Fuzzy knowledge base construction through belief networks based on Lukasiewicz logic

In this paper, a procedure is proposed to build a fuzzy knowledge base founded on fuzzy belief networks and Lukasiewicz logic. Fuzzy procedures are developed to do the following: to assess the belief values of a consequent, in terms of the belief values of its logical antecedents and the belief value of the corresponding logical function; and to update belief values when new evidence is available

Data fusion in image processing: information models and decisions

We present the definitions and necessary steps for data fusion in image processing . We introduce then the different tools used for modelizing information issued from various sensors, for combining these pieces of information, and then for taking a decision . We focus on probabilistic and Bayesian inference, evidence theory, fuzzy sets and possibility theory. We underline the key features of data fusion in image processing : uncertainty and imprecision . We show how the management of these two characteristics, intrinsic to image processing, induces choices of models and fusion operators.Nous présentons les définitions et les étapes nécessaires à la fusion de données en traitement des images. Nous introduisons ensuite les divers outils utilisés à ce jour pour modéliser les informations issues de divers capteurs, combiner ces informations puis décider, en nous focalisant sur les théories probabilistes et bayésiennes, des croyances, des ensembles flous et des possibilités. Nous insistons sur les points centraux de la fusion d'images: l'incertain et l'imprécis. Nous montrons comment la prise en compte de ces deux caractéristiques intrinsèques du traitement de l'image induit des choix dans les modèles et les opérateurs de fusio