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Development of handcrafted and deep based methods for face and facial expression recognition

2021

The research objectives of this thesis concern the development of new concepts for image segmentation and region classification for image analysis. This involves implementing new descriptors, whether color, texture, or shape, to characterize regions and propose new deep learning architectures for the various applications linked to facial analysis. We restrict our focus on face recognition and person-independent facial expressions classification tasks, which are more challenging, especially in unconstrained environments. Our thesis lead to the proposal of many contributions related to facial analysis based on handcrafted and deep architecture.We contributed to face recognition by an effectiv…

Apprentissage profondAnalyse d'images faciales[SPI.OTHER] Engineering Sciences [physics]/OtherMachine learningDeep neural networksDeep learningFacial image analysisRéseaux de neurones profondsApprentissage machineClassificationCnn
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Mise au point d’une méthode de caractérisation morphologique de cultures et d’adventices en vue de modéliser leur aptitude de réponse à la lumière

2017

EASPEGESTAD INRA; La modélisation, et plus particulièrement le modèle de prédiction de flore adventice FLORSYS, nécessite l’acquisition constante de données sur la croissance et la plasticité morphologique d’espèces cultivées et d’adventices. Nous avons mis au point une méthodologie basée sur de l’expérimentation en parcelles jardinées pour quantifier la croissance et la plasticité morphologique des espèces dans des conditions contrastées de lumière. Les données sont obtenues par des mesures de surfaces foliaires, de hauteurs et envergures des plantes, des pesées de biomasse, et par analyse de photographies via les logiciels Matlab et ImageJ. Nous montrerons les résultats pour quelques espè…

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Comparaison de la croissance racinaire de trois espèces cultivées

2019

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Identification à partir d’algorithme d’analyse d’image de l’architecture d’un système racinaire de plantes, dans un contexte de phénotypage haut débit

2018

analyse d'imagesarchitecturephénotypage racinaire[SHS] Humanities and Social Sciencesalgorithmique[SHS]Humanities and Social Sciences
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Développement d’algorithmes de détection et de caractérisation des nodosités sur système racinaire, dans un contexte de phénotypage haut débit

2018

analyse d'imagesphénotypage racinaire[SHS] Humanities and Social Sciencesalgorithmiquenodosités[SHS]Humanities and Social Sciences
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Caractérisation fine du climat en serre expérimentale - Cas de la plateforme 4PMI de l’INRA de Dijon

2019

Les conditions environnementales dans lesquelles sont cultivées les plantes influent grandement surleurs caractéristiques observables, i.e. leur phénotype. Les conditions environnementales d’une serren’étant pas homogènes, elles peuvent induire un biais lors de l’analyse des résultats de phénotypage.Afin de mieux contrôler ce biais, la plateforme « Plant Phenotyping Platform for Plant Micro-organismsInteractions » (4PMI) hébergée par le Centre INRA de Dijon a mis en place un système decaractérisation du climat de chaque plante dans ses serres. Le développement de ce protocole a faitl’objet de ce stage. Dans un premier temps un système de collecte et de gestion des donnéesclimatiques produit…

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