EVALUATION DES THEORIES DE LA DECISION APPLIQUEES A LA FUSION DE CAPTEURS EN IMAGERIE SATELLITAIRE

L'OBJECTIF DE LA THESE EST DE COMPARER L'INFERENCE BAYESIENNE ET LA THEORIE DES ENSEMBLES FLOUS LORS DE LA FUSION D'INFORMATIONS NUMERIQUES IMPRECISES ET INCERTAINES POUR LA CLASSIFICATION D'IMAGES SATELLITAIRES. LE PROCESSUS SE DECOMPOSE EN TROIS ETAPES: APPRENTISSAGE, FUSION ET...

Description complète

Enregistré dans:
Détails bibliographiques
Auteur principal : CHAUVIN STEPHANE (Auteur)
Autres auteurs : LE MEHAUTE A. (Directeur de thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : EVALUATION DES THEORIES DE LA DECISION APPLIQUEES A LA FUSION DE CAPTEURS EN IMAGERIE SATELLITAIRE / STEPHANE CHAUVIN; SOUS LA DIRECTION DE A. LE MEHAUTE
Publié : [S.l.] : [s.n.] , 1995
Description matérielle : 222 P.
Note de thèse : Thèse de doctorat : SCIENCES APPLIQUEES : Nantes : 1995
Sujets :
Description
Résumé : L'OBJECTIF DE LA THESE EST DE COMPARER L'INFERENCE BAYESIENNE ET LA THEORIE DES ENSEMBLES FLOUS LORS DE LA FUSION D'INFORMATIONS NUMERIQUES IMPRECISES ET INCERTAINES POUR LA CLASSIFICATION D'IMAGES SATELLITAIRES. LE PROCESSUS SE DECOMPOSE EN TROIS ETAPES: APPRENTISSAGE, FUSION ET DECISION. ON PROPOSE LORS D'UN PROCESSUS DE FUSION PAR L'INFERENCE BAYESIENNE, UN TEST DE DEPENDANCE STATISTIQUE ENTRE DIFFERENTS CAPTEURS ET UNE METHODE D'ESTIMATION NON-SUPERVISEE DES PROBABILITES A PRIORI DE LA FORMULE DE BAYES. CONCERNANT LES ENSEMBLES FLOUS, ON PROPOSE UNE METHODE ORIGINALE D'ESTIMATION DES FONCTIONS D'APPARTENANCE A PARTIR DE DONNEES STATISTIQUES ET PLUSIEURS OPERATEURS DE FUSION A COMPORTEMENT VARIABLE ET ISSUS DE LA THEORIE DES T-NORMES ET DES T-CONORMES. LA COMPARAISON PORTE SUR LA CAPACITE DES DEUX APPROCHES A REJETER LES MAUVAISES DECISIONS ET A EVALUER LES ERREURS DE CLASSIFICATION
Variantes de titre : EVALUATION OF DECISION MAKING THEORIES, APPLICATION TO DATA FUSION IN SATELLITE IMAGERY
Notes : ENST, Paris [bourse DRET-CNRS]
1995NANT2102
Bibliographie : 93 REF.