Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

Thèse de Samir HACHOUR

Suivi et classification d’objets multiples : contributions avec la théorie des fonctions de croyance

Date de début : 1er décembre 2011
Mots clés : Suivi et classification d'objets, association de données, fonctions de croyance, fusion multi-capteurs
Encadrement :

Cette thèse aborde le problèeme du suivi et de la classification de plusieurs objets simultanément.Il est montré dans la thèese que les fonctions de croyance permettent d’améliorer les résultatsfournis par des méthodes classiques à base d’approches Bayésiennes. En particulier, une précédenteapproche développée dans le cas d’un seul objet est étendue au cas de plusieurs objets. Il est montréque dans toutes les approches multi-objets, la phase d’association entre observations et objetsconnus est fondamentale. Cette thèse propose également de nouvelles méthodes d’associationcrédales qui apparaissent plus robustes que celles trouvées dans la littérature. Enfin, est abordée laquestion de la classification multi-capteurs qui nécessite une seconde phase d’association. Dans cedernier cas, deux architectures de fusion des données capteurs sont proposées, une dite centraliséeet une autre dite distribuée. De nombreuses comparaisons illustrent l’intérêt de ces travaux, queles classes des objets soient constantes ou variantes dans le temps.

Axes scientifiques impliqués :

Domaines d'application impliqués :

Aucun partenaire n'est associé à ces travaux.

Soutenance

Soutenance ayant eu lieu le 05/06/2015 à 10:00 Salle Prestige - FSA - Béthune

Jury :

  • Président Didier MAQUIN Université de Lorraine
  • Rapporteur Thierry DENOEUX Université de Technologie de Compiègne
  • Rapporteur Arnaud MARTIN Université de Rennes 1
  • Examinateur Jean-Charles NOYER Université du Littoral côte d'Opale