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- Reconnaissance de formes, Reconnaissance de caractères manuscrits, Approches bio inspirées, Systèmes immunitaires artificiels, Logique flou, Approche qualitative. 1
- Reconnaissance de l'écriture arabe manuscrite, approche analytique, segmentation des mots, réseaux de neurones 1
- Reconnaissance de la structure logique, pages de journal 1
- Reconnaissance de l’écriture arabe manuscrite, approche globale, vocabulaire limité, caractéristiques structurelles et statistiques, combinaison parallèle de classifieurs, réseaux de neurones modulaires. 1
- reconnaissance de l’écriture arabe manuscrite, combinaison de classifieurs, séparateurs à vaste marge, k plus proches voisins flou, la transformée en cosinus discrète, histogrammes des gradients orientés, segmentation 1
- Reconnaissance de l’écriture manuscrite, modèles de Markov cachés, réseaux de neurones, Algorithme de Baum Welch, Algorithme de Viterbi 1
- Reconnaissance de visa ge, Illumination, Normalisation , LBP , Weber face 1
- Reconnaissance de visage, Détection de visage, extraction des caractéristiques de visage, la peau, les espaces de couleurs, la compensation d’éclairage 1
- Reconnaissance de visage, hybridation de la DCT,les réseau de neurones 1
- Reconnaissance de visage.. "BINNARY GABOR PATTERN"BGP 1
- Reconnaissance de visage...GRADIENTFACES 1
- reconnaissance des emotion, multimodale, technique de fusion, modalité,plongement lexical. 1
- Reconnaissance des expressions faciales, un environnement interactif d'apprentissage humain 1
- reconnaissance des formes , classification , bio-inspirée , fonction d’appartenance , clustering soustractive, Optimisation par essaim de particules (PSO), classificationbasée sur des règles floues, poids des règles floues. 1
- Reconnaissance des formes, logique floue, clustering flou, apprentissage non supervisé. 1
- Reconnaissance des mots arabes manuscrits, approche globale, vocabulaire limité, HMMs, DHMMs, CHMMs, algorithme k-means, algorithme wk-means, algorithme Baum-Welch, algorithme de Viterbi, les Machines à Vecteurs de Support (SVM), K plus proche de voisin flou (FKNN), OLS, RBF, moments de Hu et Zernike 1
- Reconnaissance d’expression faciale, d’un visage réel 1
- Reconnaissance facial, TT, description locale LPQ 1
- reconnaissance faciale ; normalisation de l’éclairage ; modèles de texture locale ; amélioration du contraste ; classification des motifs 1
- Reconnaissance faciale, normalisation de l’éclairage, amélioration du contraste, texture locale. 1