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La classification des poissons (CP) est un problème largement étudié dans les domaines de la segmentation d'images, de la reconnaissance de formes et de la recherche d'information. Elle a été appliquée dans un nombre incalculable de domaines, y compris le marketing ciblé. Par ailleurs, les gouvernements sont tenus de maintenir l'approvisionnement en poissons et l'équilibre entre l'écosystème, le secteur commercial, le domaine agricole, les scientifiques marins, et l'industrie du poisson, incluant les usines de nutrition et de mise en conserve. Les performances des différentes techniques de CP sont comparées en fonction de la disponibilité des méthodes de prétraitement et d'extraction de caractéristiques, du nombre de caractéristiques extraites et de la précision de la classification, ainsi que du nombre de familles/espèces de poissons reconnues. Cette enquête a également examiné l'utilisation de bases de données telles que Fish4-Knowledge (F4K), la base de connaissances et le Global Information System (GIS) sur les poissons ainsi que d'autres bases de données de CP. L'étude sur les méthodes de prétraitement, les techniques d'extraction de caractéristiques et les classificateurs a été rassemblée à partir de travaux récents afin d'améliorer la compréhension des caractéristiques des méthodes de prétraitement, des techniques d'extraction de caractéristiques et des classificateurs, pour orienter les futures directions de recherche et compenser les lacunes existantes.
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Mutasem K. Alsmadi
Ibrahim Almarashdeh
Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences
Imam Abdulrahman Bin Faisal University
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Alsmadi et al. (Vendredi,) ont étudié cette question.
www.synapsesocial.com/papers/6a01a5001487eb4b96caea43 — DOI: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2020.07.005
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