Traitement de l'information et modélisation

TAF - Technique Avancée de Fusion

Objectif

Etudier des concepts théoriques innovants permettant d’accroître le champ de formalisation des problèmes posés par la fusion de données.

Apport Onera

Les travaux amonts menés récemment en fusion de données au DTIM concernent essentiellement le développement de nouvelles règles de fusion dans le cadre de la DSmT (Dezert-Smarandache Theory of plausible and paradoxical reasoning). Plusieurs règles, appelées règles PCR (Proportional Conflict Redistribution), basées sur le transfert proportionnel des masses de crédibilités des informations conflictuelles ont été proposées comme alternatives à la règle hybride de transfert direct (DSm hybrid rule) afin d'améliorer la précision et la pertinence des résultats de la combinaison d'information et permettre de travailler au delà des limites d'application des règles de fusion proposées dans le cadre de la théorie de l'évidence développée en 1976 par Glenn Shafer. L'intérêt des nouvelles règles a été démontré sur des scénarios de pistage multicibles exploitant à la fois des informations de nature cinématique et d'attribut. La DSmT est à la fois un nouveau paradigme pour la fusion d'informations et une extension naturelle de la DST (Dempster-Shafer Theory) qui permet la fusion numérique efficace de fonctions de croyance associées à des sources d'informations incertaines, imprécises et pouvant être hautement conflictuelles. Les travaux actuellement en cours concernent la fusion d'informations dont les croyances sont désormais exprimées en termes qualitatifs (Granular computing with words) plutôt que numériques afin de pouvoir prendre en compte plus facilement l'intégration de l'expertise humaine exprimée en langage naturel dans les architectures du systèmes complexes de fusion.

Les dernières avancées sur la DSmT peuvent être trouvées sur http://www.gallup.unm.edu/~smarandache/DSmT.htm

Illustration

Principe général de fusion par DSmT