"الأهداف". بالنظر إلى عدد المعايير التي يجب أخذها بعين الاعتبار، سنقوم بصياغة هذه المشكلة على شكل " أقصر مسار داخل شبكة الطرقات الحضرية متعدد الأهداف". وللقيام بذلك، سوف نطبق خوارزمية جديدة مستوحى من سلوك الحيوانات المعلمة لمكان عيشها أو صيدها (التي تترك أثرا فيه لتحديده أمام الدخلاء)، والتي نجعل من الممكن إيجاد أفضل مسار توافقي بين الأهداف المختلفة داخل شبكة طرق مدينة جزائرية. الكلمات المفتاحية : نظام المعلومات الجغرافية. شبكة الطرق الحضرية؛ الحيوانات المعلمة لمكان عيشها أو صيدها؛ أفضل مسار توافقي متعدد الأهداف؛ التحسين التوافقي. Résumé (en Français) : Le transport urbain est un sujet très complexe à traiter et il possède différentes facettes. Une de ces facettes est une problématique de l’optimisation du transport urbain qui concerne le choix de l’itinéraire. L’objectif de notre étude est de développer un système d’aide à la décision au choix d’un chemin dans un système de transport permettant de réduire un ensemble des impacts environnementaux, et organisationnels dits « objectifs ». Au vu du nombre de critères à prendre en compte, nous modéliserons ce problème sous la forme d’un problème « de plus court chemin multiobjectif (Multi Objective Shortest Path) ». Pour ce faire, nous mettrons en place une nouvelle métaheuristique d’optimisation inspirée des comportements des animaux marquants et permettant de trouver un meilleur compromis entre les différents objectifs considérés dans un réseau routier urbain d’une ville algérienne. Les mots clés : Système d’information géographique; réseau routier urbain; marquage naturelle; le chemin optimal multi-objectif; métaheuristique. Abstract (en Anglais) : Urban transport is a very complex subject to treat and it has different facets. One of these facets is a problem of urban transport optimization which concerns the choice of route. The objective of our study is to develop a decision support system for the choice of a route in a transport system that allows to reduce a set of environmental and organisational impacts called "objectives". Given the number of objectives to be taken into consideration, we will model this problem as a "Multi Objective Shortest Path" problem. To do so, we will implement a new optimization metaheuristic inspired by the behaviours of the animals of interest, and allowing to find a better compromise between the different objectives considered in an urban road network of an Algerian city. Keywords: Geographic information system; urban road network; natural marking; the optimal multi-objective path; metaheuristics.
IMAGE MINING : APPLICATION AUX IMAGES DE TELEDETECTION
(2018-07-04) MOKADEM DJELLOUL; Encadreur: ABDELMALEK AMINE
الملخص (بالعربية) : ملخص نعالج في هذه الأطروحة طرق استخراج المعلومات من صور الاستشعار عن بعد الإيجابي والسلبي. نعالج أولا مشكل الاستخراج الأوتوماتيكي لحدود البنى الجيولوجية المستديرة من صور القمر الاصطناعي ERS-1. للحصول على نتائج جيدة، نستعمل المقاربة المسماة تدفق شعاع الميل. طريقة تدفق شعاع الميل قدمت تصوّراً جديداً، للقوة الخارجية القادرة على جذب المنحنى نحو مناطق مقعرة. ثانيا نعالج مشكل استخراج المناطق الحضرية من صور الاستشعار عن بعد متعددة الأطياف للقمر الاصطناعيLandsat 5 والهدف من ذلك هو تحسين التفسيرات البصرية لخبراء الاستشعار عن بعد. لحل هذه المشكلة نقترح استخدام الخوارزميات الجينية لإعداد أفضل العينات التي ستستعمل لاحقا لتدريب خرائط كوهنين ومن ثم تتم تجزئة الصور بأفضل طريقة ممكنة لاستظهار المناطق الحضرية. كلمات مفتاحيه: استخراج المعلومات، الاستشعار عن بعد، البنى الجيولوجية المستديرة، تدفق شعاع الميل، مناطق حضرية، الخوارزميات الجينية، خرائط كوهنين. Résumé (Français et/ou Anglais) : Résumé Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’extraction de l’information à partir des images de télédétection active et passive. Nous traitons en premier lieu l’extraction automatique des contours des structures géologiques circulaires sur des images de télédétection radar ERS-1. Pour ce faire, nous adoptons le modèle Flux du Vecteur Gradient qui a introduit un nouveau concept de force externe capable d’attirer la courbe vers des régions concaves. En deuxième lieu, nous traitons le problème de détection de zones urbaines sur des images satellitaires multi-spectrales Landsat 5 afin d’améliorer les interprétations visuelles des images par des experts en télédétection. Nous proposons d'utiliser des algorithmes génétiques pour préparer les meilleurs échantillons. Ces échantillons seront utilisés pour entraîner les cartes de Kohonen pour une classification ultérieure d'une image satellitaire multi-spectrale. Mots clés : extraction de l’information, télédétection, structures géologiques circulaires, Flux du vecteur gradient, zones urbaines, algorithmes génétiques, cartes de Kohonen.
Une métaheuristique hybride pour le problème d’optimisation dans les réseaux de Capteurs sans fils
(2021-05-10) Miloud MIHOUBI; Encadreur: RAHMOUN Abdellatif
الملخص (بالعربية) : لقد عرفت دراسة شبكات الاستشعار اللاسلكية مؤخرًا اهتماما منقطع النظير و هذا راجع الى الحاجة الماسة لتطبيقاتها العديدة في الميادين ذات الانتشار المكثف وعلى مساحة كبيرة. يعتبر تحديد موقع العقد واحدة من المشاكل المهمة في شبكات الاستشعار اللاسلكية، والقدرة على تحديد موقع العقد مرغوب فيه للغاية لتقييم الأداء في تطبيقات المراقبة. يُعرَّف الموقع بأنه تقدير لمواقع أجهزة الاستشعار التي تحتوي على معلومات, تتمحور العملية بالاستعانة بأجهزة معلومة لتحديد موقع البقية لأن معظم أجهزة الاستشعار لا تعرف موقعها بسبب تكلفة أجهزة الاستشعار المكلفة وحجمها. الهدف الرئيسي للموقع هو تحديد إحداثيات العقد المجهولة في أقل وقت و بأقل تكاليف، لهذا السبب و من أجله، تُقترح الأساليب الحديثة القائمة على تقنيات الذكاء الاصطناعي حيث يعتبر موقع العقدة مشكلة تحسين في الفضاء كمشكل متعدد الأبعاد. في الآونة الأخيرة ، تم اقتراح عدة خوارزميات مثل خوريزمية لهب العثة خوارزمية تحسين ذبابة الفاكهة و خوارزمية الخفافيش محسنة . تقترح هذه الورقة خوارزمية لحل مشكلة توطين العقد، تقوم الخوارزمية بحساب (حسب التطور) مواضع العقد بشكل متكرر عن طريق المسافة الإقليدية كشكل مادي. يعتبر نشر هذه الخوارزمية على شبكات الاستشعار اللاسلكية ذات نطاق واسع مع مئات أجهزة الاستشعار يدل على فعالية و كفاءة الأداء اللائق لتحديد موقع العقدة. بالإضافة إلى ذلك ، يتم محاكاة و دراسة عوامل و مؤشرات الخوارزمية مع تفسير للنتائج المحصلة في سيناريوهات محاكاة مختلفة , زد على ذلك ،قد أجريت دراسة مقارنة لإثبات أداء الخوارزمية المقترحة مع الخوارزميات الحديثة و ذات الصيت الذائع، و قد أظهرت نتائج المحاكاة أن الخوارزمية المقترحة لديها معدل تقارب جيد ٍ ودقة أكبر مقارنة بخوارزميات الاخرى مثل خوارزمية تحسين سرب الجسيمات , خوارزمية التطور التفاضلي , خوارزمية تلقيح الزهرة, خوارزمية الخفافيش , . . . إلخ . الكلمات المفتاحية : شبكة المستشعرات اللاسلكية ، توطين العقدة ، خوارزمية تحسين لهب العثة ، مشكلة التحسين ، خوارزمية تحسين ذبابة الفاكهة ، خوارزمية الخفافيش ، خطأ في كشف الاحداثيات ، وقت كشف الاحداثيات ، ميتا إرشادي (الأدلة العليا) , الأدلة العليا الهجينة . Résumé (en Français) : Les réseaux de Capteurs sans Fils (RCSFs) ont récemment fait l'objet d'études approfondies en raison de leurs nombreuses applications dans des processus qui doivent être répartis sur une grande surface. L'un des problèmes très importants du RCSF est la localisation des nœuds, la capacité de localisation des nœuds est hautement souhaitable pour l'évaluation des performances dans les applications de surveillance. La localisation est définie comme l'estimation des emplacements de capteurs avec des informations de localisation initialement inconnues, car la plupart des capteurs ne connaissent pas leur emplacement en raison du coût et de la taille des capteurs. L'objectif principal de la localisation est de déterminer les coordonnées des nœuds inconnus dans un temps minimal et avec un faible coût énergétique, pour cette raison, des approches récentes basées sur des techniques d'intelligence sont proposées et la localisation des nœuds est considérée comme un problème d'optimisation dans un espace multidimensionnel. Récemment, l'algorithme méta-heuristique de la flamme des mites a été proposé comme solution pour les problèmes d’optimisation. Ce document propose un algorithme d'optimisation de la flamme des mites pour résoudre le problème de localisation des nœuds, l'algorithme d'optimisation de la flamme des mites calcule (par l'évolution) les positions des nœuds itérativement à travers la distance euclidienne comme forme physique. Déployer cet algorithme dans un réseau avec des centaines de capteurs représente un challenge qui prouve la performance décente en matière de convergence et en matière de ressources consommées pour la localisation des nœuds. De plus, les paramètres de l'algorithme d'optimisation de la flamme des mites sont simulés et interprétés dans différents scénarios de simulation, en outre, une étude comparative a été réalisée pour démontrer les performances de l'algorithme proposé, les résultats de simulation obtenus prouvent que l'algorithme a une vitesse de convergence et avec plus de précision par rapport aux algorithmes de : chauve-souris, optimisation de l'essaim de particules et Évolution différentielle, etc.. Les mots clés : Réseau de capteurs sans fil, localisation des nœuds, algorithme d'optimisation de la flamme des mites, problème d'optimisation, algorithme d'optimisation des mouches des fruits, algorithme des chauves-souris, erreur de localisation, temps de localisation, méta-heuristique, méta-heuristique hybride. Abstract (en Anglais) : Wireless Sensor Networks (RCSFs) have recently been extensively studied because of their many applications in processes that need to be distributed over a large area. One of the important problems of RCSF is the location of the nodes, the ability to locate nodes is highly desirable for evaluating performance in monitoring applications. Location is defined as the estimation of sensor locations with initially unknown location information since most sensors do not know their location due to the cost and size of the sensors. The main objective of the location is to determine the coordinates of the unknown nodes by a minimal time and with a low energy cost, for this reason, recent approaches based on intelligence techniques are proposed and node location is considered an optimization problem in a multidimensional space. Recently, the Moth Flame meta-heuristic algorithm has been proposed as a solution for the optimization problem. This paper proposes a Moth Flame algorithm to solve the problem of node localization, Moth Flame algorithm calculates (by the evolution) the positions of nodes in iterative manner across the Euclidean distance as a physical form. Deploying this algorithm in a network with hundreds of sensors represents a challenge that proves the decent performance in terms of convergence and in terms of resources consumed for locating nodes. In addition, the Moth Flame parameters are simulated and interpreted in different simulation scenarios, in addition, a comparative study was carried out to demonstrate the performance of the proposed algorithm and the simulation results obtained prove that the algorithm has a good convergence speed and with more precision compared to the algorithms: Bat (Bat algorithm ), PSO (particle swarm optimization) and DE (Differential Evolution), etc. Keywords : Wireless Sensor Network , Node Localization ,Moth Flame Optimization Algorithm , Optimization problem , Fruit Fly Optimization Algorithm , Bat Algorithm , Localization Error, Localization Time, Meta-heuristic, meta-heuritic hybride.