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<OAI-PMH schemaLocation=http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd> <responseDate>2018-01-15T15:38:50Z</responseDate> <request identifier=oai:HAL:hal-00509725v1 verb=GetRecord metadataPrefix=oai_dc>http://api.archives-ouvertes.fr/oai/hal/</request> <GetRecord> <record> <header> <identifier>oai:HAL:hal-00509725v1</identifier> <datestamp>2018-01-11</datestamp> <setSpec>type:COMM</setSpec> <setSpec>subject:info</setSpec> <setSpec>subject:spi</setSpec> <setSpec>collection:CNRS</setSpec> <setSpec>collection:UNIV-POITIERS</setSpec> <setSpec>collection:UNIV-AG</setSpec> <setSpec>collection:BNRMI</setSpec> </header> <metadata><dc> <publisher>HAL CCSD</publisher> <title lang=fr>Etude d'opérateurs d'agrégation pour l'ordonnancement de clusters dans des images numérique de plantes</title> <creator>Nagau, Jimmy</creator> <creator>Regis, Sébastien</creator> <creator>Henry, Jean-Luc</creator> <contributor>SIGNAL-IMAGE-COMMUNICATION (SIC) ; Université de Poitiers - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)</contributor> <contributor>Laboratoire de Mathématiques Informatique et Applications (LAMIA) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor> <contributor>Groupe de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Antilles-Guyane (GRIMAAG) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor> <description>International audience</description> <source>7ème Atelier Fouille de Données Complexes dans un processus d'extraction de connaissances - Complexité liée aux données multiples</source> <source>Atelier "Fouille de Données Complexes" (EGC'2010)</source> <coverage>Hammamet, Tunisia</coverage> <identifier>hal-00509725</identifier> <identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00509725</identifier> <source>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00509725</source> <source>Atelier "Fouille de Données Complexes" (EGC'2010), Jan 2010, Hammamet, Tunisie. pp.56-65, 2010</source> <language>fr</language> <subject>[INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing</subject> <subject>[SPI.SIGNAL] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing</subject> <type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</type> <type>Conference papers</type> <description lang=fr>Dans cet article, on utilise une méthode de segmentation appliquée à la reconnaissance de végétaux dans des images. La segmentation fournit des groupes de pixels, et nous proposons d'utiliser des opérateurs d'agrégation pour ordonner ces groupes afin d'améliorer les performances du système de reconnaissance. En particulier, on utilise un opérateur totalement renforcé appelé triple pi. Les premiers tests sont réalisés et montrent que l'utilisation du triple pi améliore les résultats pour la structuration des groupes de pixels.</description> <date>2010-01-26</date> </dc> </metadata> </record> </GetRecord> </OAI-PMH>