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Les articles
Conflit et Indices de Dissimilarité dans la TFC
Auteurs :
Mehena Loudahi,
John Klein,
Jean-Marc Vannobel,
Olivier ColotDans ce travail, nous nous intéressons à la notion
de mesure de dissimilarité dans la théorie des
fonctions de croyance (TFC). Différentes classes de
mesures sont présentées. Les mesures directes reposent
sur l'interprétation géométrique des fonctions
de croyance. Les mesures indirectes utilisent d'abord
une transformation probabiliste ou floue des fonctions
de masse, puis des indices de dissimilarité sont
calculés dans le nouvel espace de représentation. Des
exemples de simulations montrent le comportement
des différents indices étudiés.
In this work, we are focusing on the notion of
measuring dissimilarity in the belief functions theory
(BFT). Different classes of measures are presented.
The direct measures are directly inspired from
the geometrical interpretation of belief functions.
Concerning indirect measures, basic belief assignements
(bba) are first transformed into probability or
possibility distributions and dissimilarities are calculated
using the new representations. Some simulation
examples show the behaviour of the different
measures studied.
Article édité dans l’ouvrage
Auteur :
Collectif LFA
Contributeurs :
Inés Couso,
Anne Laurent,
Éric Benoit,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Agnès Rico,
Miguel Couceiro,
Jean-Luc Marichal,
Serge Guillaume,
Brigitte Charnomordic,
Mouna Boughamsa,
Messaoud Ramdani,
Nicole El Zoghby,
Véronique Cherfaoui,
Bertrand Ducourthial,
Thierry Denoeux,
Mira Bou Farah,
David Mercier,
Éric Lefevre,
François Delmotte,
Nadia Ben Abdallah,
Nassima Mouhous Voyneau,
Thierry Denoeux,
David Mercier,
Éric Lefevre,
Rémus Pusca,
Cristian Demian,
Raphael Romary,
Olivier Pivert,
Grégory Smits,
Hélène Jaudoin,
Allel Hadjali,
Didier Dubois,
Hélène Fargier,
Dominique Guyonnet,
Katia Abbaci,
Allel Hadjali,
Ludovic Liétard,
Daniel Rocacher,
Matthieu Puyo,
Nadine Matton,
Stéphane Vautier,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Salem Benferhat,
Faiza Khellaf-Hamed,
Ismahane Zeddigha,
Gilles Mauris,
Leila Amgoud,
Henri Prade,
Farid Aiche,
Didier Dubois,
Afef Denguir,
François Trousset,
Jacky Montmain,
Samia Boulkrinat,
Allel Hadjali,
Aïcha Mokhtari,
Sawsan Kanj,
Fahed Abdallah,
Thierry Denoeux,
Olivier Strauss,
Désiré Dro Sidibe,
William Puech,
Samir Hachour,
François Delmotte,
Éric Lefevre,
David Mercier,
John Klein,
Jean-Marc Vannobel,
Perfecto Malaquias Quintero Flores,
Federico Del Razo Lopez,
Nicolas Sicard,
Anne Laurent,
Amal Oudni,
Marie-Jeanne Lesot,
Maria Rifqi,
Reda Boukezzoula,
Moheb Elmasry,
Sylvie Galichet,
Laurent Foulloy,
Nicolas Sutton-Charani,
Sébastien Destercke,
Thierry Denoeux,
Mehena Loudahi,
John Klein,
Jean-Marc Vannobel,
Olivier Colot,
Felipe Aguirre,
Sébastien Destercke,
Mohamed Sallak,
Walter Schon
Collection :
LFA
Rubrique :
Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné :
Spécialistes
Mots clés :
IHM,
Informatique,
intelligence artificielle,
traitement données
Référence : 104729
Classification crédale multi-cibles
Auteurs :
Samir Hachour,
François Delmotte,
Éric Lefevre,
David Mercier,
John Klein,
Jean-Marc VannobelDans cet article, on s'intéresse au problème de poursuite
et de classification simultanées de plusieurs cibles.
Ce travail est à rapprocher de celui de Smets et Ristic.
L'article est préliminaire et fédère des approches de plusieurs
travaux. L'étape de poursuite sera assurée par des
filtres de Kalman et d'IMM (Interacting Multiple Model)
classiques, seule l'étape de classification est assurée par
des fonctions de croyance. Les objets à classer sont invariants
dans le temps, et il n'y a donc pas d'étape de
détection ou de suppression de cibles. Une comparaison
sur un problème de poursuite d'avions permet d'illustrer
quelques différences avec l'approche Bayésienne.
In this paper, we study the problem of joint tracking
and classification of several targets. Targets are considered
to be known and sufficiently separated so that they
cannot be confused. Our goal is to shed light on the
contribution of credal classification over the Bayesian
classification. Our job is to track the movement of targets
using conventional Kalman filters and IMMs, and
compare the performances of credal and Bayesian classification.
Article édité dans l’ouvrage
Auteur :
Collectif LFA
Contributeurs :
Inés Couso,
Anne Laurent,
Éric Benoit,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Agnès Rico,
Miguel Couceiro,
Jean-Luc Marichal,
Serge Guillaume,
Brigitte Charnomordic,
Mouna Boughamsa,
Messaoud Ramdani,
Nicole El Zoghby,
Véronique Cherfaoui,
Bertrand Ducourthial,
Thierry Denoeux,
Mira Bou Farah,
David Mercier,
Éric Lefevre,
François Delmotte,
Nadia Ben Abdallah,
Nassima Mouhous Voyneau,
Thierry Denoeux,
David Mercier,
Éric Lefevre,
Rémus Pusca,
Cristian Demian,
Raphael Romary,
Olivier Pivert,
Grégory Smits,
Hélène Jaudoin,
Allel Hadjali,
Didier Dubois,
Hélène Fargier,
Dominique Guyonnet,
Katia Abbaci,
Allel Hadjali,
Ludovic Liétard,
Daniel Rocacher,
Matthieu Puyo,
Nadine Matton,
Stéphane Vautier,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Salem Benferhat,
Faiza Khellaf-Hamed,
Ismahane Zeddigha,
Gilles Mauris,
Leila Amgoud,
Henri Prade,
Farid Aiche,
Didier Dubois,
Afef Denguir,
François Trousset,
Jacky Montmain,
Samia Boulkrinat,
Allel Hadjali,
Aïcha Mokhtari,
Sawsan Kanj,
Fahed Abdallah,
Thierry Denoeux,
Olivier Strauss,
Désiré Dro Sidibe,
William Puech,
Samir Hachour,
François Delmotte,
Éric Lefevre,
David Mercier,
John Klein,
Jean-Marc Vannobel,
Perfecto Malaquias Quintero Flores,
Federico Del Razo Lopez,
Nicolas Sicard,
Anne Laurent,
Amal Oudni,
Marie-Jeanne Lesot,
Maria Rifqi,
Reda Boukezzoula,
Moheb Elmasry,
Sylvie Galichet,
Laurent Foulloy,
Nicolas Sutton-Charani,
Sébastien Destercke,
Thierry Denoeux,
Mehena Loudahi,
John Klein,
Jean-Marc Vannobel,
Olivier Colot,
Felipe Aguirre,
Sébastien Destercke,
Mohamed Sallak,
Walter Schon
Collection :
LFA
Rubrique :
Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné :
Spécialistes
Mots clés :
IHM,
Informatique,
intelligence artificielle,
traitement données
Référence : 104724