Dépendance à l'exercice physique chez les pratiquants de sport
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Ce Trvail est porté essentiellement sur la compression des images empreintes digitales en proposant une approche basée sur la transformée en ridgelets.
L'extension à la dimension 2d de la transformée en ondelettes ouvre toutefois certaines interrogations en terme de description de l'information dans l'espace 'transformé'.
En effet, la décomposition en ondelettes 2D n'est, en général, qu'une simple extension de l'algorithme 1D et ne prend pas en compte les spécificités de l'image (contour, textures, couleur, etc.).
Une étude comparative des nouvelles transformées géométriques telles que les transformées de Radon, en curvelets, en contourlets et en ridgelets a révélé que la majorité de ces transformées géométriques sont redondantes et ne sont pas applicables directement à la compression d’images.
C'est pourquoi, nous allons orienter vers une proposition de méthode basée sur la transformée en ridgelets locale en tenant compte de l’analyse multi-échelle et multidirectionnelle de cette transformée géométrique.
La méthode proposée est fondée sur l’analyse géométrique des objets en tenant compte des structures locales orientées des crêtes des images empreintes digitales.
Doctorant (PHD),inscrit au sein de la faculté Electronique et Informatique à l’université de l’USTHB,Alger(Algerie).
Apprtient à l'equipe de traitement d'image 2D/3D.les axes de recherhces ciblés:1- Video/Image compression 2- Biometry2- Computer vision3- Pattern recognition4- Human activity recognition
Fiche technique