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Modèles bayésiens hiérarchiques pour le traitement multi-capteur

Dobigeon, Nicolas. Modèles bayésiens hiérarchiques pour le traitement multi-capteur. PhD, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2007

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Official URL: http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00000491/

Abstract

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 "multicapteur" des données observées. Le sujet de cette thèse consiste à étudier des algorithmes d'estimation dans un contexte multi-capteur où plusieurs signaux ou 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.

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution: Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT
Laboratory name:
Research Director:
Tourneret, Jean-Yves
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