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Fusion de données - Théorie et méthodes| Réf : R7226 v1
Auteur(s) : Anne-Marie DESODT-LEBRUN
Date de publication : 10 déc. 1996
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Deux notions sont importantes : il est parfois difficile d’associer un type de méthodes à un type d’application, d’autre part le plus souvent on observe un phénomène d’hybridation correspondant à un panachage de méthodes permettant de prendre en compte imprécision et incertitude dans des algorithmes qui n’en tiennent pas compte a priori ; l’exemple le plus caractéristique en est le filtre de Kalman flou. Ce paragraphe constitue en quelque sorte une boîte à outils où, suivant les phases du processus de fusion, l’une ou l’autre méthode seront associées en fonction du contexte et des types de données manipulées .
L’utilisation de raisonnement de type Bayésien basé sur la théorie des probabilités fait partie des méthodes de prise de décision les plus anciennes. L’inférence utilisant le théorème de Bayes permet de mettre à jour la vraisemblance d’une hypothèse à partir d’une estimation précédente de cette vraisemblance et d’observations nouvelles. Cette technique peut utiliser des probabilités classiques (le type d’incertitude représenté est lié à la fréquence d’apparition des événements) ou des probabilités...
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(1) - ABIDI (M.A.), GONZALEZ (R.C.) - Data fusion in robotics and machine intelligence, - Academic press, San Diego, p. 1-546 (1992).
(2) - APPRIOU (A.) - Probabilités et incertitude en fusion de données multisenseurs, - Revue Scientifique et Technique de la Défense, p. 27-40, 1er trim. (1991).
(3) - BERSCHANDY (D.) - Comparaison des approches classiques et neuronales dans l’architecture d’un système d’intelligence artificielle embarquée, - Thèse Université Paris-Sud (1993).
(4) - BLACKMAN (S.S.) - Theoretical approaches to data association and fusion, - Spie vol. 931, Sensor fusion, p. 50-55 (1988).
(5) - BLOCH (I.) - Information Combination operators for data fusion : a comparative review with classification, - SPIE, vol. 2315, p. 148-159 (1994).
(6) - CLARK (J.), YULLE...
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