Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/18682
Titre: Détection de l’activité humaine en utilisant les données inertielles de téléphone mobile
Auteur(s): Zizi ,Ilies Mohammed-Riad
Ouali Chaouche, Mohammed Arsalan
Mots-clés: chronologique,r´eseau
performances des al- gorithmes,diff´erentes technologies
Date de publication: 2022
Editeur: University of Tlemcen
Résumé: La reconnaissance de l’activité´e humaine bas´ee sur l’utilisation de différents types de capteurs (objets, ambiant ou port´es) est un probl`eme de classification de s´erie chronologique. Le choix du type de mod`ele a` utiliser ainsi que son architecture repr´esente une ´etape cruciale. Le travail propos´e dans ce m´emoire de fin d’´etude repose sur l’´etude entre diff´erent type de classificateurs et d’un r´eseau de neurones r´ecurent pour ainsi d´eduire les points forts de chaque m´ethode et conclure sur quelle architecture il vaudrait mieux s’orienter pour le th`eme de la reconnaissance d’activit´e humaine. Ce travail compare donc plusieurs algorithmes de classification et un algorithme d’apprentissage automatique. La comparaison concerne les performances des al- gorithmes, leurs taux de pr´edictions et leurs dur´ees d’apprentissage ainsi que les diff´erentes technologies disponibles pour les impl´ementer.
URI/URL: http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/18682
Collection(s) :Master en Automatique

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