Research Reports

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Search Results

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    A study on discrimination of SIFT feature applied to binary images
    (CERIST, 2015-10-04) Setitra, Insaf; Larabi, Slimane
    Scale Invariant Feature Transform (SIFT) since its first apparition in 2004 has been (and still is) extensively used in computer vision to classify and match objects in RGB and grey level images and videos. However, since the descriptor used in SIFT approach is based on gradient magnitude and orientation, it has always been considered as texture feature and received less interest when treating binary images. In this work we investigate the power of discrimination of SIFT applied to binary images. A theoretical and experimental studies show that SIFT can still describe shapes and can be used to distinguish objects of several classes.
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    Axes de recherches sur l’attribution du canal dans les réseaux maillés sans fil multi_radio multi_canaux
    (CERIST, 2010-09) Aoufi, souhila
    L’attribution du canal (CA) est un domaine de recherche actif, en raison de la multiplication de déploiement des réseaux maillés sans fil multi-radio multi-canaux (RM MRMC). Ce rapport présent les différentes approches d’AC proposées. Tout d'abord, les questions clés de la conception de ces approches sont identifiées. Deuxièmement, une classification de ces approches est proposée. Troisièmement, une synthèse des différents protocoles d‘AC est donnée sous forme d’un tableau. Enfin, les axes de future recherche pour l’AC sont examinés.
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    Distance entre classes d'éléments : cas des données binaires
    (CERIST, 2008) Kouici, Salima; Khelladi, Abdelkader
    Une nouvelle mesure de resemblance entre deux classes (parties) d'éléments d'un ensemble N est proposée. Cette mesure permet de considérer tous les éléments contenus dans les deux classes en question pour son calcul. Elle concerne les données décrites par un ensemble de caractéristiques présentes/absentes (binaires). Elle vérifie les propriétés d'une distante sur l'ensemble P(N), l'ensemble des parties de $N$. Elle est utilisée pour la résolution d'un problème de classification des données binaires.
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    Object classification in videos An overview
    (CERIST, 2012) Setitra, Insaf
    In this article, we will discuss the classification of moving objects in videos. An overview of classical steps in video classification will be given and a particular attention will be given to classification in video surveillance since classification in this kind of systems is very important and plays a primary role in several functions such as event classification, speed control, classification of intrusions and so forth.
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    Inclure l’aspect social dans une recherche d’information
    (CERIST, 2012) Benna, Amel; Mellah, Hakima; Oualid, Ali; Choui, Islam; Hadjari, Karima
    Les technologies du Web 2.0 mettent l’utilisateur au centre de la production de données et introduisent une forte composante collaborative et sociale. En conséquence, les techniques utilisées dans les systèmes de recherche d’information classiques ne répondent plus aux exigences des utilisateurs qui veulent voir leurs préférences sociales prises en compte. L’idée rapportée dans ce travail consiste à inclure dans une recherche d’information non seulement le contexte social de l’utilisateur mais aussi celui de la ressource recherché en se basant sur deux aspects sociaux à savoir : le tagging collaboratif et le réseautage social. Dans le réseau social que nous considérons, le contexte social de l’utilisateur réunit ses centres d’intérêt, lesquels sont capturés à partir d’un système de tagging collaboratif. Par contre, le contexte social du document comprend les clusters de tags, obtenus par classification, et les avis des utilisateurs avec leur niveau d’expertise sur le document. Les résultats de notre expérimentation pour mesurer l’impact de l’intégration du contexte social dans une recherche d’information, sur le site de folksonomy déclicious, ont été concluants.