http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/33 Département d’Informatique Mon, 06 Apr 2026 18:31:53 GMT 2026-04-06T18:31:53Z http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/18509 Titre: نظام آلي ذكي لتقييم الجودة باستخدام تقنيات الذكاء الإصطناعي Auteur(s): زاير صالح الدين, براهيمي عبدالخالق; قزويط عبدالرزاق, مقنين عبد الله Résumé: في عالم مليء بالمشاكل والآفاق، نوجه أعيننا إلى منتج متطور يعمل على التعزيز من تجربة العملاء فهو يدمج الابتكار التقني الاستثنائي مع الرؤية الرائدة، مما يتيح للمجال الصناعي الخضوع لتحول فعلي. تمثل هذه الأطروحة مشروعنا الطموح لتطوير منصة جديدة باستخدام قوة الذكاء الاصطناعي وتقنيات الرؤية الحاسوبية واستخراج البيانات التي تسعى إلى تحقيق قفزة نوعية في ضمان جودة المنتج عبر الإنترنت. وقد نشأ هذا المفهوم من الطلب المتزايد في الصناعة لفحصجودة المنتج والتحقق منها من خلال وسائل أكثر ذكاءً وأكثر فعالية من حيث التكلفة. وقد تم تنفيذ البرنامج بواجهة مستخدم مباشرة تزيد من عملية المسح الآلي وتقلل أيضًا من المشاركة البشرية. كما تذكر التحديات التقنية المتعددة التي واجهناها ، منها تطوير خوارزميات قادرة على العمل مع جميع أنواع المنتجات والعيوب المحتملة دمج النظام في خطوط الإنتاج الحالية للتجمعات الكبيرة وتحقيق أداء عالي في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى التحديات التقنية، تتناول الأطروحة الأبعاد الاقتصادية والاستراتيجية لهذا المشروع المبتكر بدءًا من تأمين التمويل الأولي، مرورًا بوضع استراتيجيات نمو وتوسع فعّالة، وصولاً إلى تحليل التحديات والمخاطر الاقتصادية المحتملة التي قد تواجهنا. شملت هذه التحديات تحديد الأسواق المستهدفة، بناء قاعدة عملاء موثوقة، وتقييم الجدوى الاقتصادية للحلول المقترحة. نسعى من خلال هذا المزيج المبدع بين الابتكار التكنولوجي والتخطيط الاستراتيجي إلى تحقيق رؤيتنا في إطلاق شركة ناشئة ناجحة ومستدامة. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/18509 2024-01-01T00:00:00Z http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/18508 Titre: Conception et R´ealisation d’un Syst`eme Intelligent du Gestion des Salles Bas´e sur IOT Auteur(s): BOUSIGA, djamel eddine Résumé: Dans ce m´emoire, on a r´eussi a impl´ementer le concept de l’Internet des Objets pour d´evelopper un syst`eme qui g´erer le contrˆole d’acc`es au salle a distance. Notre proposition d’´equiper une salle simple avec un nano-ordinateur(rasbperry) et la rendre intelligente ouvrira beaucoup d’innovation et d’impl´ementation d’autre id´ees dans le future. Notre projet est un peut particulier a cause de la r´ealisation physique d’un syst`eme d’IoT. Et deferent d’autre projet au niveau de technologie de connectivit´e, on choisi le WiFi comme un moyen principal de communication avec les terminaux(Enseignant). Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/18508 2022-01-01T00:00:00Z http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/16260 Titre: Reconnaissance Faciale Utilisant des Réseaux de Neurones Convolutifs et des Descripteurs de Texture dans des Environnements Contraints et Non-Contraints Auteur(s): Insaf, Adjab Résumé: La reconnaissance faciale est un domaine de recherche très actif dans la vision par ordinateur. Grâce à l'intelligence artificielle, des avancées significatives ont été réalisées dans ce domaine. Les premières études se concentraient sur des conditions contrôlées dont les approches traditionnelles ont donné de bons résultats. Cependant, ces dernières années, la recherche s'est orientée vers des conditions non contrôlées où l'apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (en anglais, convolutional neural network (CNN)), s'est révélé très efficace pour faire face aux variations telles que les changements d'expression, l'éclairage, et l'occlusion, qui peuvent affecter la reconnaissance faciale. Dans les situations de la vie réelle tels que la surveillance de la sécurité dans les aéroports, les contrôles frontaliers, ou encore les vérifications d'identité en ligne, la reconnaissance faciale à échantillon unique par personne (en anglais, single sample per person (SSPP)) est largement utilisée et considéré comme un défi majeur en reconnaissance faciale, car il n'existe qu'une seule image par personne dans l'ensemble d'apprentissage. Pour relever ce défi, trois contributions sont développées et évaluées dans le cadre de cette thèse. La première contribution propose une méthode efficace appelée multi-block color binarized statistical image features (MB-C-BSIF) qui exploite les informations de texture et de couleur pour obtenir une représentation précise des visages. La deuxième contribution combine une approche traditionnelle avec l'apprentissage profond en utilisant le descripteur MBC- BSIF et un CNN pour bénéficier les avantages de ces deux méthodes. Enfin, la troisième contribution propose une méthode d'analyse en multi-résolution basée sur la transformée en ondelettes discrètes (en anglais, discrete wavelet transform (DWT)), permettant d'extraire des caractéristiques statistiques à différentes résolutions pour améliorer la reconnaissance des visages dans des conditions variables. Les résultats obtenus pour chacune des contributions de cette thèse ont démontré des performances excellentes par rapport aux autres méthodes existantes: 96.17 % pour la méthode MB-C-BSIF, 97.33 % pour la méthode hybride, et 98.00 % pour la méthode d'analyse en multi-résolution, en ce qui concerne la reconnaissance des variations en expression faciale dans la base de données Alex and Robert (AR). Mon, 08 Jan 2024 00:00:00 GMT http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/16260 2024-01-08T00:00:00Z http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/15954 Titre: Recherche d’Information Auteur(s): ABBAS, Akli Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/15954 2020-01-01T00:00:00Z