Algorithmes de recherche rapide du plus proche mot-code pour le codage vectoriel 3D des séquences d'images

Dans le codage vectoriel des séquences d'images se pose le problème de temps d'exécution trop élevé, ce qui limite les implantations temps réel de ces méthodes. Ainsi, diverses techniques de codage vectoriel 2D d'images statiques dont l'objectif est d'optimiser les temps de construction du dictionnaire et de codage, en faisant subir à chaque mot - code des tests préliminaires, ont été récemment proposées. Dans ce papier on propose d'étendre ces algorithmes au cas 3D pour le codage des séquences d'images et de comparer leurs performances. Un aperçu dans le cas d'images statiques de leur rapidité par comparaison à l'algorithme de base est d'abord présenté. Ensuite, les performances des versions 3D sont illustrées par simulations de séquences d'images artificielles

Genetic structure of golden mullet (Liza aurata) in Gomishan and Anzali wetlands using microsatellite molecular technique

Genetic structure of golden mullet, Liza aurata, from the Gomishan and Anzali wetlands was investigated using six microsatellite primer sets (Muce55, Muce37, Muso10, Muco16, Muso19, and Muso22). In total 60 samples of adult golden mullet were collected from these regions. All primer sets were used as polymorphic loci to analyze the genetic variation. Analyses revealed that average of alleles (Na) per locus was 5.3 (range 3 to 9 alleles) samples of Gomishan wetland 5.1 and Anzali wetland 5.5 respectively. All sampled regions contained private alleles. The average estimates of inbreeding coefficients (Fis and Fit) values of 6 microsatellites were positive. The average observed and expected heterozygosity was 0.153 and 0.721 in Gomishan wetland and 0.328 and 0.747 in Anzali wetland respectively. Deviations from Hardy-Weinberg equilibrium were in all cases (P<0.001). F-statistics (Fst) and gene flow (Nm) estimates in allele frequencies were 0.113 and 1.97 respectively. Rst and Fst estimates in AMOVA indicated significant genetic differentiation among regions (P<0.01). Genetic distance indicated that the genetic difference among the studied populations is pronounced

An improved neural network technique for data dimensionality reduction in satellite imagery

This paper presents an application of back-propagation neural network based mapping scheme of multispectrale data images. The approach exploits the ability of neural networks for non-linear projection of multidimensional data, and their advantages over traditional methods. An updating rule for this network, based on the Conjugate Gradient Algorithm is used. The main advantage of this algorithm is the speedup of the convergence rate. Performance evaluation using a Landsat image of Kénitra region (Morocco) is carried out. Classification results of the proposed algorithm outperform those obtained using conventional methods.Ce papier présente une nouvelle technique de réduction du nombre de canaux spectraux pour aider à la classification des images multispectrales en mode d'occupation du sol. Cette technique, basée sur des réseaux de neurones multicouches, propose une règle d'apprentissage de ces réseaux qui adapte le gradient conjugué à la méthode de rétropropagation; permettant ainsi une convergence rapide au réseau. Les résultats de classification sont évalués sur une fenêtre d'image Landsat-TM de 512*512 pixels, relative à la région de Kénitra (Maroc), et comparés à ceux obtenus par les méthodes classiques