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Item Reconnaissance de la marche à l'aide d' Image à energie Active (AEI)(Université d’Oum El Bouaghi, 2023) Tarioulet, Badaoui; Benkhaira, SouheilaRésumé : Récemment, la reconnaissance de la marche a attiré une attention considérable. Elle s'agitl'identification d'individus à partir d'une séquence vidéo,enreconnaissant la façon dont ils marchent. L'Énergie active Image (AEI) est considérée comme unedes méthode de représentation les plus efficace. Nous implimentonsdanscemémoire l'algorithmeAEI enutilisantla base de donnée CASIA (ensembles de données B) pour testernotreméthode. Mot clés : la démarche, Biométrie ; Énergie active Image (AEI) ; Identification ; Reconnaissance ملخص: نال التعرف البيومتري بواسطة طريقة المشيفي الآونة الأخيرة اهتمامًا كبيرًا. إذ يقصد به تحديد هوية الأفراد انطلاقا من الطريقة التي يسيرون بها والتي نستخرجها من صورهمالمتسلسلة في فيديو. تعتبر صورة الطاقة النشطة (AEI) واحدة من أكثر الطرق كفاءة. نهتم في هذه المذكرةببرمجة خوارزمية AEIولاختبار مدى فعاليتها نستخدم قاعدة بياناتCASIA )مجموعات البيانات(B. الكلمات الجوهرية: المشية ; القياسات الحيوية ; صورة الطاقة النشطة ; تحديد الهوية ; التعرفItem Semantic segmentation with U-NET(University of Oum El Bouaghi, 2023) Chenouf, Amira; Merzkane, Oumayma; Chibani, MeriemSemantic segmentation is a fundamental task in computer vision that involves assigning a specific label to each pixel in an image, itenables machines to understand the scene and extract meaningful information. In this project, we explore the application of the U-Net architecture for semantic segmentation, aiming to develop an efficient and accurate system for pixel labeling. This project contributes to the field of semantic segmentation by investigating the application of the U-Net architecture. We demonstrate the effectiveness of the U-Net model in accurately segmenting images at the pixel level. The integration of deep learning techniques and the U-Net architecture holds great promise for advancing the field of computer vision and unlocking new possibilities in image understanding and analysis. The findings of this research open avenues for further advancements in semantic segmentation techniques by bridging the gap between theory and practical applications.Item Intrusion detection in wireless sensor networks using Deep Learning(University of Oum El Bouaghi, 2023) Hamel, Toufik; Makhlouf, Bassem; Bourouis, AbdelhabibThe humanspecies, driven by the desire for a more adequate life, has constantlystrived to advance andcreate a modern civilization. Technology has been an unstoppable force pushing us into a brighter future, marked by great innovations and new challenges. Wireless Sensor Networks (WSN) have emerged as a prominent topic in ourcontemporary society, serving as a gateway to realizing the vision of global smart citiesthrough Internet of Things (IoT) devices. These networks are finding applications in fields as diverse as telemedicine and smart agriculture, offeringexcitingopportunities. However, WSNs face ongoingcybersecuritythreats. Whetherit is deliberate actions by enemies ormismanagement of the system, the security of wireless networks is of paramount importance, presentingsignificant challenges. The limitations inherent in sensors, includinglimited memory and powerconsumption, makesecuritymeasures a complextask. It is critical to design security solutions thatconsidertheseconstraints, ensuring optimal network performance withoutdelays, packetloss, or abnormalfunctionality. This thesis proposes an intrusion detection system (IDS) engine based on deeplearning techniques, with the aim of achievingsuperiorpacket classification results. The NSL-KDD dataset is used to evaluate the performance of the model. The data undergoespre-processing before beingfedinto thedeeplearning (DNN) model. Binary classification is used to distinguishbetween normal and abnormaltrafficusing a six-layer neural network consisting of an input layer, four hiddenlayers, and an output layer. The resultsobtained in thisstudyshowed high precision and accuracycompared to what the researchersachieved in theirpublishedpapers. The model achieves an accuracy of 99.65% and an F1 score of 99.67%.Item Design and realization of a massive open and online courses in the field of health(University of Oum El Bouaghi, 2023) Korari, Safa; Boussaha, KarimaThis research study presents a comprehensive overview of Massive Open Online Courses (MOOCs) as a preferred method of learning in the modern era, surpassing traditional approaches. The focus is primarily on MOOCs in the field of health, particularly examining their impact during the challenging times brought about by the COVID-19 pandemic. The study explores the utilization of MOOCs in health education and highlights their significance in providing continuous learning opportunities. The development of the MOOCs platform is discussed, emphasizing the inclusion of course materials such as PDFs and videos, as well as tests to track learner progress. The role of the MOOCs platform in facilitating remote learning and enabling access to educational resources from anywhere and at any time is emphasized. Particularly during critical situations and epidemics like the COVID-19 outbreak, when physical classrooms are inaccessible or unsafe, MOOCs serve as a vital tool for ensuring uninterrupted education. The findings underscore the importance of the MOOCs platform in the context of distance learning and its relevance during times of crisis.Item Early detection of neurodegenerative diseases by handwriting analysis(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Ananna, Chaima; Ananna, Ismahane; Zemmar, AmarNeurodegenerative diseases are among the most common diseases of our time, Parkinson is our primary goal in this thesis by identifying it in handwriting using deep learning and convolutional neural networks (CNN), where we used transfer learning (vgg16 vgg19) in addition to two other types of convolutional neural networks (CNN3, CNN4) With a data set (handPD, NewhandPD, drawing) for Parkinson's disease by handwriting. The outcomes demonstrated that for (VGG16 and VGG19, our accuracy was excellent and very reasonable, reaching 100% in Drawing dataset. The accuracy of the CNN4 and CNN3 models was 90, 74% in handPD dataset and 96, 29 % in NewhandPD, respectively. the results showed that we can analyze the handwriting of Parkinson's disease using these models.Item Diagnostic du cancer du sein basé sur Deep Learning(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Amri, Sabrina; Sahbi, Nadia; Zouad, SaraCe travail se concentre sur le développement d'une architecture de réseau de neurones artificiels pour la prédiction du cancer du sein. L'étude met en évidence l'efficacité des CNN Convolutional Neural Networks (CNN) dans l'apprentissage à partir de données génétiques et cliniques complexes. Les principales caractéristiques associées au cancer du sein sont identifiées grâce à cette méthode. La prédiction du cancer du sein est d’une grande importance clinique, permettant des décisions médicales éclairées et des traitements adaptés. Cependant, cette tâche est complexe en raison de la diversité des données disponibles. L'ensemble de données utilisé est relativement petit mais précieux en raison de sa richesse en données génétiques et cliniques. Les résultats de cette recherche constituent une avancée significative dans la compréhension de la maladie et peuvent orienter les futures recherches et le développement de méthodes plus précises de prédiction de survie.Item Une Approche de renforcement flou des normes pour les systèmes multi-agents(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Sahbi, Abderrahim; Chebout, Mohamed SedikDans le contexte des Systèmes Multi-Agent Normatifs (SMAN), les normes ont été conçues de manière à contrôler le comportement des agents. Ces derniers peuvent ne pas se comporter conformément à la norme s’ils ont maintenu leur autonomie. A cet effet, le renforcement des normes consiste en un mécanisme permettant à motiver les agents pour respecter les normes par le biais des sanctions (récompenses ou punitions). En revanche, le raisonnement flou montre son efficacité dans la gestion de l'incertitude et/ou l’incomplétude des données en rapprochant le raisonnement au cerveau humain. Ainsi, le renforcement flou des normes exprime le fait de sanctionner l’agent suite aux résultats fournis par un processus de raisonnement flou. Dans le cadre de notre projet de fin d’études, nous proposons une nouvelle approche de renforcement de normes basée sur le raisonnement flou. L’approche proposée a été déployée sous le nom : FE4NorMAS pour Fuzzy Enfoncement FOR Normative Multi-Agent Systems et est supporté par une étude de cas comportant différents scénarios sous la plateforme MaDKit.Item Développement d’une application intelligente pour la reconnaissance du syndrome main-pied(Université d'Oum El Bouaghi, 2023) Boushaba, Imane; Riah, Sara; Chebbout, SamiraNotre travail consiste à reconnaitre le syndrome main-pied au niveau des mains/ pieds des personnes atteintes d’un cancer et sous chimiothérapie. Dans un premier temps, nous avons procéder à la collection des images représentant ce syndrome. Le nombre des images collectées étant insuffisant, une augmentation hors ligne de ces images se fut nécessaire. Dans un deuxième temps, nous avons implémenté un réseau de neurones convolutif (CNN) capable de prédire si une personne est atteinte ou non du syndrome main pied. Nous avons développé une application bureau de santéintelligente qui offre des résultats de prédiction très encourageants.Item Sur le béta-développement en base algébrique(Universsité Oum-El-Bouaghi, 2013) Bahi, Mohammed Cherif; Zaimi, ToufikSoit un nombre réel supérieur à 1. Le bêta-développement d.un réel quelconque x en base , est l'un des développements de x, en base , qui généralise la représentation usuelle de x en base entière. Ce développement définie par Rényi [7] et étudié par plusieurs auteurs, peut être détérminé par un algoritme. Soit Per ( )l.ensemble des réels qui ont un béta développement périodique. Il est facile de voir que Per ( ) Q( ), ou Q est le corps des rationnels. Dans [9], Schmidt a montré que si Per ( ) = Q( ) alors, il est un nombre de Pisot ou bien un nombre de Salem et de plus lorsque il est un nombre de Pisot alors l'égalité Per ( ) = Q( ) a toujours lieu l.existence d'un nombre de Salem satisfaisant la relation Per( ) = Q( ) est un problème ouvert.On montre dans cet éxposé quelques résultats sur le béta- développement en base de Salem,notamment un résultat de Boyd [2] sur les nombres de Salem quartiquesItem Identification d'une partie de la frontière inconnue d'une membrane(Universsité Oum-El-Bouaghi, 2009) Rezzoug, Imad-Eddine; Ayadi, AbdelhamidOn considère l'équation de la chaleur dans un domaine dont une partie de la frontière est inconnue. Une méthode pour l'identification de cette partie inconnue à partir d.une observation partielle de la solution est présentée. Elle est basée sur la méthode des sentinelles. La méthode montre l'existence de sentinelles approchées sur le système linéarisé et construit une méthode de point fixe. Pour montrer l'existence des sentinelles linéarisée le problème d'identification est reformulé en un problème de contrôlabilité approchée dont la solution est obtenue par une technique d'analyse convexe. La propriété de contraction du point fixe découle directement de la définition des sentinelles.Item Problèmes inverses de l'équation de transfert de la chaleur(Universsité Oum-El-Bouaghi, 2011) Derbazi, Amar; Djebrani, MerzoukNous présentons dans ce mémoire les problèmes invreses linéaire et non linéaire, de l'un nous introduirons des méthodes de discrétisation, conduisant à des problèmes de moindres carrés. Nous aborderons l'étude des techniques pour les problèmes mal posés, tout particulièrement la méthode de régularisation de Tikhonov. Mais l'autre nous les problèmes non-linaires; essentiellement les problèmes d'estimation de paramètres dans les équations diItem Existence et unicité des solutions de certains problèmes aux limites non linéaires(Universsité Oum-El-Bouaghi, 2012) Rabiaa, Aouafi; Nacer, AjroudDans ce travail, on étudie l.existence des solutions d.un problème aux limites pour une équation différentielle d'ordre fractionnaire non linéaire avec conditions aux limites mixtes, ainssi que l'existence d'une solution positive et symétrique d'une équation différentielle non linéaire avec des conditions aux limites à multipoints. Dans les deux problèmes l'existence des solutions sont obtenues par applications de certains théorèmes du point fixe.Item Système distribué d'aide à la décision (DDSS)(Université d' Oum El Bouaghi, 2015) Meziani, Ahlem; Zaidi, SahnounDans ce mémoire, nous abordons le problème d’aide à la décision pour permettre la satisfaction des demandes des clients par une entreprise. Ces demandes sont particulièrement celles qui divergent fortement des prévisions préalablement établies. Dans cette situation, le processus décisionnel peut être complexe. En plus, chaque entreprise appartient a un réseau d’entreprises plus simplement appelé chaîne logistique. Chaque acteur qui compose ce réseau prend en charge la mise en oeuvre d’actions qui profitent à une partie ou à la totalité du réseau. Cette vision naturellement distribuée d’une chaîne logistique se prête bien à une démarche d’analyse orientée agents. L’implémentation du système multi-agent (SMA) nécessite l’utilisation d’une plateforme multi-agent. Cependant, dans le cadre de ce mémoire, la plateforme JADE fondé sur le langage JAVA est la plus adéquate, en raison que cette dernière est la plus adaptée pour identifier les trois agents cognitifs de notre modèle en même temps elle fournit un ensemble complet de services conformes aux spécifications FIPAItem Résolution de problèmes complexes avec émergence contrôlée et auto-organisation(Université d' Oum El Bouaghi, 2014) Messaoudi, Fatima; Batouche, MohamedLe travail présenté dans ce mémoire décrit une nouvelle approche d'auto-organisation émergente inspirée des colonies des insectes et des animaux pour la segmentation par clustering d'image. Cette approche est une hybridation purement swarm, elle se base sur une population de fourmis artificielles simples capables de s'auto-organiser pour faire émerger une segmentation optimale. Le comportement proposé commence par le comportement de tri collectif des fourmis comme proposé initialement par Lumer et Faieta [Lumer, 1994]. Les pixels de l'image sont initialement placés d'une façon aléatoire sur une grille représentant l'environnement des fourmis. Selon une fonction de similarité locale, les fourmis vont déplacer les pixels d'une case à une autre dans le but d'obtenir des classes homogènes et bien séparées. Ce modèle de base est rectifié avec des comportements supplémentaires inspirés de comportement de déplacement collectif des oiseaux et pour contrôler les emplacements prochains relatifs d'une fourmi et le comportement de homing des araignées pour gérer les mouvements des fourmis lorsque des situations conflictuelles surviennent. Pour la possibilité de prévoir l'émergence négative. Cette prévision s'appuie sur l'injection des fourmis préventives qu'offre une meilleure adaptabilité. Notre algorithme est alors basé sur le travail actuel de [Hamdi, 2008] et [Scheidler, 2010]. L'approche proposée, appelée SwarmClust, offert un bon domaine dans lequel à quantifier l'impact de la diversité au niveau macroscopique d'une population. SwarmClust surpasse les méthodes de classification basées fourmis précédentes et résout tous ses inconvénients par l'introduction de techniques d'essaims simples et sans la nécessité de la configuration des paramètres complexes et l'information préalable sur la partition et de la distribution de classes. La méthode testée sur des images réelles a montré son efficacité et sa capacité à extraire un nombre correct de classes avec une partition de bonne qualité en comparaison à l'algorithme classique KmeansItem Cloud computing et securit2(Université d' Oum El Bouaghi, 2014) Fellah, Hadjer; Batouche, MohamedLa méthode traditionnelle de création et d'exécution des applications d'entreprise s'est complexifiée et alourdie. Il y a trop d'éléments variables à acheter, installer, configurer et maintenir, logiciels comme matériels. Sans parler de l'infrastructure qui exige une maintenance constante pour pouvoir fonctionner comme il se doit. Ces charges générales constituent des obstacles à la productivité dans un développement d'applications métiers personnalisées. Les solutions de Cloud Computing sont conçues pour aider les entreprises à résoudre ces problèmes, à réaliser des économies et à simplifier leur structure informatique, en leur permettant de disposer d'applications métiers comme autant de "libre services", à la demande, mutualisés, dématérialisés, contractualisés et évolutifs. Mais, le développement rapide de l'utilisation du Cloud conduit à la publication de plus de services sur celui-ci. Et en raison de la présence de services complexes, un seul service simple ne peut pas satisfaire les exigences fonctionnelles existantes pour de nombreux cas. Alors, pour compléter un service complexe, il est essentiel d'avoir un ensemble de services simples atomiques coopérés les un avec les autres. Par conséquent, il existe un fort besoin d'incorporer une composition de service dans le Cloud, qui est facilitée par l'utilisation des architectures orientées service. Tandis que le nombre de services traités par les applications Cloud augmente exponentiellement, un défi majeur porte sur la disponibilité des services. En outre, Plusieurs types d'attaques dangereuses affectant la disponibilité des services Cloud qui ne sont pas spécifiques à l'environnement Cloud, mais lancé largement dans les systèmes de Cloud en raison des caractéristiques des systèmes de nuages. L'objectif de ce travail est de proposer une architecture organique pour la sûreté de fonctionnement des processus métiers. L'architecture comprend une ensemble de modules qui contiennent une série de mécanismes de fiabilité liés aux deux entités essentiels dans le Cloud: Les services Web et les machines virtuelles, et sont en mesure de créer une solution de tolérance aux fautes avec des propriétés désirées. Pour y parvenir, nous nous appuyons sur l'idée qu'une solution de tolérance de panne peut être considérée comme une combinaison d'un ensemble d'activités distinctes coordonnés dans une logique spécifique basé sur les événements. Ce système, basé sur l'approche organique, prend des décisions d'une manière autonome et sans une intervention extérieur, et ce, en utilisant des politiques de haut niveau. Son statut sera constamment vérifié et optimisé. En plus, le système s'adapte automatiquement aux conditions changeantesItem Spectre de certains entiers algébriques(Université d' Oum El Bouaghi, 2013) Boubellouta, khadidja; Zaimi, ToufikDans ce mémoire, on a présenté des résultats sur le spectre, disons B; d'un nombre réel plus grand que 1. Du travail de Y. Bugeaud, P. Erdös, V. Komornik et autres, découlent un lien étroit entre la nature algébrique du nombre et la distribution des éléments de l'ensemble B sur la droite réelle. Par exemple, dans le cas où il est nombre de Pisot, il est facile de voir que l'ensemble B est uniformément discret. Plusieurs auteurs ont apporté des contributions dans l'étude de la ré- ciproque de cette dernière proposition. Certains de leurs résultats sont exhibés dans ce mémoire, notamment ceux de P. Erdös, V. Komornik et S. Akiyama. Utilisant des propriétés des fonctions itératives multi- dimentionnelles, D. J. Feng a complété, trés récemment, la solution de ce problème. Les détails de cette preuve sont explicités dans le présent mémoire.Item Classification et prédiction en bioinformatique(Université d' Oum El Bouaghi, 2014) Sid, Karima; Batouche, MohamedLa découverte de biomarqueurs est l'un des domaines de recherche en bioinformatique. Quelque soit le type de biomarqueurs génomiques, transcriptomiques, protéomiques ou métabolomiques, le défi principal consiste à développer une méthode robuste et performante pour découvrir ces biomarqueurs à partir d'un grand ensemble de données qui peut contenir des données non pertinentes et redondantes. Pour ce faire, les deux techniques, la sélection de caractéristiques et l'apprentissage supervisé (classification) sont utilisées. Les méthodes existantes présentent des faiblesses au niveau de leur complexité très élevée, l'indépendance au classificateur ainsi que l'instabilité. Dans le but de limiter ces inconvénients, nous proposons, dans ce travail, une nouvelle approche stable pour la découverte de biomarqueurs, l'approche proposée est composée de trois étapes : l'étape de clustering basée sur l'approximation d'une couverture de Markov, l'étape de filtrage et l'étape d'optimisation utilisant trois algorithmes d'optimisation les algorithmes génétiques, l'optimisation par l'essaim particulaire et l'algorithme de la sélection clonale en coopération. Les expérimentations ont montré que notre approche est efficace et qu'elle a la capacité de sélectionner un nombre réduit de gènes tout en conservant des taux d'erreur de classification très faible est une stabilité très satisfaisante. Les performances de l'approche proposée sont mises en évidence à travers une comparaison avec d'autres méthodes de la littérature du domaineItem Optimisation dynamique par des approches inspirées de la nature(Université d' Oum El Bouaghi, 2014) Daas, Mohamed Skander; Batouche, MohamedCe mémoire traite le problème de l'optimisation dynamique en utilisant des approches inspirées de la nature. Dans un premier temps nous proposerons deux algorithmes DBFO et DABFO basés sur le comportement intelligent des bactéries. Plusieurs techniques ont été utilisées pour adapter l'algorithme de base aux environnements dynamiques. Ces deux versions d'algorithmes ont été ensuite appliquées pour traiter le problème de la poursuite d'objets en utilisant la similarité des histogrammes. Grâce aux techniques appliquées, DABFO rivalise et surpasse même les algorithmes existants basés BFO surtout quand la gravité et la vitesse des changements sont grandes. Dans un second temps nous proposons une approche multi-population (MBFO) basée-BFO, qui utilise des mécanismes d'exclusion et de diversité adaptés aux environnements dynamiques. Bien que les résultats expérimentaux obtenus à traves les études comparatives ne montrent pas dans le cas général la supériorité de notre algorithme proposé (MBFO), mais MBFO obtient de meilleurs résultats dans des environnements caractérisés par une large fréquence de changementItem Evaluation de l'impact du refactoring aspect dans un contexte multi-agents(Université d' Oum El Bouaghi, 2014) Chebout, Mohamed Sedik; Mokhati, FaridLes applications multi-agents existantes dans la littérature sont développées sans tenir compte de la séparation entre les préoccupations fonctionnelles de celles non fonctionnelles, ce qui affecte leurs qualités. Une des techniques utilisées pour améliorer la qualité du logiciel est le Refactoring. Cette technique sert à améliorer l'extensibilité, la modularité, la réutilisabilité, la complexité et la maintenance du logiciel. Une piste relativement nouvelle pour implémenter le Refactoring est l'utilisation de la programmation orientée aspect. Par conséquent, il en résulte l'apparition d'une nouvelle technique connue sous le nom de Refactoring Orienté Aspect. Dans ce mémoire, nous proposons une nouvelle approche basée sur l'analyse dynamique pour évaluer l'impact du Refactoring Aspect sur la qualité des applications multi-agents, plus spécifiquement, l'approche proposée a pour but de savoir si le Refactoring Orienté Aspect nous permet d'apporter une amélioration sur le comportement des agents en terme de communication et échange de messages pour atteindre et compléter leurs tâches. Notre approche est sanctionnée par un outil d'analyse de performances qui supporte les spécificités des agents implémenté sous la plateforme Agent FactoryItem Ensembles harmonieux et nombres de Pisot(Université d' Oum El Bouaghi, 2013) Selatnia, Mounia; Zaimi, ToufikDans ce travail, on a présenté des résultats sur les ensembles harmo- nieux, les ensembles de Meyer et les modèles. On a signaler l'impor- tance de cette théorie en exhibant quelques applications, très inatten- dues, à l'étude de quelques structures non-périodiques, notamment des ensembles d'entiers algébriques, en liaison avec les nombres de Pisot et les nombres de Salem.
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