Thèse soutenue

Contribution des techniques de fusion et de classification des images au processus d'aide à la reconnaissance des cibles radar non coopératives
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Auteur / Autrice : Imen Jdey Aloui
Direction : Ali KhenchafMohamed Salim Bouhlel
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Electronique, traitement du signal
Date : Soutenance le 23/01/2014
Etablissement(s) : Brest en cotutelle avec Université de Sfax (Tunisie)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé, information-communication et mathématiques, matière (Brest, Finistère)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
Jury : Président / Présidente : Basel Solaiman
Examinateurs / Examinatrices : Ali Khenchaf, Mohamed Salim Bouhlel, Basel Solaiman, Imed Riadh Farah, Mohamed Adel Alimi, Chokri Ben Amar, Abdelmalek Toumi, Mounir Dhibi
Rapporteurs / Rapporteuses : Imed Riadh Farah, Mohamed Adel Alimi

Résumé

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La reconnaissance automatique de cibles non coopératives est d’une grande importance dans divers domaines. C’est le cas pour les applications en environnement incertain aérien et maritime. Il s’avère donc nécessaire d’introduire des méthodes originales pour le traitement et l’identification des cibles radar. C’est dans ce contexte que s’inscrit notre travail. La méthodologie proposée est fondée sur le processus d’extraction de connaissance à partir de données (ECD) pour l’élaboration d’une chaine complète de reconnaissance à partir des images radar en essayant d’optimiser chaque étape de cette chaine de traitement. Les expérimentations réalisées pour constituer une base de données d’images ISAR ont été effectuées dans la chambre anéchoïque de l’ENSTA de Bretagne. Ce dispositif de mesures utilisé a l’avantage de disposer d’une maîtrise de la qualité des données représentants les entrées dans le processus de reconnaissance (ECD). Nous avons ainsi étudié les étapes composites de ce processus de l’acquisition jusqu’à l’interprétation et l’évaluation de résultats de reconnaissance. En particulier, nous nous sommes concentrés sur l’étape centrale dédiée à la fouille de données considérée comme le cœur du processus développé. Cette étape est composée de deux phases principales : une porte sur la classification et l’autre sur la fusion des résultats des classifieurs, cette dernière est nommée fusion décisionnelle. Dans ce cadre, nous avons montré que cette dernière phase joue un rôle important dans l’amélioration des résultats pour la prise de décision tout en prenant en compte les imperfections liées aux données radar, notamment l’incertitude et l’imprécision. Les résultats obtenus en utilisant d’une part les différentes techniques de classification (kppv, SVM et PMC), et d’autre part celles de de fusion décisionnelle (Bayes, vote, théorie de croyance, fusion floue) font l’objet d’une étude analytique et comparative en termes de performances.