• Media type: E-Book; Electronic Thesis; Text
  • Title: Fusion multimodale pour la reconnaissance d'espèces d'arbres ; Multimodal fusion for leaf species recognition
  • Contributor: Ben Ameur, Rihab [Author]
  • imprint: theses.fr, 2018-06-04
  • Language: French
  • Keywords: Information fusion ; Théorie des fonctions de croyance ; Belief function theory ; Multi modalités ; Fusion d'informations ; Reconnaissance de formes ; Classification ; Pattern recognition ; Multimodalities
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Description: Les systèmes de fusion d’informations permettent de combiner des données issues de différentes sources d’informations tout en tenant compte de leur qualité. La combinaison de données issues de sources hétérogènes permet de profiter de la complémentarité des données et donc d’avoir potentiellement des performances plus élevées que celles obtenues en utilisant une seule source d’informations. L’utilisation de ces systèmes s’avère intéressante dans le cadre de la reconnaissance d’espèces d’arbres à travers la fusion d’informations issues de deux modalités : les feuilles et les écorces.Une seule modalité représente éventuellement différentes sources d’informations décrivant chacune une des caractéristiques les plus pertinentes. Ceci permet de reproduire la stratégie adoptée par les botanistes qui se basent sur ces même critères lors de la reconnaissance. L’adoption de cette stratégie entre dans la mise en valeur de l’aspect éducatif. Dans ce cadre, un système de fusion est envisageable afin de combiner les données issues d’une même modalité ainsi que les différentes modalités disponibles. Dans le contexte de la reconnaissance d’espèces d’arbres, il s’agit d’un problème réel où les photos des feuilles et des écorces sont prises en milieu naturel. Le traitement de ce type de données est compliqué vue leurs spécificités dues d’une part à la nature des objets à reconnaître (âge, similarité inter-espèces et variabilité intra-espèce) et d’autre part à l’environnement.Des erreurs peuvent s’accumuler tout au long du processus précédant la fusion. L’intérêt de la fusion est de prendre en compte toutes les imperfections pouvant entacher les données disponibles et essayer de bien les modéliser. La fusion est d’autant plus efficace que les données sont bien modélisées. La théorie des fonctions de croyance représente l’un des cadres théoriques les plus aptes à gérer et représenter l’incertitude, l’imprécision, le conflit, etc. Cette théorie tire son importance de sa richesse en termes d’outils permettant de gérer les différentes ...
  • Access State: Open Access