Reconnaissance de formes et d’objets en environnement incertain : application à la reconnaissance de cibles radar

par Mohamed Nabil Saidi

Thèse de doctorat en Sciences et technologies de l'information et de la communication

Sous la direction de Ali Khenchaf et de Driss Aboutajdine.

Soutenue en 2010

à Brest en cotutelle avec l'Université Mohammed V-Agdal (Rabat, Maroc) .


  • Résumé

    La reconnaissance automatique de cibles radar trouve de nombreuses applications en environnement incertain aérien et maritime. Par exemple, pour le cas du trafic des navires qui devient de plus en plus important, et pour le cas des risques de pollution qui sont toujours présents au quotidien. Il s’avère donc nécessaire d’introduire des méthodes originales permettant la mise à disposition de traitements automatiques pour l’aide à la reconnaissance de cibles à partir des images radar ISAR (Inverse Synthetic Aperture Radar). D’autre part, le volume de données radar devient de plus en plus très important, ceci conduit à l’étude des méthodes semi-automatiques de reconnaissance en faisant intervenir l’opérateur humain dans le processus. La méthodologie adoptée dans le cadre de cette thèse est inspirée du processus d’extraction de connaissances à partir de données (ECD). Le processus ECD, adapté au domaine radar, est constitué de quatre grandes phases allant de l’acquisition et la préparation des données (prétraitement des données et extraction des paramètres) jusqu’à l’interprétation et l’évaluation des résultats, en passant par la phase de classification. Après l’acquisition des signaux radar et la reconstruction des images ISAR par l’analyse de Fourier, l’extraction des caractéristiques les plus discriminantes et en particulier, celles de la forme est réalisée. Dans la phase de classification, nous utilisons dans un premier temps les méthodes de classification telles que les machines à vecteur de support et les k plus proches voisins et dans un deuxième temps nous étudions l’influence de la fusion d’informations sur les performances globales de reconnaissance. Enfin, nous proposons une autre approche qui fait inclure la pose de la cible au sein du système de reconnaissance.

  • Titre traduit

    Application to radar target recognition


  • Résumé

    This thesis presents Radar Automatic Target Recognition (RATR) in uncertam environment using Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR) images. By including the human operator in the system, the recognition process 15 achieved from the acquisition step aux! the image reconstruction to the features extraction and the classification step. The methodology adopted in this thesis is inspired from the artificial intelligence approach. This methodology is known as Knowledge Discovery from Data (KDD) which we have adapted to radar target recognition system. After the radar signal acquisition from an ahechoic chamber of ENSIETA (Brest, France) and the ISAR images reconstruction by Fourier analysis, the most discriminant features, in particular the shapes of targets are extracted. The classification stage is performed by supervised methods such as Support Vector Machines (SVM) and K-Nearest Neighbors (K-NN). Then, we investigate the impact of information fusion on recognition performance using fusion methods like the theory of belief functions and the majority vote rule. Finally, we propose another approach that included the pose of the targets in the recognition system.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (150 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 137-150

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Bretagne Occidentale. Service commun de la documentation Section Droit-Sciences-STAPS.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TBRE2010/93
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