Évaluation de performance d'un système de fusion d'informations PDF Download
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Author: Abdellah Lamallem
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Languages : fr
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Book Description
Les systèmes de fusion d'informations sont principalement composés, d'outils mathématiques permettant de réaliser la représentation et la combinaison des données. L'objectif de ces systèmes peut s'exprimer comme un problème de décision sur la vérité ou la vraisemblance d'une proposition étant donné une ou plusieurs informations issues de différentes sources. Les systèmes de fusion cherchent à exploiter au mieux les propriétés des sources de données en tenant compte de l'imperfection de l'information (imprécis, incomplet, ambigu, incertain, etc.) ainsi que l'aspect redondant, complémentaire et conflictuel des informations. Le système de fusion concerné par cette thèse a la capacité d'intégrer dans ses traitements de la connaissance experte. On le nomme système de fusion coopératif. Puisque ce système cherche à intégrer pleinement les experts dans son fonctionnement, il est important de mettre à disposition des utilisateurs des informations aidant à mieux comprendre la fusion réalisée. De tels systèmes disposent de nombreux paramètres à régler et ces derniers ont un impact important sur la qualité des résultats obtenus. Une des grandes problématiques liées à ces systèmes de fusion d'informations porte sur l'évaluation de leurs performances. L'évaluation doit permettre d'améliorer la qualité de la fusion, d'améliorer l'interaction expert/système et d'aider à mieux ajuster les paramètres du système. En général, l'évaluation de tels systèmes est réalisée en fin de chaîne par une évaluation globale du résultat. Mais, celle-ci ne permet pas de savoir précisément l'endroit de la chaîne qui nécessite une intervention. Une autre difficulté réside dans le fait qu'une vérité terrain complète sur le résultat n'est pas toujours disponible, ce qui complique la tâche d'évaluation de performances de ce type de systèmes. Le contexte applicatif de ce travail est l'interprétation d'images tridimensionnelles (images tomographiques, images sismiques, images synthétiques, ...). Dans ce contexte une évaluation locale des systèmes de fusion d'informations, a été mise en place. L'approche a montré son intérêt dans l'ajustement efficace des paramètres et dans la coopération avec l'expert.
Author: Abdellah Lamallem
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Languages : fr
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Les systèmes de fusion d'informations sont principalement composés, d'outils mathématiques permettant de réaliser la représentation et la combinaison des données. L'objectif de ces systèmes peut s'exprimer comme un problème de décision sur la vérité ou la vraisemblance d'une proposition étant donné une ou plusieurs informations issues de différentes sources. Les systèmes de fusion cherchent à exploiter au mieux les propriétés des sources de données en tenant compte de l'imperfection de l'information (imprécis, incomplet, ambigu, incertain, etc.) ainsi que l'aspect redondant, complémentaire et conflictuel des informations. Le système de fusion concerné par cette thèse a la capacité d'intégrer dans ses traitements de la connaissance experte. On le nomme système de fusion coopératif. Puisque ce système cherche à intégrer pleinement les experts dans son fonctionnement, il est important de mettre à disposition des utilisateurs des informations aidant à mieux comprendre la fusion réalisée. De tels systèmes disposent de nombreux paramètres à régler et ces derniers ont un impact important sur la qualité des résultats obtenus. Une des grandes problématiques liées à ces systèmes de fusion d'informations porte sur l'évaluation de leurs performances. L'évaluation doit permettre d'améliorer la qualité de la fusion, d'améliorer l'interaction expert/système et d'aider à mieux ajuster les paramètres du système. En général, l'évaluation de tels systèmes est réalisée en fin de chaîne par une évaluation globale du résultat. Mais, celle-ci ne permet pas de savoir précisément l'endroit de la chaîne qui nécessite une intervention. Une autre difficulté réside dans le fait qu'une vérité terrain complète sur le résultat n'est pas toujours disponible, ce qui complique la tâche d'évaluation de performances de ce type de systèmes. Le contexte applicatif de ce travail est l'interprétation d'images tridimensionnelles (images tomographiques, images sismiques, images synthétiques, ...). Dans ce contexte une évaluation locale des systèmes de fusion d'informations, a été mise en place. L'approche a montré son intérêt dans l'ajustement efficace des paramètres et dans la coopération avec l'expert.
Author: Lauro Snidaro
Publisher: Springer
ISBN: 9783319804644
Category : Computers
Languages : en
Pages : 0
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Book Description
This text reviews the fundamental theory and latest methods for including contextual information in fusion process design and implementation. Chapters are contributed by the foremost international experts, spanning numerous developments and applications. The book highlights high- and low-level information fusion problems, performance evaluation under highly demanding conditions, and design principles. A particular focus is placed on approaches that integrate research from different communities, emphasizing the benefit of combining different techniques to overcome the limitations of a single perspective. Features: introduces the terminology and core elements in information fusion and context; presents key themes for context-enhanced information fusion; discusses design issues in developing context-aware fusion systems; provides mathematical grounds for modeling the contextual influences in representative fusion problems; describes the fusion of hard and soft data; reviews a diverse range of applications.
Author: A. E. Schindler
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 27
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Author: Florentin Smarandache
Publisher: Infinite Study
ISBN:
Category : Biography & Autobiography
Languages : en
Pages : 932
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This fifth volume on Advances and Applications of DSmT for Information Fusion collects theoretical and applied contributions of researchers working in different fields of applications and in mathematics, and is available in open-access. The collected contributions of this volume have either been published or presented after disseminating the fourth volume in 2015 (available at fs.unm.edu/DSmT-book4.pdf or www.onera.fr/sites/default/files/297/2015-DSmT-Book4.pdf) in international conferences, seminars, workshops and journals, or they are new. The contributions of each part of this volume are chronologically ordered. First Part of this book presents some theoretical advances on DSmT, dealing mainly with modified Proportional Conflict Redistribution Rules (PCR) of combination with degree of intersection, coarsening techniques, interval calculus for PCR thanks to set inversion via interval analysis (SIVIA), rough set classifiers, canonical decomposition of dichotomous belief functions, fast PCR fusion, fast inter-criteria analysis with PCR, and improved PCR5 and PCR6 rules preserving the (quasi-)neutrality of (quasi-)vacuous belief assignment in the fusion of sources of evidence with their Matlab codes. Because more applications of DSmT have emerged in the past years since the apparition of the fourth book of DSmT in 2015, the second part of this volume is about selected applications of DSmT mainly in building change detection, object recognition, quality of data association in tracking, perception in robotics, risk assessment for torrent protection and multi-criteria decision-making, multi-modal image fusion, coarsening techniques, recommender system, levee characterization and assessment, human heading perception, trust assessment, robotics, biometrics, failure detection, GPS systems, inter-criteria analysis, group decision, human activity recognition, storm prediction, data association for autonomous vehicles, identification of maritime vessels, fusion of support vector machines (SVM), Silx-Furtif RUST code library for information fusion including PCR rules, and network for ship classification. Finally, the third part presents interesting contributions related to belief functions in general published or presented along the years since 2015. These contributions are related with decision-making under uncertainty, belief approximations, probability transformations, new distances between belief functions, non-classical multi-criteria decision-making problems with belief functions, generalization of Bayes theorem, image processing, data association, entropy and cross-entropy measures, fuzzy evidence numbers, negator of belief mass, human activity recognition, information fusion for breast cancer therapy, imbalanced data classification, and hybrid techniques mixing deep learning with belief functions as well. We want to thank all the contributors of this fifth volume for their research works and their interests in the development of DSmT, and the belief functions. We are grateful as well to other colleagues for encouraging us to edit this fifth volume, and for sharing with us several ideas and for their questions and comments on DSmT through the years. We thank the International Society of Information Fusion (www.isif.org) for diffusing main research works related to information fusion (including DSmT) in the international fusion conferences series over the years. Florentin Smarandache is grateful to The University of New Mexico, U.S.A., that many times partially sponsored him to attend international conferences, workshops and seminars on Information Fusion. Jean Dezert is grateful to the Department of Information Processing and Systems (DTIS) of the French Aerospace Lab (Office National d’E´tudes et de Recherches Ae´rospatiales), Palaiseau, France, for encouraging him to carry on this research and for its financial support. Albena Tchamova is first of all grateful to Dr. Jean Dezert for the opportunity to be involved during more than 20 years to follow and share his smart and beautiful visions and ideas in the development of the powerful Dezert-Smarandache Theory for data fusion. She is also grateful to the Institute of Information and Communication Technologies, Bulgarian Academy of Sciences, for sponsoring her to attend international conferences on Information Fusion.
Author: Gilles Zunino
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Languages : fr
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La fusion de données est une technique de traitement de l'information qui combine plusieurs données dans le but d'obtenir un jugement plus fondé que celui obtenu en considérant chaque information isolement. Ce mémoire s'intéresse à la combinaison de données représentés par des distributions de possibilités. La fusion de données peut servir deux causes bien distinctes. Le but de la première est d'utiliser la redondance de sources différentes pour obtenir une information plus fiable. Dans la seconde, une information a priori existe et doit être affinée à la lumière d'une nouvelle évidence. L'objectif de cette thèse est de faire la synthèse des différentes approches, de proposer de nouveaux opérateurs de fusion, d'étudier l'implantation des algorithmes sur un calculateur, de créer un guide facilitant le choix de l'opérateur en fonction de l'application et de suggérer une méthode d'évaluation des opérateurs de fusion. Le premier chapitre présente les opérateurs de fusion simples. Le deuxième chapitre aborde les opérateurs dit adaptatifs qui tentent automatiquement de déterminer le mode de combinaison adéquat. Le troisième chapitre aborde le cas de la fusion de plus de deux sources. Le quatrième chapitre s'intéresse aux opérateurs de fusion construits à l'aide du principe d'extension de Zadeh et aux intégrales floues. Le cinquième chapitre présente les opérateurs de fusion dissymétriques spécialement conçus pour combiner des sources non complémentaires. Le sixième chapitre aborde les aspects pratiques de l'implantation d'un système de fusion de distributions de possibilité sur un calculateur. Le septième chapitre propose quelques techniques de mesure du gain introduit lors d'une opération de fusion et une méthode de choix de l'opérateur de fusion en fonction de l'application.
Author:
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Category : Aeronautics
Languages : en
Pages : 772
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ISBN:
Category : Science
Languages : en
Pages : 484
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Author: Mahendra Mallick
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 0470639059
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 738
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A unique guide to the state of the art of tracking, classification, and sensor management This book addresses the tremendous progress made over the last few decades in algorithm development and mathematical analysis for filtering, multi-target multi-sensor tracking, sensor management and control, and target classification. It provides for the first time an integrated treatment of these advanced topics, complete with careful mathematical formulation, clear description of the theory, and real-world applications. Written by experts in the field, Integrated Tracking, Classification, and Sensor Management provides readers with easy access to key Bayesian modeling and filtering methods, multi-target tracking approaches, target classification procedures, and large scale sensor management problem-solving techniques. Features include: An accessible coverage of random finite set based multi-target filtering algorithms such as the Probability Hypothesis Density filters and multi-Bernoulli filters with focus on problem solving A succinct overview of the track-oriented MHT that comprehensively collates all significant developments in filtering and tracking A state-of-the-art algorithm for hybrid Bayesian network (BN) inference that is efficient and scalable for complex classification models New structural results in stochastic sensor scheduling and algorithms for dynamic sensor scheduling and management Coverage of the posterior Cramer-Rao lower bound (PCRLB) for target tracking and sensor management Insight into cutting-edge military and civilian applications, including intelligence, surveillance, and reconnaissance (ISR) With its emphasis on the latest research results, Integrated Tracking, Classification, and Sensor Management is an invaluable guide for researchers and practitioners in statistical signal processing, radar systems, operations research, and control theory.
Author: Bassam El-Eter
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Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Author: Pingliang Zeng
Publisher: Springer Nature
ISBN: 9819914396
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 1306
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This book includes original, peer-reviewed research papers from the 37th Annual Conference of Power System and Automation in Chinese Universities (CUS-EPSA), held in Hangzhou, China on October 23-25, 2022. These papers cover topics as Evolution and development path of the power system, Resilience assessment, analysis and planning of power system, Power system planning and reliability, Modelling and simulation of novel power system, Power electronic for power system stability analysis, Power system relay protection and automation and so on. The papers included in this proceedings share the latest research results and practical application examples on the methodologies and algorithms in these areas, which makes the book a valuable reference for researchers, engineers, and university students.
