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Dissertations / Theses on the topic 'Signal fusion'
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Zachariah, Dave. "Estimation for Sensor Fusion and Sparse Signal Processing." Doctoral thesis, KTH, Signalbehandling, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-121283.
Full textAbstract:
Progressive developments in computing and sensor technologies during the past decades have enabled the formulation of increasingly advanced problems in statistical inference and signal processing. The thesis is concerned with statistical estimation methods, and is divided into three parts with focus on two different areas: sensor fusion and sparse signal processing. The first part introduces the well-established Bayesian, Fisherian and least-squares estimation frameworks, and derives new estimators. Specifically, the Bayesian framework is applied in two different classes of estimation problems: scenarios in which (i) the signal covariances themselves are subject to uncertainties, and (ii) distance bounds are used as side information. Applications include localization, tracking and channel estimation. The second part is concerned with the extraction of useful information from multiple sensors by exploiting their joint properties. Two sensor configurations are considered here: (i) a monocular camera and an inertial measurement unit, and (ii) an array of passive receivers. New estimators are developed with applications that include inertial navigation, source localization and multiple waveform estimation. The third part is concerned with signals that have sparse representations. Two problems are considered: (i) spectral estimation of signals with power concentrated to a small number of frequencies,and (ii) estimation of sparse signals that are observed by few samples, including scenarios in which they are linearly underdetermined. New estimators are developed with applications that include spectral analysis, magnetic resonance imaging and array processing.QC 20130426
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Reboul, Serge. "Estimation et détection conjointe pour la fusion d'informations." Habilitation à diriger des recherches, Université du Littoral Côte d'Opale, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01067478.
Full textAbstract:
La détection des changements ou ruptures dans les paramètres de la distribution statistique d'une série temporelle est un problème de recherche en traitement du signal qui trouve des applications dans de nombreux domaines comme le traitement des signaux GNSS. Le projet scientifique développé dans mon mémoire d'habilitation à diriger des recherches concerne l'étude des méthodes d'estimation et de détection conjointe de ruptures pour la fusion d'informations. Les approches proposées dans ce cadre sont utilisées dans différentes applications comme l'estimation des paramètres du vecteur vent, le traitement des signaux GNSS et le filtrage des mesures fournies par les capteurs inertiels. L'objectif de la fusion est d'utiliser les informations ou mesures fournies par différents capteurs pour avoir une meilleure connaissance du paramètre à estimer. Nous avons donc proposé dans ce travail plusieurs méthodes d'estimation et de détection conjointe de rupture qui fusionnent les informations fournies par des capteurs. Le but étant d'améliorer les performances des opérateurs en termes de détection, de localisation et d'estimation de la dynamique des ruptures. Les approches proposées dans un cadre bayésien s'appuient sur la définition de la distribution a posteriori des paramètres à estimer sachant les mesures multi-capteurs. Un des apports de nos travaux dans ce domaine est de proposer un ensemble de filtres définis dans le domaine circulaire avec la distribution de von Mises. Un autre apport est de proposer une loi a priori qui modélise le comportement mutuel entre plusieurs processus dans le cas de la segmentation multi-ruptures hors ligne de signaux multi-capteurs. Ce travail a principalement été appliqué au géo positionnement et plus particulièrement au traitement de la phase et du code des signaux GNSS multi-porteuses. Nous avons montré par des expérimentations sur signaux réels que les méthodes proposées permettent d'obtenir une localisation centimétrique à la milliseconde d'un récepteur ayant un mouvement de forte dynamique. Aujourd'hui les perspectives de ce travail sont dans le traitement des signaux de réflectométrie GNSS et de géolocalisation sous-marine. En effet pour ces applications les signaux sont fortement atténués et déformés par le milieu de propagation, ce qui constitue un nouvel enjeu pour les méthodes de fusion d'informations en traitement du signal.
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Omar, Zaid Bin. "Signal processing algorithms for enhanced image fusion performance and assessment." Thesis, Imperial College London, 2012. http://hdl.handle.net/10044/1/10660.
Full textAbstract:
The dissertation presents several signal processing algorithms for image fusion in noisy multimodal conditions. It introduces a novel image fusion method which performs well for image sets heavily corrupted by noise. As opposed to current image fusion schemes, the method has no requirements for a priori knowledge of the noise component. The image is decomposed with Chebyshev polynomials (CP) being used as basis functions to perform fusion at feature level. The properties of CP, namely fast convergence and smooth approximation, renders it ideal for heuristic and indiscriminate denoising fusion tasks. Quantitative evaluation using objective fusion assessment methods show favourable performance of the proposed scheme compared to previous efforts on image fusion, notably in heavily corrupted images. The approach is further improved by incorporating the advantages of CP with a state-of-the-art fusion technique named independent component analysis (ICA), for joint-fusion processing based on region saliency. Whilst CP fusion is robust under severe noise conditions, it is prone to eliminating high frequency information of the images involved, thereby limiting image sharpness. Fusion using ICA, on the other hand, performs well in transferring edges and other salient features of the input images into the composite output. The combination of both methods, coupled with several mathematical morphological operations in an algorithm fusion framework, is considered a viable solution. Again, according to the quantitative metrics the results of our proposed approach are very encouraging as far as joint fusion and denoising are concerned. Another focus of this dissertation is on a novel metric for image fusion evaluation that is based on texture. The conservation of background textural details is considered important in many fusion applications as they help define the image depth and structure, which may prove crucial in many surveillance and remote sensing applications. Our work aims to evaluate the performance of image fusion algorithms based on their ability to retain textural details from the fusion process. This is done by utilising the gray-level co-occurrence matrix (GLCM) model to extract second-order statistical features for the derivation of an image textural measure, which is then used to replace the edge-based calculations in an objective-based fusion metric. Performance evaluation on established fusion methods verifies that the proposed metric is viable, especially for multimodal scenarios.
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Chikr, El-Mezouar Miloud. "Fusion d'images en télédétection satellitaire." Phd thesis, INSA de Rennes, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00922646.
Full textAbstract:
Les satellites d'observation de la Terre fournissent des données multi-spectrales et panchromatiques ayant différentes résolutions spatiales, spectrales, temporelles, et radiométriques. La fusion d'une image panchromatique ayant une haute résolution spatiale, mais une basse résolution spectrale avec une image multi-spectrale ayant une basse résolution spatiale mais une haute résolution spectrale est très utile dans de nombreuses applications de télédétection nécessitant à la fois de hautes résolutions spatiales et spectrales. Dans l'image fusionnée les structures et les objets sont bien rehaussés et la classification de ces objets devient plus précise. Ces techniques de traitement d'image sont connues sous le nom de pansharpening ou techniques de fusion de résolutions. Dans cette thèse, trois algorithmes sont proposés pour la fusion dont deux dans la catégorie de substitution de composantes où nos principales contributions consistent à utiliser la transformée IHS et à rehausser la bande verte dans les zones de végétation. Dans le premier algorithme, la végétation est détectée en utilisant l'indice NDVI et le rehaussement de la végétation est effectué avant le processus de fusion. En revanche, pour le second algorithme le rehaussement de la végétation se fait après le processus de fusion et la végétation est délimitée à l'aide d'un nouvel indice (HRNDVI) proposé pour des images de hautes résolutions. HRNDVI est utilisé dans l'extraction de la végétation, même dans le cas complexe des zones urbaines où la végétation est dispersée. Ainsi, en utilisant HRNDVI, une nouvelle méthode a été proposée et testée pour extraire la végétation. Le troisième algorithme de pansharpening est inclus dans la catégorie multi-résolution basée sur la transformée NSCT. L'amélioration des résultats est assurée par l'utilisation d'un nombre de niveaux de décomposition réduit pour les images multi-spectrales et un nombre plus élevé de niveaux de décomposition pour l'image panchromatique. Cette stratégie permet d'aboutir à des résultats visuels et quantitatifs satisfaisants. En outre, la contribution de la thèse se trouve aussi dans l'évaluation de la qualité des images fusionnées. C'est ainsi qu'un nouveau protocole pour l'évaluation de la qualité est proposé. En fonction de l'application visée, il peut être réglé pour favoriser la qualité spectrale ou spatiale.
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Cavanaugh, Andrew F. "Bayesian Information Fusion for Precision Indoor Location." Digital WPI, 2011. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/157.
Full textAbstract:
This thesis documents work which is part of the ongoing effort by the Worcester Polytechnic Institute (WPI) Precision Personnel Locator (PPL) project, to track and locate first responders in urban/indoor settings. Specifically, the project intends to produce a system which can accurately determine the floor that a person is on, as well as where on the floor that person is, with sub-meter accuracy. The system must be portable, rugged, fast to set up, and require no pre-installed infrastructure. Several recent advances have enabled us to get closer to meeting these goals: The development of Transactional Array Reconciliation Tomography(TART) algorithm, and corresponding locator hardware, as well as the integration of barometric sensors, and a new antenna deployment scheme. To fully utilize these new capabilities, a Bayesian Fusion algorithm has been designed. The goal of this thesis is to present the necessary methods for incorporating diverse sources of information, in a constructive manner, to improve the performance of the PPL system. While the conceptual methods presented within are meant to be general, the experimental results will focus on the fusion of barometric height estimates and RF data. These information sources will be processed with our existing Singular Value Array Reconciliation Tomography (σART), and the new TART algorithm, using a Bayesian Fusion algorithm to more accurately estimate indoor locations.
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Kota, Srinivas. "Dimensionality Reduction and Fusion Strategies for the Design of Parametric Signal Classifiers." OpenSIUC, 2010. https://opensiuc.lib.siu.edu/dissertations/171.
Full textAbstract:
This dissertation focuses on two specific problems related to the design of parametric signal classifiers: dimensionality reduction to overcome the curse of dimensionality and information fusion to improve classification by exploiting complementary information from multiple sensors or multiple classifiers. Dimensionality reduction is achieved by introducing a strategy to rank and select a subset of principal component transform (PCT) coefficients that carry the most useful discriminatory information. The criteria considered for ranking transform coefficients include magnitude, variance, inter-class separation, and classification accuracies of individual transform coefficients. The ranking strategy not only facilitates overcoming the dimensionality curse for multivariate classifier implementation but also provides a means to further select, out of a rank-ordered set, a smaller set of features that give the best classification accuracies. Because the class-conditional densities of transform feature vectors are often assumed to be multivariate Gaussian, the dimensionality reduction strategy focuses on overcoming the specific problems encountered in the design of practical multivariate Gaussian classifiers using transform feature vectors. Through experiments with event related potentials (ERPs) and ear pressure signals, it is shown that the dimension of the feature space can be decreased quite significantly by means of the feature ranking and selection strategy. Furthermore, the resulting Gaussian classifiers yield higher classification accuracies than those reported in previous classification studies on the same signal sets. Amongst the four feature selection criteria, Gaussian classifiers using the maximum magnitude and maximum variance selection criteria gave the best classification accuracies across the two sets of classification experiments. For the multisensor case, dimensionality reduction is achieved by introducing a spatio-temporal array model to observe the signals across channels and time, simultaneously. A two-step process which uses the Kolmogrov-Smirnov test and the Lilliefors test is formulated to select the array elements which have different Gaussian densities across all signal categories. Selecting spatio-temporal elements that fit the assumed model and also statistically differ across the signal categories not only decreases the dimensionality significantly but also ensures high classification accuracies. The selection is dynamic in the sense that selecting spatio-temporal array elements corresponds to selecting samples of different sensors at different time-instants. Each selected array element is classified using a univariate Gaussian classifier and the resulting decisions are fused into a decision fusion vector which is classified using a discrete Bayes classifier. The application of the resulting dynamic channel selection-based classification strategy is demonstrated by designing and testing classifiers for multi-channel ERPs and it is shown that strategy yields high classification accuracies. Most noteworthy of the two dimensionality reduction strategies is the fact that the multivariate Gaussian signal classifiers developed can be implemented without having to collect a prohibitively large number of training signals simply to satisfy the dimensionality conditions. Consequently, the classification strategies can be beneficial for designing personalized human-machine-interface (HMI) signal classifiers for individuals from whom only a limited number of training signals can reliably be collected due to severe disabilities. The information fusion strategy introduced is aimed at improving the performance of signal classifiers by combining signals from multiple sensors or by combining decisions of multiple classifiers. Fusion classifiers with diverse components (classifiers or data sets) outperform those with less diverse components. Determining component diversity, therefore, is of the utmost importance in the design of fusion classifiers which are often employed in clinical diagnostic and numerous other pattern recognition problems. A new pairwise diversity-based ranking strategy is introduced to select a subset of ensemble components, which when combined, will be more diverse than any other component subset of the same size. The strategy is unified in the sense that the components can be either polychotomous classifiers or polychotomous data sets. Classifier fusion and data fusion systems are formulated based on the diversity selection strategy and the application of the two fusion strategies are demonstrated through the classification of multi-channel ERPs. From the results it is concluded that data fusion outperforms classifier fusion. It is also shown that the diversity-based data fusion system outperforms the system using randomly selected data components. Furthermore, it is demonstrated that the combination of data components that yield the best performance, in a relative sense, can be determined through the diversity selection strategy.
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Steen, Preston S. T. "The application of connectionist models to radar signal recognition and fusion." Thesis, University of Cambridge, 1992. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.240109.
Full text
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Saleem, Amina. "Image enhancement using a perceptual fusion approach." Paris 13, 2012. http://scbd-sto.univ-paris13.fr/intranet/edgalilee_th_2012_saleem.pdf.
Full textAbstract:
Due to limitations in image acquisition and transmission systems, image enhancement is established as an important area in image processing. Removing noise and blur, improving contrast to reveal details, coding artifact reduction and luminance adjustment are some image processing tasks that fall in the broader category of image enhancement operations. The problem of image enhancement is not a trivial task, since each image has its own characteristics and different image applications demand different enhancement requirements. It is therefore, hard to find a universal enhancement technique that would satisfy such diverse requirements. This justifies the presence of number of enhancement methods and ongoing research to find methods that can achieve different enhancement goals at the same time. Generally, image enhancement algorithms are developed to achieve some attributes of enhancement at the expense of some others. In our thesis, we develop a framework for fusion based image enhancement which is presented as a solution to the deficiencies of image enhancement algorithms. Fusion based methods for contrast enhancement, multi-focus image fusion and deblocking are developed with applications to tone mapping for HDR and natural enhancement of color imagesLa qualité de l’image perceptuelle depend essentiellement des conditions d’observation et d’acquisition, et les limitations des systems de numérisation et de transmission. On a souvent recours aux méthodes de restauration d’image et de réduction des artéfacts générés durant l’acquisition, le codage ou la transmission. Cependant, l’amélioration de la qualité d’image est un problème difficile en soi en raison de l’absence de critères objectifs bien établis pour juger des résultats. En effet, la qualité d’image est avant tout une notion subjective qui dépend de plusieurs paramètres psycho-visuels incontrôlables. De plus, chaque image a ses propres charactéristiques, et les solutions proposées dépendent aussi des applications visées. Par exemple, le réhaussement de contraste peut s’avérer efficace dans certaines zones de l’image, mais néfaste dans d’autres. Il est donc difficile de trouver une technique d’amélioration universelle qui puisse satisfaire les diverses exigences inhérentes au signal d’image. L’objectif de ce travail est de développer des méthodes basées sur une nouvelle approche où l’on fait appel à la fusion d’information et la modélisation des mécanismes de la perception visuelle. Dans ce cadre, nous proposons des méthodes de réhaussement de contraste, de filtrage et de bruit, de réductions des artefacts de codage et d’ajustement et d’équilibrage de tonalité chromatique dans le cas d’images, « HDRI ». Les performances des méthodes développées peuvent pallier les limitations des solutions de l’état de l’art et ouvrent ainsi de grandes perspectives
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Abyarjoo, Fatemeh. "Sensor Fusion for Effective Hand Motion Detection." FIU Digital Commons, 2015. http://digitalcommons.fiu.edu/etd/2215.
Full text
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Meline, Arnaud. "Fusion multimodale pour la cartographie sous-marine." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01054546.
Full textAbstract:
Le but de ce travail est d'analyser des scènes sous-marines naturelles et en particulier cartographier des environnements sous-marins en 3D. Il existe aujourd'hui de nombreuses techniques pour résoudre ce problème. L'originalité de ce travail se trouve dans la fusion de deux cartes obtenues avec des capteurs de différentes résolutions.Dans un premier temps, un engin autonome (ou un bateau) analyse les fonds marins avec un sonar multifaisceaux et crée une première carte globale de la zone. Cette carte est ensuite décomposée en petites cellules représentant une mosaïque du fond marin. Une deuxième analyse est ensuite réalisée sur certaines cellules particulières à l'aide d'un second capteur avec une résolution plus élevée. Cela permettra d'obtenir une carte détaillée 3D de la cellule. Un véhicule autonome sous-marin ou un plongeur muni d'un système de vision stéréoscopique effectuera cette acquisition. Ce projet se décompose en deux parties, la première s'intéressera à la reconstruction 3D de scènes sous-marines en milieu contraint à l'aide d'une paire stéréoscopique. La deuxième partie de l'étude portera sur l'aspect multimodal. Dans notre cas, nous utilisons cette méthode pour obtenir des reconstructions précises d'objets d'intérêts archéologiques (statues, amphores, etc.) détectés sur la carte globale. La première partie du travail concerne la reconstruction3D de la scène sous-marine.Même si aujourd'hui le monde de la vision a permis de mieux appréhender ce type d'image, l'étude de scène sous-marine naturelle pose encore de nombreux problèmes. Nous avons pris en compte les bruits sous-marins lors de la création du modèle 3D vidéo ainsi que lors de la calibration des appareils photos. Une étude de robustesse à ces bruits a été réalisée sur deux méthodes de détections et d'appariements de points d'intérêt. Cela a permis d'obtenir des points caractéristiques précis et robustes pour le modèle 3D. La géométrie épipolaire nous a permis de projeter ces points en 3D. La texture a été ajoutée sur les surfaces obtenues par triangulation de Delaunay. La deuxième partie consiste à fusionner le modèle 3D obtenu précédemment et la carte acoustique. Dans un premier temps, afin d'aligner les deux modèles 3D (le modèle vidéo et le modèle acoustique), nous appliquons un recalage approximatif en sélectionnant manuellement quelques paires de points équivalents sur les deux nuages de points. Pour augmenter la précision de ce dernier, nous utilisons un algorithme ICP (Iterative Closest Points). Dans ce travail nous avons créé une carte 3D sous-marine multimodale réalisée à l'aide de modèles 3D " vidéo " et d'une carte acoustique globale.
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Chikr, El Mezouar Miloud. "Fusion d'images en télédétection satellitaire." Rennes, INSA, 2012. http://www.theses.fr/2012ISAR0031.
Full textAbstract:
Les satellites d'observation de la Terre fournissent des données multi-spectrales et panchromatiques ayant différentes résolutions spatiales, spectrales, temporelles, et radiométriques. La fusion d'une image panchromatique ayant une haute résolution spatiale, mais une basse résolution spectrale avec une image multi-spectrale ayant une basse résolution spatiale mais une haute résolution spectrale est très utile dans de nombreuses applications de télédétection nécessitant à la fois de hautes résolutions spatiales et spectrales. Dans l'image fusionnée les structures et les objets sont bien rehaussés, et la classification de ces objets devient plus précise. Ces techniques de traitement d'image sont connues sous le nom de pansharpening ou les techniques de fusion de résolutions. Dans cette thèse, trois algorithmes sont proposés pour la fusion dont deux dans la catégorie de substitution de composants où nos principales contributions consistent à utiliser la transformée IHS et rehausser la bande verte dans les zones de végétation. Dans le premier algorithme, la végétation est détectée en utilisant l’indice NDVI et le rehaussement de la végétation est effectué avant le processus de fusion. En revanche, pour le second algorithme le rehaussement de la végétation se fait après le processus de fusion et la végétation est délimitée à l'aide d'un nouvel indice (HRNDVI) proposé pour des images de hautes résolutions. HRNDVI est utilisé dans l'extraction de la végétation, même dans le cas complexe des zones urbaines où la végétation est dispersée. Ainsi, en utilisant HRNDVI, une nouvelle méthode a été proposée et testée pour extraire la végétation. Le troisième algorithme pansharpening est inclus dans la catégorie multi-résolution basée sur la transformée NSCT. L'amélioration des résultats est assurée par l’utilisation d'un nombre de niveaux de décomposition réduit pour les images multi-spectrales et un nombre plus élevé de niveaux de décomposition pour l'image panchromatique. Cette stratégie permet d’aboutir à des résultats visuels et quantitatifs satisfaisants. En outre, la contribution de la thèse considère aussi l'évaluation de la qualité des images fusionnées. En fait, un nouveau protocole pour l'évaluation de la qualité est proposé. En fonction de l'application à utiliser, il peut être réglé pour favoriser la qualité spectrale ou spatialeEarth observation satellites provide multispectral and panchromatic data having different spatial, spectral, temporal, and radiometric resolutions. The fusion of a panchromatic image having high spatial but low spectral resolutions with multispectral images having low spatial but high spectral resolutions is a key issue in many remote sensing applications that require both high spatial and high spectral resolutions. The fused image may provide feature enhancement, and classification accuracy increase. These image processing techniques are known as pan-sharpening or resolution fusion techniques. In this thesis three algorithms are proposed for pansharpening. In the component substitution category, our main contribution consists in using the IHS transform and boosting the Green band in the vegetated areas. In this case, two algorithms were proposed. In the first one the vegetation is detected using the NDVI index and the boosting is done before the fusion process. In contrast, for the second algorithm the boosting is done after the fusion process and the vegetation is delineated using a new index (HRNDVI) proposed for high resolution images. HRNDVI is used in vegetation extraction even in the complex urban case where the vegetation is scattered. Hence, a new method, using HRNDVI, was proposed and tested to extract vegetation. The third pansharpening algorithm is included in the multiresolution category based on the NSCT transform. The improvement is assured by using a low number of decomposition levels for multispectral images and a high number of decomposition levels for the panchromatic image. This strategy allows getting satisfying visual and quantitative results. Moreover, the contribution of the thesis considers also the quality assessment of the obtained pansharpened images. In fact, a new protocol for evaluating the quality is proposed. According to the application under use, it can be adjusted to favour the spectral or the spatial qualities
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Giza, Patryk J. Giza. "Fusion of Sensing and Backscatter Communications via OFDM." Miami University / OhioLINK, 2016. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=miami1470337743.
Full text
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Azmani, Monir. "Fusion non-linéaire appliquée aux voies pilote et données du signal GPS L2C." Phd thesis, Université du Littoral Côte d'Opale, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00580417.
Full textAbstract:
Le nouveau signal GPS L2C contient sur une même porteuse une voie pilote et une voie de données. Il est proposé dans cette thèse des opérateurs de fusion non-linéaire, pour estimer les décalages du code et les informations de retard de phase obtenus sur ces deux voies. De plus nous proposons une nouvelle architecture de poursuite basée sur des boucles ouvertes intégrant des estimateurs et détecteurs de ruptures conjoints. En effet, l'évolution du discriminant obtenu par une boucle de poursuite du code ouverte, est linéaire par morceaux. Nous proposons dans ce cas un estimateur de ruptures intégrant un nouvel opérateur de fusion non-linéaire qui utilise une information a priori sur le paramètre à estimer. Cette information a priori permet de diminuer la corrélation entre les différentes observations et ainsi de diminuer l'erreur quadratique moyenne des mesures fusionnées. La boucle de poursuite ouverte du retard de phase, fournit une mesure angulaire du déphasage du signal GPS reçu. Dans ce contexte nous avons étendu les techniques de fusion et de filtrage d'état Bayésien de la statistique linéaire à l'analyse des données circulaires pour l'estimation du déphasage. Nous proposons un nouvel opérateur de fusion angulaire, un filtre récursif circulaire et un estimateur de rupture de moyennes dans un processus circulaire stationnaire par morceaux. Les algorithmes proposés permettent de réaliser une intégration longue des valeurs cohérentes du discriminant et d'améliorer ainsi la localisation à la milliseconde d'un récepteur mobile.
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Ulrich, Michael [Verfasser]. "Radar Signal Processing and Sensor Fusion with Thermal Infrared for Firefighting / Michael Ulrich." München : Verlag Dr. Hut, 2020. http://d-nb.info/1219474886/34.
Full text
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King, Peter Haywood. "A Low Cost Localization Solution Using a Kalman Filter for Data Fusion." Thesis, Virginia Tech, 2008. http://hdl.handle.net/10919/32384.
Full textAbstract:
Position in the environment is essential in any autonomous system. As increased accuracy is required, the costs escalate accordingly. This paper presents a simple way to systematically integrate sensory data to provide a drivable and accurate position solution at a low cost.
The data fusion is handled by a Kalman filter tracking five states and an undetermined number of asynchronous measurements. This implementation allows the user to define additional adjustments to improve the overall behavior of the filter. The filter is tested using a suite of inexpensive sensors and then compared to a differential GPS position.
The output of the filter is indeed a drivable solution that tracks the reference position remarkably well. This approach takes advantage of the short-term accuracy of odometry measurements and the long-term fix of a GPS unit. A maximum error of two meters of deviation from the reference is shown for a complex path over two minutes and 100 meters long.Master of Science
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Li, Bing Nan. "Wavelet neural networks : the fusion of HC and SC for computerized physiological signal interpretation." Thesis, University of Macau, 2009. http://umaclib3.umac.mo/record=b2145135.
Full text
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Boutoille, Stanislas. "Systèmes de fusion pour la segmentation hors-ligne de signaux GPS multi-porteuses." Phd thesis, Université du Littoral Côte d'Opale, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00139226.
Full textAbstract:
Le système de positionnement GPS (Global Positioning System) permet à tout utilisateur de déterminer sa position sur la Terre. Un récepteur calcule les temps de propagation que mettent des ondes électromagnétiques émises par une constellation de satellites pour lui parvenir. L'estimation de ce temps de propagation est obtenue grâce à un signal discriminant, construit à partir de la corrélation des codes du signal reçu avec les codes générés par le récepteur. Actuellement, ces ondes ne sont émises que sur une unique fréquence porteuse pour une utilisation civile. Avec l'évolution future du système GPS, ainsi que la mise en place du système européen Galileo, plusieurs fréquences et donc plusieurs mesures de discriminants seront disponibles. Le travail présenté dans cette thèse a pour objet l'étude et la mise en oeuvre de méthodes de fusion appliquées à la segmentation hors-ligne des discriminants de code. Pour cela, plusieurs approches de segmentations bayésiennes sont étudiées. Une première technique de fusion hybride permet de déterminer la présence d'une rupture de stationnarité dans une fenêtre d'observation et sur plusieurs signaux. La seconde méthode de fusion, hors-ligne et multi-ruptures, permet de déterminer les ruptures de linéarités de signaux grâce à la minimisation d'une fonction de contraste pénalisée. Ces méthodes sont ensuite appliquées à l'estimation de la distance entre un satellite et un récepteur, et évaluées sur signaux réels pour le calcul de la position d'un récepteur toutes les millisecondes.
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Nilsson, Mattias, and Rikard Vinkvist. "Sensor Fusion Navigation for Sounding Rocket Applications." Thesis, Linköping University, Linköping University, Department of Electrical Engineering, 2008. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-15001.
Full textAbstract:
One of Saab Space’s products is the S19 guidance system for sounding rockets.Today this system is based on an inertial navigation system that blindly calculatesthe position of the rocket by integrating sensor readings with unknown bias. Thepurpose of this thesis is to integrate a Global Positioning System (GPS) receiverinto the guidance system to increase precision and robustness. There are mainlytwo problems involved in this integration. One is to integrate the GPS with sensorfusion into the existing guidance system. The seconds is to get the GPS satellitetracking to work under extremely high dynamics. The first of the two problems issolved by using an Extended Kalman filter (EKF) with two different linearizations.One of them is uses Euler angles and the other is done with quaternions. Theintegration technique implemented in this thesis is a loose integration between theGPS receiver and the inertial navigation system. The main task of the EKF isto estimate the bias of the inertial navigation system sensors and correct it toeliminate drift in the position. The solution is verified by computing the positionof a car using a GPS and an inertial measurement unit. Different solutions to theGPS tracking problem are proposed in a pre-study.
En av Saab Space produkter är navigationssystemet S19 som styr sondraketer.Fram till idag har systemet varit baserat på ett tröghetsnavigeringssystem somblint räknar ut position genom att integrera tröghetsnavigerinssystemets sensorermed okända biaser. Syftet med detta exjobb är att integrera en GPS med tröghetsnavigeringsystemetför att öka robusthet och precision. Det kan i huvudsak delasupp i två problem; att integrera en GPS-mottagare med det befintliga navigationsystemetmed användning utav sensorfusion, och att få satellitföljningen attfungera under extremt höga dynamiska förhållanden. Det första av de två problemenlöses genom ett Extended Kalman filter (EKF) med två olika linjäriseringar.Den första linjäriseringen är med Eulervinklar och är välbeprövad. Den andra ärmed kvaternioner. Integrationstekniken som implementeras i detta Examensarbeteär en lös integration mellan GPS-mottagaren och tröghetsnavigeringssystemet. Huvudsyftetmed EKF:en är att estimera bias i tröghetsnavigeringsystemets sensoreroch korrigera dem för att eliminera drifter i position. Lösningen verifieras genomatt räkna ut positionen för en bil med GPS och en inertiell mätenhet. Olika lösningartill satellitföljningen föreslås i en förstudie.
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Drolet, Louis. "Algorithme de fusion de capteurs à multiples filtres de Kalman." Sherbrooke : Université de Sherbrooke, 2001.
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Hocaoğlu, Ali Köksal. "Choquet integral based-morphological operators with applications to object detection and information fusion /." free to MU campus, to others for purchase, 2000. http://wwwlib.umi.com/cr/mo/fullcit?p9988671.
Full text
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BARRA, Vincent. "Modélisation, classification et fusion de données biomédicales." Habilitation à diriger des recherches, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005998.
Full textAbstract:
Ce mémoire synthétise les travaux que j'ai menés de 2000 à 2004, au sein de deux laboratoires des facultés de Clermont-Ferrand : l'Equipe de Recherche en Imagerie Médicale (ERIM, Université d'Auvergne), où j'ai effectué ma thèse, et le Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS, Université Blaise Pascal) dans lequel j'ai été accueilli suite à mon recrutement en tant que maître de conférences dans cette même université. Ce changement de laboratoire s'est accompagné d'une modification de mon thème principal de recherche, passant du traitement d'images médicales multimodales par des techniques de fusion d'informations, au domaine de la bioinformatique en général, et de l'étude des puces à ADN en particulier. Plutôt que d'essayer de regrouper artificiellement ces deux thèmes au sein d'un même plan, j'ai préféré diviser ce mémoire en deux parties distinctes et cohérentes, chacune traitant d'un des deux aspects de recherche que je mène actuellement de front. Ainsi, la première partie résume les travaux que j'ai effectués depuis 2001 dans le domaine de la fusion de données appliquée au traitement d'images 3D du cerveau, soit directement soit dans le cadre du co-encadrement de deux doctorants. Le dernier chapitre de cette partie met en particulier en perspective les nouveaux développements espérés sur la stimulation magnétique transcrânienne, à travers l'encadrement d'une thèse CIFRE que j'assure par délégation à temps plein. La seconde partie se concentre sur les recherches que je mène depuis septembre 2001 au LIMOS, concernant l'étude des images de puces à ADN. J'expose dans cette partie au travers de trois chapitres mon projet de recherche dans ce domaine, et je présente pour chaque choix retenu ma contribution sous la forme d'un simulateur d'images de biopuces transcriptome et de nouvelles méthodes d'analyse de ces images. Si les deux parties sont clairement décorrélées, j'ai néanmoins essayé de dégager une problématique générale commune à mes travaux, que j'ai nommée sans forfanterie modélisation, classification et fusion de données biomédicales, et qui constitue le titre de ce manuscrit.
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Hu, Xi. "Network and sensor management for mulitiple sensor emitter location system." Diss., Online access via UMI:, 2008.
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Thesis (Ph. D.)--State University of New York at Binghamton, Thomas J. Watson School of Engineering and Applied Science, Department of Electrical and Computer Engineering, 2008.Includes bibliographical references.
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Jeong, Soonho Tugnait Jitendra K. "Topics in multisensor maneuvering target tracking." Auburn, Ala., 2005. http://repo.lib.auburn.edu/2005%20Summer/doctoral/JEONG_SOONHO_43.pdf.
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Bouchebaba, Youcef. "Optimisation des transferts de données pour le traitement du signal : pavage, fusion et réallocation des tableaux." Paris, ENMP, 2002. http://www.theses.fr/2002ENMP1101.
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Boscaro, Anthony. "Analyse multimodale et multicritères pour l'expertise et la localisation de défauts dans les composants électriques modernes." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2017. http://www.theses.fr/2017UBFCK014/document.
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Ce manuscrit de thèse illustre l’ensemble des travaux de recherche répondant aux problématiques de traitement des données issues des techniques de localisation de défauts. Cette phase de localisation étant une étape déterminante dans le processus d’analyse de défaillances des circuits submicroniques, il est primordial que l’analyste exploite les résultats de l’émission de lumière et du sondage laser. Cependant, ce procédé d’expertise reste séquentiel et dépend uniquement du jugement de l’expert. Cela induit une probabilité de localisation non quantifiée. Afin de pallier ces différents défis, nous avons développé tout au long de cette thèse, une méthodologie d’analyse multimodale et multicritères exploitant le caractère hétérogène et complémentaire des techniques d’émission de lumière et de sondage laser. Ce type d’analyse reposera sur des outils de haut niveau tels que le traitement du signal et la fusion de données, pour au final apporter une aide décisionnelle à l’expert à la fois qualitative et quantitative.Dans un premier temps, nous détaillerons l’ensemble des traitements utilisés en post-acquisition pour l’amélioration des données 1D et 2D. Par la suite, l’analyse spatio-temporelle des données en sondage laser sera explicitée. L’aide décisionnelle fera l’objet de la dernière partie de ce manuscrit, illustrant la méthode de fusion de données utilisée ainsi que des résultats de validationThe purpose of this manuscript is to exhibit the research work solving the issue of data processing stem from defect localization techniques. This step being decisive in the failure analysis process, scientists have to harness data coming from light emission and laser techniques. Nevertheless, this analysis process is sequential and only depends on the expert’s decision. This factor leads to a not quantified probability of localization. Consequently to solve these issues, a multimodaland multicriteria analysis has been developped, taking advantage of the heterogeneous and complementary nature of light emission and laser probing techniques. This kind of process is based on advanced level tools such as signal/image processing and data fusion. The final aim being to provide a quantitive and qualitative decision help for the experts.The first part of this manuscript is dedicated to the description of the entire process for 1D and 2D data enhancement. Thereafter, the spatio-temporal analysis of laser probing waveforms will be tackled. Finally, the last part highlights the decision support brought by data fusion
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Ursani, Ahsan Ahmad. "Fusion multiniveau pour la classification d'images de télédétection à très haute résolution spatiale." Phd thesis, INSA de Rennes, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00922645.
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La télédétection s'avère être une discipline aux nombreuses applications telles que, la défense du territoire, la planification urbaine, la santé et la gestion de l'environnement. La collecte d'informations statistiques sur le rendement des cultures dans un pays, est une tâche importante de la télédétection. L'acquisition et le traitement d'images satellitaires à très haute résolution (THR) fournissent les moyens d'accomplir de telles tâches. Le traitement de ces images satellitaires exige non seulement de la puissance de calcul mais aussi les algorithmes efficaces en segmentation et classification d'images. Cette thèse présente un travail de mise en œuvre de traitements efficaces en analyse, dans le domaine spectral et celui de la texture, sur des images à très haute résolution (THR). Ce travail combine les résultats de ces deux analyses pour une classification améliorée du couvert végétal. L'analyse spectrale présentée ici s'appuie sur une classification non supervisée, tandis que l'analyse de texture adopte une procédure de classification supervisée. La fusion des informations de type contour, issues de l'analyse spectrale non supervisée, et des informations de type bloc, issues de l'analyse texturale supervisée, conduit à des résultats de classification intéressants et encourageants. En guise d'application, la thèse étudie le cas d'un site comportant vergers, cultures maraîchères, vignes, forêts, jachères de la région de Nîmes en France. La contribution apportée ici concerne, d'une part, une amélioration de la méthode des " k-means ", d'autre part, une solution à l'invariance en rotation des caractéristiques texturales issues d'une transformée de Fourier discrète, et enfin une méthode de fusion d'une classification supervisée avec une classification non supervisée.
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Barua, Shaibal. "Multi-sensor Information Fusion for Classification of Driver's Physiological Sensor Data." Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-18880.
Full textAbstract:
Physiological sensor signals analysis is common practice in medical domain for diagnosis andclassification of various physiological conditions. Clinicians’ frequently use physiologicalsensor signals to diagnose individual’s psychophysiological parameters i.e., stress tiredness,and fatigue etc. However, parameters obtained from physiological sensors could vary becauseof individual’s age, gender, physical conditions etc. and analyzing data from a single sensorcould mislead the diagnosis result. Today, one proposition is that sensor signal fusion canprovide more reliable and efficient outcome than using data from single sensor and it is alsobecoming significant in numerous diagnosis fields including medical diagnosis andclassification. Case-Based Reasoning (CBR) is another well established and recognizedmethod in health sciences. Here, an entropy based algorithm, “Multivariate MultiscaleEntropy analysis” has been selected to fuse multiple sensor signals. Other physiologicalsensor signals measurements are also taken into consideration for system evaluation. A CBRsystem is proposed to classify ‘healthy’ and ‘stressed’ persons using both fused features andother physiological i.e. Heart Rate Variability (HRV), Respiratory Sinus Arrhythmia (RSA),Finger Temperature (FT) features. The evaluation and performance analysis of the system have been done and the results ofthe classification based on data fusion and physiological measurements are presented in thisthesis work.
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Darrell, Leopold Augustus. "Development of an NDT method to characterise flaws based on multiple eddy current sensor integration and data fusion." Thesis, Leeds Beckett University, 1998. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.245778.
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Sundelius, Carl. "Deep Fusion of Imaging Modalities for Semantic Segmentation of Satellite Imagery." Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-145193.
Full textAbstract:
In this report I summarize my master’s thesis work, in which I have investigated different approaches for fusing imaging modalities for semantic segmentation with deep convolutional networks. State-of-the-art methods for semantic segmentation of RGB-images use pre-trained models, which are fine-tuned to learn task-specific deep features. However, the use of pre-trained model weights constrains the model input to images with three channels (e.g. RGB-images). In some applications, e.g. classification of satellite imagery, there are other imaging modalities that can complement the information from the RGB modality and, thus, improve the performance of the classification. In this thesis, semantic segmentation methods designed for RGB images are extended to handle multiple imaging modalities, without compromising on the benefits, that pre-training on RGB datasets offers. In the experiments of this thesis, RGB images from satellites have been fused with normalised difference vegetation index (NDVI) and a digital surface model (DSM). The evaluation shows that the modality fusion can significantly improve the performance of semantic segmentation networks in comparison with a corresponding network with only RGB input. However, the different investigated approaches to fuse the modalities proved to achieve similar performance. The conclusion of the experiments is, that the fusion of imaging modalities is necessary, but the method of fusion has shown to be of less importance.
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Daniel, Jérémie. "Trajectory generation and data fusion for control-oriented advanced driver assistance systems." Phd thesis, Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00608549.
Full textAbstract:
Since the origin of the automotive at the end of the 19th century, the traffic flow is subject to a constant increase and, unfortunately, involves a constant augmentation of road accidents. Research studies such as the one performed by the World Health Organization, show alarming results about the number of injuries and fatalities due to these accidents. To reduce these figures, a solution lies in the development of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) which purpose is to help the Driver in his driving task. This research topic has been shown to be very dynamic and productive during the last decades. Indeed, several systems such as Anti-lock Braking System (ABS), Electronic Stability Program (ESP), Adaptive Cruise Control (ACC), Parking Manoeuvre Assistant (PMA), Dynamic Bending Light (DBL), etc. are yet market available and their benefits are now recognized by most of the drivers. This first generation of ADAS are usually designed to perform a specific task in the Controller/Vehicle/Environment framework and thus requires only microscopic information, so requires sensors which are only giving local information about an element of the Vehicle or of its Environment. On the opposite, the next ADAS generation will have to consider more aspects, i.e. information and constraints about of the Vehicle and its Environment. Indeed, as they are designed to perform more complex tasks, they need a global view about the road context and the Vehicle configuration. For example, longitudinal control requires information about the road configuration (straight line, bend, etc.) and about the eventual presence of other road users (vehicles, trucks, etc.) to determine the best reference speed. [...]
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Istrate, Dan. "Contribution à l'analyse de l'environnement sonore et à la fusion multimodale pour l'identification d'activités dans le cadre de la télévigilance médicale." Habilitation à diriger des recherches, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00790339.
Full textAbstract:
La télévigilance médicale représente un enjeu de la société d'aujourd'hui. En effet l'espérance de vie augmente dans tous les pays industrialisés et les prévisions statistiques annoncent un nombre important de personnes âgées (17% de 60-74 ans en 2030) ou très âgées (12% de plus 75 ans en 2030). Grâce à la progression de la médecine ces personnes peuvent être maintenues plus longtemps à leur domicile mais demeurent plus fragiles et nécessitent donc des solutions techniques permettant d'améliorer leur confort et de faciliter la tâche des aidants. Ce mémoire donne une synthèse des activités de recherche menées par l'auteur dans le domaine de la télévigilance médicale. Cette recherche est structurée en deux axes : l'analyse de l'environnement sonore et la fusion de données multimodales. L'environnement sonore est très riche en informations utilisables, directement ou à travers l'analyse des activités de la personne pour détecter ou prévoir une situation de détresse. L'analyse sonore est soumise aux contraintes de l'acquisition sonore distante, à la présence des bruits provenant de l'extérieur et à la grande variabilité des sons à reconnaître. Le manuscrit décrit différentes solutions adoptées, leur mise en oeuvre et leur évaluation dans le cadre de plusieurs projets de recherche nationaux et européens. Le deuxième axe porte sur la fusion de la sortie de l'analyse sonore avec d'autres capteurs en vue d'améliorer la robustesse du système. La fusion de données doit traiter des signaux de natures différentes (signaux binaires ou continus), avec des périodicités différentes et de différentes temporalités (périodiques ou asynchrones). Deux techniques (logique floue et réseaux d'évidence) sont étudiées, adaptées et évaluées dans plusieurs projets de recherche. Le mémoire se termine avec les perspectives de recherche de l'auteur. Six publications scientifiques sont finalement annexées.
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Conte, Armond S. II. "Censoring and Fusion in Non-linear Distributed Tracking Systems with Application to 2D Radar." VCU Scholars Compass, 2015. http://scholarscompass.vcu.edu/etd/4068.
Full textAbstract:
The objective of this research is to study various methods for censoring state estimate updates generated from radar measurements. The generated 2-D radar data are sent to a fusion center using the J-Divergence metric as the means to assess the quality of the data. Three different distributed sensor network architectures are considered which include different levels of feedback. The Extended Kalman Filter (EKF) and the Gaussian Particle Filter (GPF) were used in order to test the censoring methods in scenarios which vary in their degrees of non-linearity. A derivation for the direct calculation of the J-Divergence using a particle filter is provided. Results show that state estimate updates can be censored using the J-Divergence as a metric controlled via feedback, with higher J-Divergence thresholds leading to a larger covariance at the fusion center.
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Rasheed, Sarbast. "A Multiclassifier Approach to Motor Unit Potential Classification for EMG Signal Decomposition." Thesis, University of Waterloo, 2006. http://hdl.handle.net/10012/934.
Full textAbstract:
EMG signal decomposition is the process of resolving a composite EMG signal into its constituent motor unit potential trains (classes) and it can be configured as a classification problem. An EMG signal detected by the tip of an inserted needle electrode is the superposition of the individual electrical contributions of the different motor units that are active, during a muscle contraction, and background interference.
This thesis addresses the process of EMG signal decomposition by developing an interactive classification system, which uses multiple classifier fusion techniques in order to achieve improved classification performance. The developed system combines heterogeneous sets of base classifier ensembles of different kinds and employs either a one level classifier fusion scheme or a hybrid classifier fusion approach.
The hybrid classifier fusion approach is applied as a two-stage combination process that uses a new aggregator module which consists of two combiners: the first at the abstract level of classifier fusion and the other at the measurement level of classifier fusion such that it uses both combiners in a complementary manner. Both combiners may be either data independent or the first combiner data independent and the second data dependent. For the purpose of experimentation, we used as first combiner the majority voting scheme, while we used as the second combiner one of the fixed combination rules behaving as a data independent combiner or the fuzzy integral with the lambda-fuzzy measure as an implicit data dependent combiner.
Once the set of motor unit potential trains are generated by the classifier fusion system, the firing pattern consistency statistics for each train are calculated to detect classification errors in an adaptive fashion. This firing pattern analysis allows the algorithm to modify the threshold of assertion required for assignment of a motor unit potential classification individually for each train based on an expectation of erroneous assignments.
The classifier ensembles consist of a set of different versions of the Certainty classifier, a set of classifiers based on the nearest neighbour decision rule: the fuzzy k-NN and the adaptive fuzzy k-NN classifiers, and a set of classifiers that use a correlation measure as an estimation of the degree of similarity between a pattern and a class template: the matched template filter classifiers and its adaptive counterpart. The base classifiers, besides being of different kinds, utilize different types of features and their performances were investigated using both real and simulated EMG signals of different complexities. The feature sets extracted include time-domain data, first- and second-order discrete derivative data, and wavelet-domain data.
Following the so-called overproduce and choose strategy to classifier ensemble combination, the developed system allows the construction of a large set of candidate base classifiers and then chooses, from the base classifiers pool, subsets of specified number of classifiers to form candidate classifier ensembles. The system then selects the classifier ensemble having the maximum degree of agreement by exploiting a diversity measure for designing classifier teams. The kappa statistic is used as the diversity measure to estimate the level of agreement between the base classifier outputs, i. e. , to measure the degree of decision similarity between the base classifiers. This mechanism of choosing the team's classifiers based on assessing the classifier agreement throughout all the trains and the unassigned category is applied during the one level classifier fusion scheme and the first combiner in the hybrid classifier fusion approach. For the second combiner in the hybrid classifier fusion approach, we choose team classifiers also based on kappa statistics but by assessing the classifiers agreement only across the unassigned category and choose those base classifiers having the minimum agreement.
Performance of the developed classifier fusion system, in both of its variants, i. e. , the one level scheme and the hybrid approach was evaluated using synthetic simulated signals of known properties and real signals and then compared it with the performance of the constituent base classifiers. Across the EMG signal data sets used, the hybrid approach had better average classification performance overall, specially in terms of reducing the number of classification errors.
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Shen, Hao. "Seam position detection in pulsed gas metal arc welding." Access electronically, 2003. http://www.library.uow.edu.au/adt-NWU/public/adt-NWU20040823.125740/index.html.
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Régis, Sébastien. "Segmentation, classification et fusion de séries temporelles multi-sources : application à des signaux dans un bio-procédé." Antilles-Guyane, 2004. http://www.theses.fr/2004AGUY0121.
Full textAbstract:
L'objectif de cette thèse est la découverte de connaissances dans des systèmes biologiques à partir de séries temporelles associées à la dynamique spatio-temporelle de ces systèmes en utilisant des méthodes d'analyse des signaux non-stationnaires et des méthodes de classification basées sur la logique floue et la théorie de l'évidence. Premièrement la transformée en ondelettes et l'évaluation du coefficient de Hôlder (associé aux différentes singularités. Des séries temporelles) permettent de mieux détecter les phénomènes et états physiologiques du système. Une nouvelle méthode d'évaluation de l'exposant de Hôlder utilisant les algorithmes génétiques est proposée. Puis la méthode de classification à base de logique floue nommée LAMDA est utilisée pour caractériser les états. Les outils d'agrégation de LAMDA sont analysés et un nouvel opérateur de fusion est proposée. LAMDA est comparée à d'autres classificateurs et donne de meilleurs résultats pour cette application. Enfm une étude de la pertinence des sources d'information est proposée. Elle est basée sur la notion de conflit de la théorie de l'évidence. Les résultats expérimentaux ont confirmé dans l'ensemble les connaissances des experts. Cette approche combinant le traitement du signal, la classification et la théorie de l'évidence permet donc l'analyse et la caractérisation des systèmes biologiques sans utiliser de modèle déterministe. La combinaisons de ces outils a permis de découvrir de nouvelles connaissances et de confirmer la connaissance des experts en se basant essentiellement sur les séries temporelles décrivant ce système biologiqueThis PhD is devoted to knowledge basis discovery using signal analysis and classification tools on time series. The application is the detection of new, known or abnormal physiological states in a alcoholic bioprocess. Analysis, classification and fusion of data from time series are done. First, wavelets transform and Hôlder exponent (linked to the singularities of the time series) are used to detect phenomenon and physiological states of the system. A new approach combining wavelets transform and differential evolutionary methods is proposed and gives better result than other classical evaluation methods of fuis Hôlder exponent. Then the LAMDA method of classification and its tools are presented. Aggregation operators of LAMDA are presented and a new operator is proposed. A comparison with other classifiers shows that LAMDA gives better results for this application. Relevance of data source is studied. A method based on evidence theory is proposed. Experimental results show that the relevance evaluation are quite interesting. This approach using signal processing, classification and evidence theory enables the analysis and the characterisation of the biological systems without using deterministic model. Thus the combination of these tools enables to discover new knowledge and to confirm the knowledge of the expert mainly by using time series describing biological systems
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Monni, Richard. "Étude fonctionnelle de la protéine de fusion TEL-Jak2." Paris 7, 2002. http://www.theses.fr/2002PA077126.
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Haryanto, Aris. "The nuclear localization signal of Hepatitis B Virus Core Protein characterization by expression as EGFP-Core Fusion Protein /." Wettenberg : VVB Laufersweiler, 2006. http://geb.uni-giessen.de/geb/volltexte/2006/2650/index.html.
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Kacemi, Jamila. "Fusion d'Informations dans un Système de Positionnement Hybride GPS Multi-Porteuses/Estime." Phd thesis, Université du Littoral Côte d'Opale, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00158238.
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Le travail présenté dans ce mémoire de thèse concerne l'étude et la mise en oeuvre de méthodes de fusion d'informations pour la localisation 3D d'un véhicule terrestre en environnement urbain dense. L'approche étudiée est la fusion des mesures fournies par le système de navigation absolue GPS multi-porteuses et les capteurs de navigation estimes odomètre et gyromètre. Ces mesures sont hybridées à l'aide de filtres récursifs pour l'estimation de la position. On réalise l'étude de l'estimateur de position en deux étapes. La première étape concerne l'étude et la mise en oeuvre d'un estimateur pour la fusion des observables de code et de phase du GPS multi-porteuses. L'expérimentation sur données synthétiques et réelles montre que le système proposé permet d'augmenter la précision des mesures lorsque la puissance du bruit sur chaque porteuse est du même ordre de grandeur. La deuxième étape concerne le système d'hybridation serrée qui fournit une estimation de la direction du véhicule et des pseudo-distances satellite-récepteur, même en absence de mesures GPS. Dans ce cadre, nous proposons un filtre circulaire récursif qui permet d'estimer la direction du véhicule. Le filtre d'hybridation réalise la fusion centralisée des mesures de pseudo-distances corrigées et la fusion distribuée des observables de phase avec les mesures gyrométriques et odométriques. L'expérimentation réalisée dans un contexte synthétique et réel montre que le système proposé est au moins aussi précis que le système d'hybridation lâche habituellement utilisé en pratique.
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Ghadban, Nisrine. "Fusion de l'information dans les réseaux de capteurs : application à la surveillance de phénomènes physiques." Thesis, Troyes, 2015. http://www.theses.fr/2015TROY0037/document.
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Cette thèse apporte des solutions clés à deux problèmes omniprésents dans les réseaux de capteurs sans fil, à savoir la précision des mesures acquises dans les régions à faible couverture et la dimensionnalité sans cesse grandissante des données collectées. La première contribution de cette thèse est l’amélioration de la couverture de l'espace à surveiller par le biais de la mobilité des capteurs. Nous avons recours aux méthodes à noyaux en apprentissage statistique pour modéliser un phénomène physique tel que la diffusion d’un gaz. Nous décrivons plusieurs schémas d'optimisation pour améliorer les performances du modèle résultant. Nous proposons plusieurs scénarios de mobilité des capteurs. Ces scénarios définissent d'une part l'ensemble d'apprentissage du modèle et d'autre part le capteur mobile. La seconde contribution de cette thèse se situe dans le contexte de la réduction de la dimensionnalité des données collectées par les capteurs. En se basant sur l'analyse en composantes principales, nous proposons à cet effet des stratégies adaptées au fonctionnement des réseaux de capteurs sans fil. Nous étudions également des problèmes intrinsèques aux réseaux sans fil, dont la désynchronisation entre les nœuds et la présence de bruits de mesures et d’erreurs de communication. Des solutions adéquates avec l'approche Gossip et les mécanismes de lissage sont proposées. L'ensemble des techniques développées dans le cadre de cette thèse est validé sur un réseau de capteurs sans fil qui estime le champ de diffusion d’un gazThis thesis investigates two major problems that are challenging the wireless sensor networks (WSN): the measurements accuracy in the regions with a low density of sensors and the growing volume of data collected by the sensors. The first contribution of this thesis is to enhance the collected measurements accuracy, and hence to strengthen the monitored space coverage by the WSN, by means of the sensors mobility strategy. To this end, we address the estimation problem in a WSN by kernel-based machine learning methods, in order to model some physical phenomenon, such as a gas diffusion. We propose several optimization schemes to increase the relevance of the model. We take advantage of the sensors mobility to introduce several mobility scenarios. Those scenarios define the training set of the model and the sensor that is selected to perform mobility based on several mobility criteria. The second contribution of this thesis addresses the dimensionality reduction of the set of collected data by the WSN. This dimensionality reduction is based on the principal component analysis techniques. For this purpose, we propose several strategies adapted to the restrictions in WSN. We also study two well-known problems in wireless networks: the non-synchronization problem between nodes of the network, and the noise in measures and communication. We propose appropriate solutions with Gossip-like algorithms and smoothing mechanisms. All the techniques developed in this thesis are validated in a WSN dedicated to the monitoring of a physical species leakage such as the diffusion of a gas
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Ursani, Ahsan. "Fusion multiniveau pour la classification d'images de télédétection à très haute résolution spatiale." Rennes, INSA, 2008. http://www.theses.fr/2008ISAR0018.
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La télédétection s’avère être une discipline aux nombreuses applications telles que, la défense du territoire, la planification urbaine, la santé et la gestion de l’environnement. La collecte d’informations statistiques sur la végétation, dans une zone agricole, est une tâche essentielle de la télédétection. L’acquisition et le traitement d’images satellitaires à très haute résolution (THR) fournissent les moyens d’accomplir de telles tâches. Le traitement de ces images satellitaires exige non seulement de la puissance de calcul mais aussi les développements algorithmiques sophistiqués en segmentation et classification d’images. Cette thèse présente un travail de mise en œuvre de traitements efficaces en analyse, dans le domaine spectral et celui de la texture, sur des images à très haute résolution (THR). Ce travail combine les résultats de ces deux analyses pour une classification améliorée du couvert végétal. L’analyse spectrale présentée ici s’appuie sur une classification non supervisée, tandis que l’analyse de texture adopte une procédure de classification supervisée. La fusion des informations de type contour, issues de l’analyse spectrale non supervisée, et des informations de type bloc, issues de l’analyse texturale supervisée, conduit à des résultats de classification intéressants et encourageants. En guise d’application, la thèse étudie le cas d’un site comportant vergers, cultures maraîchères, vignes, forêts, jachères de la région de Nîmes en France. La contribution apportée ici concerne, d’une part, une amélioration de la méthode des k plus proches voisins, d’autre part, une solution à l’invariance en rotation des caractéristiques texturales issues d’une transformée de Fourier discrète, et enfin une méthode de fusion d’une classification supervisée avec une classification non superviséeRemote sensing is a promising technology that finds as diverse applications as defence, urban planning, healthcare, and environmental management. Collecting countrywide statistics of crop yield is one of the main tasks of remote sensing. Acquiring and processing very high resolution (VHR) satellite images are means accomplishing this task. Processing these remotely sensed (RS) images requires not only computational power but also improved algorithms for image segmentation and classification. This thesis aims at presenting the work carried out for applying computationally efficient spectral and textural analysis on very high resolution RS images, and combining the results from the two analyses for improve classification of vegetation covers. The spectral analysis presented here adopts the unsupervised approach of classification, whereas the textural analysis adopts the supervised approach of classification. The fusion of the contour information from the unsupervised spectral analysis with the pixel class information from the supervised textural analysis yields successful classification results. The thesis takes as a test case, a site covered with orchards, truck crops, crop fields, vineyards, forest, and fallows from Nîmes’ region, France. The real contribution includes improved version of the unsupervised classification method based on k-means clustering, a method of introducing rotation invariance into the texture features based on discrete Fourier transform, and a method of fusing a supervised classification with an unsupervised classification. This thesis is all about developing these algorithms
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Farah, Georges. "Mise au point d'une méthodologie d'objectivation des avis des clients par fusion de données." Troyes, 2007. http://www.theses.fr/2007TROY0002.
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Ce travail de thèse propose une objectivation des avis des clients sur le confort en maintien latéral, c’est-à-dire le confort ressenti par l’occupant d’un véhicule lors d’un virage. Les signaux objectifs étudiés sont l’électromyographie de surface, la réponse électrodermale, les déplacements des participants et le roulis du véhicule en virage. Une étude sur des véhicules monospaces a confirmé le rôle de chacun de ces signaux objectifs dans l’évaluation du confort en maintien latéral. Cette même étude a permis de mettre en place une méthodologie d’extraction automatique des segments pertinents dans des enregistrements électromyographiques. Cette méthodologie est fondée sur une segmentation par la technique CEM (Classification Expectation Maximisation), suivie par une classification à l’aide d’une modélisation AR (AutoRégressive). Nous avons ensuite procédé à la modélisation du confort en maintien latéral, afin de prédire le confort à partir des données objectives. Nous avons en outre proposé une méthodologie de construction d’un modèle de régression, qui tien compte de la multicolinéarité et de la sélection de variables. Après la comparaison de trois méthodes de régression non linéaire et suite au choix du meilleur modèle en terme de généralisation, nous avons procédé à une analyse de sensibilité qui a permis d’identifier les trois indicateurs objectifs les plus importants pour l’évaluation du confort en maintien latéralThis thesis proposes a tool to objectively assess customers’ opinions on vehicle lateral support, which means how comfort is perceived by car drivers and passengers during turns. Electromyography, skin resistance, passenger displacement and vehicle roll proved to be useful objective indicators during a study on the lateral support of minivans. In addition, an automatic tool that enables the extraction of relevant electromyographic data from noisy recordings was developed. This tool is based on segmentation via CEM (Classification Expectation Maximisation) and on classification via AR (AutoRegressive) modelling. Following step was to model vehicle lateral comfort using only the objective indicators identified above. This thesis proposes a regression tool that copes with multicollinearity and variable selection. The best model was chosen with respect to generalization effort. A sensitivity analysis performed on this model enabled to identify the three most important objective indicators for the prediction of vehicle lateral comfort
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Garcia, garcia Miguel. "Analyse de l'hypovigilance au volant par fusion d'informations environnementales et d'indices vidéo." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAT120.
Full textAbstract:
L'hypovigilance du conducteur (que ce soit provoquée par la distraction ou la somnolence) est une des menaces principales pour la sécurité routière. Cette thèse s'encadre dans le projet Toucango, porté par la start-up Innov+, qui vise à construire un détecteur d'hypovigilance en temps réel basé sur la fusion d'un flux vidéo en proche infra-rouge et d'informations environnementales. L'objectif de cette thèse consiste donc à proposer des techniques d'extraction des indices pertinents ainsi que des algorithmes de fusion multimodale qui puissent être embarqués sur le système pour un fonctionnement en temps réel. Afin de travailler dans des conditions proches du terrain, une base de données en conduite réelle a été créée avec la collaboration de plusieurs sociétés de transports. Dans un premier temps, nous présentons un état de l'art scientifique et une étude des solutions disponibles sur le marché pour la détection de l'hypovigilance. Ensuite, nous proposons diverses méthodes basées sur le traitement d'images (pour la détection des indices pertinents sur la tête, yeux, bouche et visage) et de données (pour les indices environnementaux basés sur la géolocalisation). Nous réalisons une étude sur les facteurs environnementaux liés à l'hypovigilance et développons un système d'estimation du risque contextuel. Enfin, nous proposons des techniques de fusion multimodale de ces indices avec l'objectif de détecter plusieurs comportements d'hypovigilance : distraction visuelle ou cognitive, engagement dans une tâche secondaire, privation de sommeil, micro-sommeil et somnolenceDriver hypovigilance (whether caused by distraction or drowsiness) is one of the major threats to road safety. This thesis is part of the Toucango project, hold by the start-up Innov+, which aims to build a real-time hypovigilance detector based on the fusion of near infra-red video evidence and environmental information. The objective of this thesis is therefore to propose techniques for extracting relevant indices as well as multimodal fusion algorithms that can be embedded in the system for real-time operation. In order to work near ground truth conditions, a naturalistic driving database has been created with the collaboration of several transport companies. We first present a scientific state of the art and a study of the solutions available on the market for hypovigilance detection. Then, we propose several methods based on image (for the detection of relevant indices on the head, eyes, mouth and face) and data processing (for environmental indices based on geolocation). We carry out a study on the environmental factors related to hypovigilance and develop a contextual risk estimation system. Finally, we propose multimodal fusion techniques of these indices with the objective of detecting several hypovigilance behaviors: visual or cognitive distraction, engagement in a secondary task, sleep deprivation, microsleep and drowsiness
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Berggren, Henrik, and Martin Melin. "UKF and EKF with time dependent measurement and model uncertainties for state estimation in heavy duty diesel engines." Thesis, Linköpings universitet, Fordonssystem, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-69229.
Full textAbstract:
The continuous challenge to decrease emissions, sensor costs and fuel consumption in diesel engines is battled in this thesis. To reach higher goals in engine efficiency and environmental sustainability the prediction of engine states is essential due to their importance in engine control and diagnosis. Model output will be improved with help from sensors, advanced mathematics and non linear Kalman filtering. The task consist of constructing non linear Kalman Filters and to adaptively weight measurements against model output to increase estimation accuracy. This thesis shows an approach of how to improve estimates by nonlinear Kalman filtering and how to achieve additional information that can be used to acquire better accuracy when a sensor fails or to replace existing sensors. The best performing Kalman filter shows a decrease of the Root Mean Square Error of 75 % in comparison to model output.
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Larsson, Olof. "Visual-inertial tracking using Optical Flow measurements." Thesis, Linköping University, Automatic Control, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-59970.
Full textAbstract:
Visual-inertial tracking is a well known technique to track a combination of a camera and an inertial measurement unit (IMU). An issue with the straight-forward approach is the need of known 3D points. To by-pass this, 2D information can be used without recovering depth to estimate the position and orientation (pose) of the camera. This Master's thesis investigates the feasibility of using Optical Flow (OF) measurements and indicates the benifits using this approach.
The 2D information is added using OF measurements. OF describes the visual flow of interest points in the image plane. Without the necessity to estimate depth of these points, the computational complexity is reduced. With the increased 2D information, the 3D information required for the pose estimate decreases.
The usage of 2D points for the pose estimation has been verified with experimental data gathered by a real camera/IMU-system. Several data sequences containing different trajectories are used to estimate the pose. It is shown that OF measurements can be used to improve visual-inertial tracking with reduced need of 3D-point registrations.
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Eliasson, Emanuel. "Fusing Laser and Radar Data for Enhanced Situation Awareness." Thesis, Linköping University, Fluid and Mechanical Engineering Systems, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-57928.
Full textAbstract:
With an increasing traffic intensity the demands on vehicular safety is higher than ever before. Active safety systems that have been developed recent years are a response to that. In this master thesis Sensor Fusion is used to combine information from a laser scanner and a microwave radar in order to get more information about the surroundings in front of a vehicle. The Extended Kalman Filter method has been used to fuse the information from the sensors. The process model consists partly of a Constant Turn model to describe the motion of the ego vehicle as well as a tracked object. These individual motions are then put together in a framework for spatial relationships to describe the relationship between them. Two measurement models have been used to describe the two sensors. They have been derived from a general sensor model. This filter approach has been used to estimate the position and orientation of an object relative the ego vehicle. Also velocity, yaw rate and the width of the object have been estimated. The filter has been implemented and simulated in Matlab. The data that has been recorded and used in this work is coming from a scenario where the ego vehicle is following an object in a quite straight line. Where the ego vehicle is a truck and the object is a bus. One important conclusion from this work is that the filter is sensitive to the number of laser beams that hits the object of interest. No qualitative validation has been made though.
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Kuntz-Sliwa, Laure. "Optimisation de la configuration multicapteurs donnée : fusion pixel." Toulouse, INPT, 1996. http://www.theses.fr/1996INPT023H.
Full textAbstract:
L'amelioration de la perception passe par la prise en compte d'un plus grand nombre d'informations. Cette these a pour objet de montrer comment les regrouper au mieux. Une methode analytique est proposee pour fusionner les informations issues de plusieurs capteurs afin d'ameliorer les performances de la detection d'une cible sur un fond. Nous proposons generalement de maximiser le critere de fisher a partir des statistiques du premier et du deuxieme ordre des signatures spectrales de la cible et du fond. Une analyse de la robustesse de notre methode est developpee a partir de la physique de la mesure. Deux applications aux images multispectrales spot et aviris montrent les performances de notre methode et son aptitude a detecter des cibles sub-pixels
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Duchêne, Florence. "Fusion de Données Multicapteurs pour un Système de Télésurveillance Médicale de Personnes à Domicile." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00007607.
Full textAbstract:
Le développement des systèmes de télésurveillance médicale à domicile est fondamental face au vieillissement de la population et aux capacités limitées d admission dans les hôpitaux et centres spécialisés. Ce travail de thèse concerne particulièrement la conception d un assistant intelligent pour l analyse des données hétérogènes collectées par des capteurs au domicile afin de détecter, voire prévenir, l occurrence de situations inquiétantes. Il s agit de concevoir un système d apprentissage des habitudes de vie d une personne, tout écart par rapport à ce profil comportemental étant considéré comme critique. L étude proposée concerne d une part la conception d un processus de simulation pour la génération de grandes quantités de données appropriées au contexte expérimental. D autre part, une méthode générique pour l extraction non supervisée de motifs dans des séquences temporelles multidimensionnelles et hétérogènes est proposée puis expérimentée dans le contexte de l identification des comportements récurrents d une personne dans ses activités quotidiennes. On évalue en particulier les indices de sensibilité (tolérance aux modifications normales de comportement) et de spécificité (rejet des modifications inquiétantes) du système. L application du système d apprentissage aux séquences générées par la simulation permet également de vérifier l extraction possible de comportements récurrents interprétés a posteriori en terme de la réalisation d activités de la vie quotidienne.
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Dharwarkar, Gireesh. "Using Temporal Evidence and Fusion of Time-Frequency Features for Brain-Computer Interfacing." Thesis, University of Waterloo, 2005. http://hdl.handle.net/10012/830.
Full textAbstract:
Brain-computer interfacing (BCI) is a new method of human-machine interaction. It involves the extraction of information from the electroencephalogram (EEG) through signal processing and pattern recognition. The technology has far reaching implications for those with severe physical disabilities and has the potential to enhance machine interaction for the rest of the population. In this work we investigate time-frequency analysis in motor-imagery BCI. We consider two methods for signal analysis: adaptive autoregressive models (AAR) and wavelet transform (WAV). There are three major contributions of this research to single-trial analysis in motor-imagery BCI. First, we improve classification of AAR features over a conventional method by applying a temporal evidence accumulation (TEA) framework. Second, we compare the performance of AAR and WAV under the TEA framework for three subjects and find that WAV outperforms AAR for two subjects. The subject for whom AAR outperforms WAV has the lowest overall signal-to-noise ratio in their BCI output, an indication that the AAR model is more robust than WAV for noisier signals. Lastly, we find empirical evidence of complimentary information between AAR and WAV and propose a fusion scheme that increases the mutual information between the BCI output and classes.
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Demmel, Sébastien. "Construction de cartes étendues des difficultés de la route fondée sur la fusion de cartes locales." Versailles-St Quentin en Yvelines, 2012. http://www.theses.fr/2012VERS0051.
Full textAbstract:
Cette thèse investigue l'utilisation et les performances des systèmes coopératifs pour l'estimation en temps réel du risque routier. Nous offrons en premier lieu une discussion sur les limitations et performances des communications inter-véhiculaire (CIV) et construisons ensuite un modèle à partir de données empiriques collectées sur les pistes d'essais de versailles-Satory. Nos résultats sont plus pessimistes que la littérature existante, suggérant que les limitations des CIV ont été sous-estimées. En second lieu, nous développons une architecture de simulation pour les systèmes coopératifs et la perception augmentée. Cette architecture est mise en oeuvre pour obtenir de nouveaux résultats quant aux bénéfices d sécurité des systèmes coopératifs, particuluèrement une application de freinage d'urgence dans une file de véhicules. D'abord, nous confirmons de précédents résultats sur la réduction du nombre de collisions mais soulevons des doutes quant à la réduction de la gravité de ces collisions. Ensuite, nous comparons l'estimation du risque basée sur des approches coopératives (avec une carte augmentée) et non-coopératives (avec des capteurs exclusivement locaux) dans ce même scénario. Nos résultats montrent que l'utilisation de l'approche coopérative est systématiquement meilleure que la non-coopérative, allant jusqu'à tripler le délai d'avertissement fourni aux conducteurs avant l'accident. Les limitations des CIV n'ont pas eu d'impact sur ce résultat, mais cette conclusion pourrait n'être valide que pour le scénario considéré. Enfin, en dernier lieu, nous proposons une nouvelle approche utilisant la perception augmentée pour la détection des presque-accidentsThis thesis investigates the use and performance of augmented perception (Cooperative Systems) for assessment of raod risk. We provide a discussion on intervehicular communications (IVC) limitations and performance model built to incorporate them, created from empirical data collected on the tracks. Our results are more pessimistic than existing literature, suggesting IVC limitations have been underestimated. Then, we develop a CS/Augmented perception simulation architecture. This architecture is used to obtain news results on the safety benefits of a cooperative safety application. At the first, we confirm earlier results in terms of crashes numbers decrease, but raise doubts on benefits in etrms of crashes' severity. Then, augmented and single-vehicule perceptions are compared in a reference driving scenarion for risk assessment. Our results show that augmented perception performance, although this might be valid only for our specific scenario. Eventually, we propose a new approach using augmented perception to identify road risk through a surrogate: near-miss events
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BARRA, Vincent. "Fusion d'images 3D du cerveau - Etude de modèles et applications." Phd thesis, Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I, 2000. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005976.
Full textAbstract:
Le recueil de données diverses issues de l'imagerie, de compétences expertes ou de signaux physiologiques est devenu courant pour l'étude d'une pathologie donnée. Leur exploitation est effectuée par le clinicien qui les analyse et les agrège en fonction de ses connaissances. La motivation de ce travail est de modéliser ce processus d'agrégation à l'aide de techniques empruntées à la fusion de données, dans le cadre d'études portant sur le cerveau. Le processus de fusion est décomposé en trois phases fondamentales. Nous modélisons tout d'abord les informations dans un cadre théorique commun. Le formalisme retenu est celui de la logique possibiliste, permettant de prendre en compte les ambiguïtés inhérentes aux données médicales. Nous proposons de modéliser d'une part la distribution des tissus cérébraux dans les images IRM, TEM et TEP par un algorithme de classification flou sur des vecteurs forme appropriés et d'autre part des informations issues de connaissances expertes. Nous agrégeons ensuite ces différentes informations par un opérateur de fusion. Celui-ci doit affirmer les redondances, gérer les complémentarités et prendre en compte les conflits soulignant souvent la présence d'une pathologie. Nous proposons alors trois modèles d'agrégation : la fusion d'images IRM, la fusion d'images anatomiques et fonctionnelles, et la fusion d'une image IRM et d'informations symboliques. Nous construisons enfin une information synthétique permettant d'exploiter les résultats de la fusion . Nous définissons pour chaque modèle une image permettant par exemple de proposer un diagnostic, d'établir un pronostic ou d'élaborer une aide thérapeutique. Quatre applications cliniques sont proposées en illustration : la quantification de volumes de tissus cérébraux, l'étude de la démence de type Alzheimer, l'étude de l'épilepsie et la localisation du noyau sous-thalamique pour le traitement de la maladie de Parkinson. Pour chacun de ces cas, outre les développements décrits auparavant, des modèles spécifiques à la pathologie étudiée sont proposés et une validation clinique des résultats est effectuée. Enfin, une application réalisée en collaboration avec la société SEGAMI, concrétisant et valorisant de façon industrielle ce travail, est présentée.