Dissimmetric fusion of incomplete data for classification of underwater objects

To classify objects located in their environment, underwater mobile robots use sequential sensory data (sonar) . These pieces of information are imperfect, that means imprecise, uncertain and incomplete . Incompleteness is defined as the unavailability of some parameters which makes some classification criteria impossible to compute and which delays the decisions . The paper proposes to model data in the framework of possibility theory, and to apply fuzzy calculus to evaluate criteria even in the case of incompleteness . Results are sequentially fused by a dissymmetric combination process . The different dissymmetric fusion rules are reviewed and a specific dissymmetric operator is proposed to solve the incompleteness problem .Afin de classer les objets présents dans leur environnement, les robots mobiles sous-marins peuvent exploiter des informations sensorielles acquises séquentiellement (sonar). Elles sont généralement qualifiées d'imparfaites, c'est-à-dire qu'elles sont imprécises, incertaines et incomplètes. L'incomplétude est vue ici comme l'indisponibilité d'un jeu de paramètres rendant impossible le calcul des critères de classification qui en dépendent, retardant ainsi la prise de décision. L'article propose de modéliser les informations dans le cadre de la théorie des possibilités, et d'appliquer le calcul flou afin d'évaluer des critères même en présence d'incomplétude. Les résultats ainsi obtenus sont fusionnés séquentiellement par un processus de combinaison dissymétrique. Les différentes lois de fusion dissymétrique sont passées en revue et une loi spécifique au traitement de l'incomplétude est proposée

Imprecise data fusion

Possibility theory offers a natural setting for representing imprecise data and poor information. This theory turns out to be quite useful for the purpose of pooling pieces of information stemming from several sources (for instance, several experts, sensors, or databases) . Indeed it looks more flexible than probability theory for the representation of aggregation modes that do not express averaging processes . This paper tentatively explains why possibility theory is appealing for the fusion of imprecise data, and it describes several aggregation modes it allows, along with their underlying assumptions . The existence of adaptive combination rules are pointed out, that take into account the level of conflict between the sources . This approach sounds natural in the pooling of expert opinions . It is suggested here that, under some assumptions, it might also be useful in sensor data fusion .La théorie des possibilités offre un cadre formel naturel pour la représentation de données imprécises, d'informations pauvres. Cette théorie prend tout son intérêt quand il s'agit d'agréger des informations issues de plusieurs sources (par exemple un groupe d'experts, un ensemble hétérogène de capteurs, plusieurs bases de données). En effet elle s'avère être beaucoup plus souple que la théorie des probabilités pour décrire des modes d'agrégation qui ne correspondent pas à des moyennes. Dans cet article on tente d'expliquer pourquoi la théorie des possibilités est intéressante dans le problème de fusion d'informations imprécises, et on décrit les modes d'agrégation qu'elle permet de représenter, avec les hypothèses qui les sous-tendent. On indique notamment l'existence d'opérations de combinaison adaptatives qui prennent en compte le niveau de conflit entre les sources. Cette approche semble justifiée pour l'agrégation d'opinions d'experts. On suggère ici qu'elle peut, dans certaines conditions, être utilisée pour la fusion multi-capteur

Merging fuzzy information : application to guidance of agricultural vehicles

This Paper presents an application of automatic guidance of a combine harvester by data fusion. Both a laser rangefinder and a monochromatic camera provide redundant information. The problem of feature combination is presented: three models are proposed (probabilities, possibilities and Dempster Shafer theory). A reliability criteria, associated with each sensor data is used into a fuzzy based reasonning system in order to decide what to do: driving the machine using sensor data, driving the machine using prediction information or setting an alarm and let the operator driving it.Cet article concerne une application d'aide au guidage d'une moissonneuse batteuse par fusion de capteurs. L'utilisation d'une caméra et d'un télémètre laser fournit des mesures indépendantes et redondantes. La formalisation d'un problème de fusion d'attributs issus du traitement d'images est présentée et trois modèles sont proposés (modèle probabiliste, modèle possibiliste et modèle basé sur la théorie de l'évidence). La prise en compte de la fiabilité associée aux mesures capteurs est utilisée dans la mise en oeuvre d'un module de raisonnement flou afin de décider si la connaissance que l'on a de la scène permet de commander le véhicule ou s'il faut rendre la main au conducteur

Adaptability and possibilistic combination: application to multi-cameras vision

This paper presents the problem of uncertain information combination through the framework of possibility theory. Three aggregation behaviours exist according to available information are in conflict or not : conjunction, trade-off and disjunction. Although this classification is attractive, it is not satisfying because it is too coarse ; indeed, the sudden change from a combination mode to another one creates some discontinuities for the computation of resulting distributions . This is not desirable ; to overcome this problem, Dubois and Prade have exhibited four adaptive combination rules . Their combination mode adapts itself to the amount of conflict existing between different data. The most elaborate of these four rules allows to combine from conjunction to disjunction . We present a behavioural study of this rule and we apply it to a problem of computer vision . Finally, we establish some properties concerning its sensitivity to corrupt values ; in particular we highlight an hysteresis phenomenon, that is a memory ofpast conflicts .Cet article présente le problème de la combinaison d'informations incertaines à travers le cadre de la théorie des possibilités. Trois comportements de combinaison existent suivant que les informations disponibles sont en conflit ou non: la conjonction, le compromis et la disjonction. Bien que cette classification soit séduisante, elle n'est pas satisfaisante car trop grossière; en effet, le passage soudain d'un mode de combinaison à un autre engendre des discontinuités dans le calcul des distributions résultantes. Cela n'est pas souhaitable; pour surmonter ce problème, Dubois et Prade ont proposé quatre règles de combinaison adaptative. Leur mode d'agrégation s'adapte automatiquement à la quantité de conflit présente entre les différentes données. La plus élaborée de ces quatre règles permet de combiner de la conjonction et la disjonction. Nous présentons une étude comportementale de cette règle et nous l'appliquons à un problème de vision artificielle. Enfin, nous établissons quelques proprietés concernant sa sensibilité face à des mesures aberrantes; en particulier, nous mettons en évidence un phénomène d'hystérésis, c'est-à-dire une mémoire des conflits passé

Conception de systèmes experts d'identification de cibles à l'aide de la logique floue

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Sensors data fusion for the absolute localisation of a mobile robot by a possibility theory based method. Comparison with Kalman filter

In order to improve autonomous system, it is necessary to determine accurately its position . In this paper, a method based on possibility theory has been developed in the experimental framework of the localisation of a miniature mobile robot from odometry reading and exteroceptive sensors into an environment equipped with beacons . The data are modelled in the setting of the possibility theory which provides interesting tools of representing imprecision and uncertainty . A comparison with a classical method (Kalman filter) taken as a reference is realised . Basically, the fusion procedure by Kalman filtering method can be seen as a weighted average by the information uncertainties . Its principle is to favour the information with low uncertainty (i.e. low variance) and to realise a fusion by "minimisation of variance" . On the other hand, the adaptive combination rule used in the possibilistic method takes into account the level of conflict between the sources and favour the redundancy of the information which are in agreement . Then, it is rather a fusion by "agreement" . In spite of these fundamental discrepancies, the outcomes of simulation and/or of experiences on the real robot, obtained by both methods are satisfactory and quite close .Pour améliorer l'autonomie d'un système mobile, il nécessaire de pouvoir déterminer précisément sa position. Dans cet article, une méthode basée sur la théorie des possibilités a été développée dans le cadre applicatif de la localisation d'un robot mobile miniature à partir de données odométriques et extéroceptives dans un environnement balisé. La modélisation des données est réalisée dans le cadre de la théorie des possibilités qui fournit des outils intéressants de représentation de l'imprécision et de l'incertitude. De plus, les contraintes souples qui régissent cette théorie permettent un choix étendu pour la combinaison des informations issues des différentes sources, allant du mode conjonctif au mode disjonctif en passant par le mode compromis. Nous nous sommes particulièrement intéressés ici à la règle de combinaison adaptative proposée par Dubois et Prade. Une chaîne complète de fusion des données odométriques et extéroceptives sous forme de distributions de possibilité est ainsi proposée et mise en oeuvre pour la localisation aussi bien en simulation que par des expériences réelles. Cette méthode fait l'objet d'une comparaison détaillée avec la méthode du filtrage de Kalman. Alors que la méthode de Kalman réalise une fusion par moyenne pondérée par l'incertitude liée aux informations (fusion par minimisation de la variance) la méthode possibiliste privilégie, elle, la redondance des informations fournies par les sources (fusion par concordance). Malgré ces différences fondamentales, les résultats obtenus par les deux approches sont assez voisines et la méthode possibiliste possède a priori une meilleure robustesse pour traiter des données conflictuelles

SARIPOD : Système multi-Agent de Recherche Intelligente POssibiliste de Documents Web

La présente thèse de doctorat en informatique propose un modèle pour une recherche d'information intelligente possibiliste des documents Web et son implémentation. Ce modèle est à base de deux Réseaux Petits Mondes Hiérarchiques (RPMH) et d'un Réseau Possibiliste (RP) : Le premier RPMH consiste à structurer les documents retrouvés en zones denses de pages Web thématiquement liées les unes aux autres. Nous faisons ainsi apparaître des nuages denses de pages qui traitent d'un sujet et des sujets connexes (assez similaires sémantiquement) et qui répondent toutes fortement à une requête. Le second RPMH est celui qui consiste à ne pas prendre les mots-clés tels quels mais à considérer une requête comme multiple en ce sens qu'on ne cherche pas seulement le mot-clé dans les pages Web mais aussi les substantifs qui lui sont sémantiquement proches. Les Réseaux Possibilistes combinent les deux RPMH afin d'organiser les documents recherchés selon les préférences de l'utilisateur. En effet, l'originalité du modèle proposé se décline selon les trois volets suivants qui synthétisent nos contributions. Le premier volet s'intéresse au processus itératif de la reformulation sémantique de requêtes. Cette technique est à base de relations de dépendance entre les termes de la requête. Nous évaluons notamment les proximités des mots du dictionnaire français « Le Grand Robert » par rapport aux termes de la requête. Ces proximités sont calculées par le biais de notre approche de recherche des composantes de sens dans un RPMH de dictionnaire de mots par application d'une méthode basée sur le dénombrement des circuits dans le réseau. En fait, l'utilisateur du système proposé choisit le nombre de mots sémantiquement proches qu'il désire ajouter à chaque terme de sa requête originelle pour construire sa requête reformulée sémantiquement. Cette dernière représente la première partie de son profil qu'il propose au système. La seconde partie de son profil est constituée des choix des coefficients de pertinence possibilistes affectés aux entités logiques des documents de la collection. Ainsi, notre système tient compte des profils dynamiques des utilisateurs au fur et à mesure que ces derniers utilisent le système. Ce dernier est caractérisé par son intelligence, son adaptativité, sa flexibilité et sa dynamicité. Le second volet consiste à proposer des relations de dépendance entre les documents recherchés dans un cadre ordinal. Ces relations de dépendance entre ces documents traduisent les liens sémantiques ou statistiques évaluant les distributions des termes communs à des paires ou ensembles de documents. Afin de quantifier ces relations, nous nous sommes basés sur les calculs des proximités entres ces documents par application d'une méthode de dénombrement de circuits dans le RPMH de pages Web. En effet, les documents peuvent ainsi être regroupés dans des classes communes (groupes de documents thématiquement proches). Le troisième volet concerne la définition des relations de dépendance, entre les termes de la requête et les documents recherchés, dans un cadre qualitatif. Les valeurs affectées à ces relations traduisent des ordres partiels de préférence. En fait, la théorie des possibilités offre deux cadres de travail : le cadre qualitatif ou ordinal et le cadre quantitatif. Nous avons proposé notre modèle dans un cadre ordinal. Ainsi, des préférences entre les termes de la requête se sont ajoutées à notre modèle de base. Ces préférences permettent de restituer des documents classés par préférence de pertinence. Nous avons mesuré aussi l'apport de ces facteurs de préférence dans l'augmentation des scores de pertinence des documents contenant ces termes dans le but de pénaliser les scores de pertinence des documents ne les contenant pas. Pour la mise en place de ce modèle nous avons choisi les systèmes multi-agents. L'avantage de l'architecture que nous proposons est qu'elle offre un cadre pour une collaboration entre les différents acteurs et la mise en œuvre de toutes les fonctionnalités du système de recherche d'information (SRI). L'architecture s'accorde parfaitement avec le caractère intelligent possibiliste et permet de bénéficier des capacités de synergie inhérente entre les différentes composantes du modèle proposé. Dans le présent travail, nous avons donc pu mettre en exergue à travers les expérimentations effectuées l'intérêt de faire combiner les deux RPMH via un réseau possibiliste dans un SRI, ce qui permet d'enrichir le niveau d'exploration d'une collection. Ce dernier n'est pas limité aux documents mais l'étend en considérant les requêtes. En effet, la phase de reformulation sémantique de requête permet à l'utilisateur de profiter des autres documents correspondants aux termes sémantiquement proches des termes de la requête originelle. Ces documents peuvent exister dans d'autres classes des thèmes. En conséquence, une reclassification proposée par le système s'avère pertinente afin d'adapter les résultats d'une requête aux nouveaux besoins des utilisateurs. ABSTRACT : This Ph.D. thesis proposes a new model for a multiagent possibilistic Web information retrieval and its implementation. This model is based on two Hierarchical Small-Worlds (HSW) Networks and a Possibilistic Networks (PN): The first HSW consists in structuring the founded documents in dense zones of Web pages which strongly depend on each other. We thus reveal dense clouds of pages which "speak" more or less about the same subject and related subjects (semantically similar) and which all strongly answer user's query. The second HSW consists in considering the query as multiple in the sense that we don't seek only the keyword in the Web pages but also its semantically close substantives. The PN generates the mixing of these two HSW in order to organize the searched documents according to user's preferences. Indeed, the originality of the suggested model is declined according to three following shutters' which synthesize our contributions. The first shutter is interested in the iterative process of query semantic reformulation. This technique is based on relationship dependence between query's terms. We evaluate in particular the semantics proximities between the words of the French dictionary "Le Grand Robert" and query's terms. These proximities are calculated via our approach of research of the semantics components in the HSW of dictionary of words by application of our method of enumeration of circuits in the HSW of dictionary. In fact, the user of the suggested system chooses the number of close words that he desire to add to each word of his initial query to build his semantically reformulated query. This one represents the first part of user's profile which he proposes to the system. The second part of its profile makes up of its choices of the coefficients of relevance possibilistic of the logical entities of the documents of the collection. Thus, our system takes account of the dynamic profiles of its users progressively they use the system, which proves its intelligence, its adaptability, its flexibility and its dynamicity. The second shutter consists in proposing relationship dependence between documents of the collection within an ordinal framework. These relationships dependence between these documents represent the semantic or statistical links evaluating the distributions of the general terms to pairs or sets of documents.  In order to quantify these relationships, we are based on the calculations of the proximities between these documents by application of a method enumerating of circuits in the HSW of Web pages. Indeed, the documents can thus be clustered in common classes (groups of close documents). The third shutter is related to the definition of the relationships dependence between query's terms and documents of the collection, within a qualitative framework. The assigned values to these relations translate preferably partial orders. In fact, possibilistic theory offers two working frameworks:  the qualitative or ordinal framework and the numerical framework.  We proposed our model within an ordinal framework. Thus, we add to our basic model preferences between query's terms. These preferences make it possible to restore documents classified by relevance's preference. We also measured the contribution of these preferably factors in the increase of the relevance's scores of  documents containing these terms with an aim of penalizing the relevance's scores of the documents not containing them. For the installation of this model we chose multiagent systems. The advantage of the proposed architecture is that it offers a framework for collaboration between the various actors and the implementation of all the functionalities of the information retrieval system. Architecture agrees perfectly with the possibilistic intelligent character and makes it possible to profit from the capacities of inherent synergy in the suggested model. We thus could put forward, through the carried out experiments, the goal of combining the two HSW via a possibilistic network in an information retrieval system, which makes it possible to enrich the exploration level of a collection. This exploration is not only limited to the documents but it extends by considering also the query. Indeed, the semantic query reformulation phase makes it possible to benefit user from other documents which contain some close terms of the initial query. These documents can exist in other topics classes. Consequently, a reclassification suggested by the system proves its relevance in order to adapt query's results to new user's needs

Classification in pattern recognition. New tools to adapt a system to its environment

This paper presents a new theoretic tool based on Information Theory, the main interest of which is to acutely evaluate the classification tools . The particular nature of real-world objects recognition involves us to design systems based on multi-points of view approaches . The fusion stage has to adapt itself to the environment . We show that neural networks allow to learn the fusion function, optimized to the data and the structure of the composite system . The performance of a composite recognition system is closed to the partition of the available information on each classification tools . A Genetic algorithm is designed to adapt the parameters space partition with the set of classification tools among the quality of the composite system, genetic algorithm .Cet article présente un nouvel outil théorique fondé sur la Théorie de l'information afin de réaliser une évaluation d'un outil de classement plus fine que les mesures classiques. Nous travaillons dans le cadre de la Reconnaissance d'objets naturels complexes et compliqués. La nature même du problème incite à travailler à l'aide d'une approche multi-points de vue décisionnels, fusionnés de façon adaptative. Nous montrons que les réseaux connexionnistes permettent l'apprentissage d'une fonction de fusion optimisée selon la nature du problème et la structure du Système de Reconnaissance. Nous montrons aussi que la répartition de l'information sur chaque outil de classement contribue à une meilleure reconnaissance. Une approche de type génétique est alors conçue pour adapter la partition de l'espace des paramètres relativement à l'ensemble des outils disponibles

Une approche systémique unifiée pour l’optimisation durable des systèmes socio-environnementaux: Ingénierie des systèmes de décision en univers incertain

Nowadays, the sustainability of human activities is a major worldwide concern. The challenge is to evaluate such activities not only in terms of efficiency and productivity, but also in terms of their economic, social, environmental, etc. durability. For this, the experts of these areas need to work collaboratively. In this context, human societies are facing several major challenges such as: (1) process a large amount of information whose volume increases exponentially (“big data”), (2) live in a both dynamic and imperfect real world, (3) predict and assess future states of its activities.The researches we have conducted in this thesis contribute in particular to the domain of decision systems engineering under uncertainty. We have chosen the field of general socio-environmental systems as subject of study, particularly the multidisciplinary field of agriculture. We propose a systemic approach for the sustainable optimization of socio-environmental systems: (1) the meta-modeling of socio-environmental systems, (2) the generic representation of data imperfection flowing in such systems, associated to a decision model in uncertain environment and finally (3) the simulation and the assessment of such systems in dynamic environment for the purpose of decision making by experts which we have illustrated by both a service-oriented architecture model and case studies applied to the agriculture domain.De nos jours, la durabilité des activités humaines devient une préoccupation majeure dans le monde entier. Il s’agit d’évaluer ces activités non seulement en matière d’efficacité et de productivité, mais aussi en ce qui concerne leurs durabilités économique, sociale, environnementale, etc. Pour ce faire, les experts de ces différents domaines doivent travailler en collaboration. Dans ce contexte, les sociétés humaines sont confrontées à plusieurs défis majeurs qui sont les suivants : (1) traiter de grandes quantités d’informations (« big data »), (2) évoluer dans un monde réel dynamique et imparfait, (3) prévoir et évaluer les états futurs de ses activités.Les recherches que nous avons menées dans cette thèse contribuent plus particulièrement au domaine de l’ingénierie des systèmes de décision en univers incertain. Nous prenons comme objet d'étude général le domaine des systèmes socio-environnementaux, et plus particulièrement le domaine pluridisciplinaire de l’agriculture. Nous proposons une approche systémique pour l’optimisation durable des systèmes socio-environnementaux : (1) la méta-modélisation des systèmes socio-environnementaux, (2) la représentation générique de l’imperfection des informations qui circulent dans ces systèmes, associée à un modèle de décision en contexte incertain et enfin (3) la simulation et l’évaluation de ces systèmes en environnement dynamique en vue de prises de décisions par des experts, que nous avons illustrée par un modèle d’architecture orientée service ainsi que des études de cas appliquées au domaine de l’agriculture

Identification de personnes par fusion de différentes modalités biométriques

This thesis contributes to the resolution of the problems which are related to the analysis of the biometric data outcome from the iris, the fingerprint and the fusion of these two modalities, for person identification. Thus, after the evaluation of those proposed biometric systems, we have shown that the multimodal biometric system based on iris and fingerprint outperforms both monomodal biometric systems based whatsoever on the iris or on the fingerprint.Cette thèse contribue essentiellement à la résolution des problèmes liés à l'analyse des données biométriques issues de l'iris, de l'empreinte digitale et de la fusion de ces deux modalités pour l'identification de personne. Ainsi, après l'évaluation des trois systèmes biométriques proposés, nous avons prouvé que le système biométrique multimodal basé sur l'iris et l'empreinte digitale est plus performant que les deux systèmes biométriques monomodaux basés que se soit sur l'iris ou sur l'empreinte digitale