Thèse soutenue

Fusion d'informations pour la reconnaissance automatique d'adresses postales dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance

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Auteur / Autrice : David Mercier
Direction : Thierry Denoeux
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Technologies de l'information et des systèmes
Date : Soutenance en 2006
Etablissement(s) : Compiègne

Résumé

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Dans ce mémoire, un problème de fusion de décisions postales est présenté. Une des caractéristiques de ce problème réside dans l'organisation hiérarchique des décisions, chaque lecteur d'adresses postales pouvant fournir une décision d'un niveau quelconque dans la hiérarchie. Plusieurs modèles de fusion de décisions postales sont construits dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance. Des méthodes de construction d'une fonction de croyance à partir d'une matrice de confusion et d'une hiérarchie, sont exposées, ainsi que la méthode de prise de décision permettant un ajustement de la combinaison aux contraintes de taux de lecture et taux d'erreur attendues par l'utilisateur. Des performances probantes sont obtenues par ces modèles. Sur le plan théorique, de nouveaux outils de manipulation de fonctions de croyance ont été développés afin d'exploiter plus finement des informations sur la fiabilité des sources à combiner. Par l'affaiblissement contextuel, la dépendance au contexte de la fiabilité peut être prise en compte. Par le mécanisme général de correction proposé, différents états de fiabilité peuvent être modélisés, ce qui permet de développer des stratégies de correction autres qu'un affaiblissement.