Etudiant : TAMIMI KAOUTHAR

Filière : LF Sciences Mathématiques et Informatique

Encadrant : Pr. ELHAOUSI FATIMA

Annèe : 2022

Résumé : La classification est un processus de catégorisation d’un ensemble donné de données en classes. Elle peut être effectuée sur des données structurées ou non structurées. Le processus commence par prédire la classe de points de données donnés. Les classes sont souvent appelées cible, étiquette ou catégories. Dans tout système d’intelligence artificielle, chaque décision prise ou chaque action effectuée est le résultat d’un long processus de traitement de données. Cependant, cela ne serait pas possible sans une parfaite compréhension des données. En ce qui concerne la vision par ordinateur, cette compréhension commence avant tout par l’étiquetage des composants de l’image, autrement dit, la classification d’image. La classification d’images consiste à identifier les images et à les catégoriser dans l’une de plusieurs classes distinctes prédéfinies. Ainsi, les logiciels et les applications de reconnaissance d’images peuvent définir ce qui est représenté dans une image et distinguer un objet d’un autre. La classification d’images est l’une des tâches dans lesquelles les réseaux de neurones profonds (DNN) excellent. Les réseaux de neurones sont des systèmes informatiques conçus pour reconnaître des modèles. Leur architecture s’inspire de la structure du cerveau humain. Dans le cadre de ce travail, nous utiliserons cinq algorithmes pour cette classification, mais nous nous concentrerons finalement sur les réseaux neuronaux conventionnels préentraînés. Les classes que nous avons définies sont celles des images de langage des signes arabe.