Thèse soutenue

Modèles bayésiens hiérarchiques pour le traitement multi-capteur
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Nicolas Dobigeon
Direction : Jean-Yves Tourneret
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, image, acoustique et optimisation
Date : Soutenance en 2007
Etablissement(s) : Toulouse, INPT

Résumé

FR  |  
EN

"Afin de traiter la masse d'informations récoltée dans de nombreuses applications, il est nécessaire de proposer de nouvelles méthodes de traitement permettant d’exploiter le caractère "multi-capteurs" des données observées. Le sujet de cette thèse consiste à étudier des algorithmes d"estimation dans un contexte multi-capteurs dans lequel plusieurs signaux ou plusieurs images issus d'une même application sont disponibles. Ce problème présente un grand intérêt puisqu'il permet d'améliorer les performances d'estimation par rapport à une analyse qui serait menée sur chaque signal indépendamment des autres. Nous avons développé dans ce contexte des méthodes d'inférence bayésienne hiérarchique afin de résoudre efficacement des problèmes de segmentation de signaux multiples et d'analyse d'images hyperspectrales. L'utilisation de méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov permet alors de surmonter les difficultés liées à la complexité calculatoire de ces méthodes d'inférence. "