Gagandeep Kaur

Un algorithme efficace de reconnaissance de l'iris a t d velopp sur la base du principe de J. Daugman. L'algorithme de J. Daugman localise d'abord les limites pupillaires et limbiques de l'iris l'aide d'un op rateur int gro-diff rentiel qui trouve le cercle dans l'image o l'intensit change le plus rapidement par rapport aux variations du rayon. Les param tres cl s sont les suivants: - *l'algorithme de Daugman le plus efficace et le plus pr cis *la technique de pr traitement *les points forts de la mise en oeuvre de l'algorithme bas sur J. Daugman sur des images de l'iris *les r sultats de la simulation montrent les r sultats des diff rentes simulations effectu es sur des images de l'iris *les conclusions et les perspectives d'avenir mettent en vidence les r sultats des travaux de recherche.

Il rapido aumento della generazione di contenuti testuali da fonti come WhatsApp, Instagram e Amazon produce quotidianamente enormi quantit di dati. L'interpretazione di questi dati pu aiutare gli imprenditori a comprendere la percezione pubblica dei loro prodotti o servizi e a prendere decisioni informate. A causa del grande volume di testo, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un aspetto cruciale dell'analisi del sentimento (SA), essenziale per l'interpretazione dei contenuti. Questa ricerca si concentra sullo sviluppo di un modello di riassunto delle recensioni dei consumatori (CRS) che utilizza tecniche NLP e la memoria a breve termine lunga (LSTM) per riassumere i dati e fornire alle aziende informazioni significative sul comportamento e sulle preferenze dei consumatori. L'efficacia del modello CRS si basa sul modello SA e consiste in due fasi: SADL e CRS. La fase SADL comprende la pre-elaborazione delle recensioni, l'estrazione delle caratteristiche e la classificazione del sentiment, mentre la fase CRS esegue una sintesi automatica basata sui risultati SADL.

O r pido aumento da produ o de conte dos textuais a partir de fontes como o WhatsApp, o Instagram e a Amazon produz diariamente enormes quantidades de dados. A interpreta o destes dados pode ajudar os propriet rios de empresas a compreender a perce o p blica dos seus produtos ou servi os e a tomar decis es informadas. Devido ao grande volume de texto, o Processamento de Linguagem Natural (PLN), um aspeto crucial da An lise de Sentimentos (AS), essencial para a interpreta o do conte do. Esta pesquisa se concentra no desenvolvimento de um modelo de Sumariza o de Resenhas de Consumidores (CRS) usando t cnicas de PLN e Mem ria de Longo Prazo (LSTM) para resumir dados e fornecer s empresas insights significativos sobre o comportamento e as prefer ncias do consumidor. A efic cia do modelo CRS baseia-se no modelo SA e consiste em duas fases: SADL e CRS. A fase SADL inclui o pr -processamento de revis es, a extra o de carater sticas e a classifica o de sentimentos, enquanto a fase CRS efectua o resumo autom tico com base nos resultados SADL.

Die rasche Zunahme der Generierung von Textinhalten aus Quellen wie WhatsApp, Instagram und Amazon erzeugt t glich riesige Datenmengen. Die Interpretation dieser Daten kann Unternehmern helfen, die ffentliche Wahrnehmung ihrer Produkte oder Dienstleistungen zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Aufgrund der gro en Textmengen ist die Verarbeitung nat rlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), ein wesentlicher Aspekt der Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis, SA), f r die Interpretation von Inhalten unerl sslich. Diese Forschungsarbeit konzentriert sich auf die Entwicklung eines Modells zur Zusammenfassung von Kundenrezensionen (Consumer Review Summarization, CRS), das NLP-Techniken und Long Short-Term Memory (LSTM) verwendet, um Daten zusammenzufassen und Unternehmen wichtige Einblicke in das Verhalten und die Pr ferenzen der Verbraucher zu geben. Die Wirksamkeit des CRS-Modells beruht auf dem SA-Modell und besteht aus zwei Phasen: SADL und CRS. Die SADL-Phase umfasst die Vorverarbeitung der Rezensionen, die Merkmalsextraktion und die Klassifizierung der Stimmung, w hrend die CRS-Phase eine automatische Zusammenfassung auf der Grundlage der SADL-Ergebnisse vornimmt.

L'augmentation rapide de la g n ration de contenu textuel partir de sources telles que WhatsApp, Instagram et Amazon produit quotidiennement des quantit s massives de donn es. L'interpr tation de ces donn es peut aider les chefs d'entreprise comprendre la perception qu'a le public de leurs produits ou services et prendre des d cisions clair es. En raison du volume important de texte, le traitement du langage naturel (NLP), un aspect crucial de l'analyse des sentiments (SA), est essentiel pour l'interpr tation du contenu. Cette recherche se concentre sur le d veloppement d'un mod le de r sum d'avis de consommateurs (CRS) utilisant des techniques NLP et la m moire long terme court terme (LSTM) pour r sumer les donn es et fournir aux entreprises des informations significatives sur le comportement et les pr f rences des consommateurs. L'efficacit du mod le CRS repose sur le mod le SA et se compose de deux phases: SADL et CRS. La phase SADL comprend le pr traitement des revues, l'extraction des caract ristiques et la classification des sentiments, tandis que la phase CRS effectue un r sum automatique bas sur les r sultats SADL.