Créolization in a Caribbean Landscape: : Representations of Deteriorating Landscapes and Internal Exile in Edwidge Danticat's Claire of the Sea Light

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L’infidélité dans le couple : Charles et Emma Bovary dans Madame Bovary de Flaubert et Dinah et Loulou dans Traversée de la Mangrove de Maryse Condé

Ce travail sur l’infidélité dans le couple traite les différentes sources de l’ennui ainsi que leurs conséquences dans la vie du couple. Les différentes opinions de différents auteurs sur la cause de l’infidélité dans le couple sont vues en long et en large. L’éducation féminine du XIXème siècle éclaire sur le handicap qui a entrainé certaines filles dans le malheur car l’éducation de l’époque ne les avait pas bien préparées pour devenir de bonnes épouses. Ce mémoire montre l’image de la religion dans ces deux oeuvres : Madame Bovary et Traversée de la mangrove. La question est de voir comment ces auteurs peignent la religion dans ces oeuvres et pourquoi ils adoptent l’infidélité pour sauver la femme de son ennui. Enfin, la comparaison de ces ennuis est faite afin de voir que dans ces couples, malgré le fait qu’ils appartiennent à des époques différentes, l’ennui dans le couple est le même. Ces auteurs ont procédé aux mêmes stratégies pour sauver le couple de son ennui. La morale critique et religieuse a été utilisée pour aborder ce thème, lorsque nous avons fait une lecture biblique de ces deux oeuvres.

Le Statut comparé de l'autofiction chez Benjamin Constant et Amélie Nothomb : une histoire de genre?

Le genre autobiographique, malgré une popularité qui ne se dément pas depuis deux siècles, ne bénéficie pas d’une définition claire. Cet article se propose de montrer que cela est sans doute dû à l’hybridité intrinsèque de ce genre qui se traduit aussi par un pacte autobiographique complexe. Plus précisément, en s’appuyant sur les cas de Constant et de Nothomb, sera démontré que la lecture qui est faite des écrits intimes détermine bien souvent le genre. En ce qui concerne en particulier ces deux auteurs, leur personnalité changeante, contradictoire voire affabulatoire repousse le genre autobiographique dans ses limites, illustrent l’adage selon lequel le roman est plus vrai que la réalité vécue.  

Traffic and Road Sign Recognition

This thesis presents a system to recognise and classify road and traffic signs for the purpose of developing an inventory of them which could assist the highway engineers’ tasks of updating and maintaining them. It uses images taken by a camera from a moving vehicle. The system is based on three major stages: colour segmentation, recognition, and classification. Four colour segmentation algorithms are developed and tested. They are a shadow and highlight invariant, a dynamic threshold, a modification of de la Escalera’s algorithm and a Fuzzy colour segmentation algorithm. All algorithms are tested using hundreds of images and the shadow-highlight invariant algorithm is eventually chosen as the best performer. This is because it is immune to shadows and highlights. It is also robust as it was tested in different lighting conditions, weather conditions, and times of the day. Approximately 97% successful segmentation rate was achieved using this algorithm.Recognition of traffic signs is carried out using a fuzzy shape recogniser. Based on four shape measures - the rectangularity, triangularity, ellipticity, and octagonality, fuzzy rules were developed to determine the shape of the sign. Among these shape measures octangonality has been introduced in this research. The final decision of the recogniser is based on the combination of both the colour and shape of the sign. The recogniser was tested in a variety of testing conditions giving an overall performance of approximately 88%.Classification was undertaken using a Support Vector Machine (SVM) classifier. The classification is carried out in two stages: rim’s shape classification followed by the classification of interior of the sign. The classifier was trained and tested using binary images in addition to five different types of moments which are Geometric moments, Zernike moments, Legendre moments, Orthogonal Fourier-Mellin Moments, and Binary Haar features. The performance of the SVM was tested using different features, kernels, SVM types, SVM parameters, and moment’s orders. The average classification rate achieved is about 97%. Binary images show the best testing results followed by Legendre moments. Linear kernel gives the best testing results followed by RBF. C-SVM shows very good performance, but ?-SVM gives better results in some case.