Chaînes de Markov Cachées Floues et ... - Institut Fresnel

More documents

Recommendations

Info

Modèle classique des CMC Modèle des CMC floues Estimation des paramètres Résultats de segmentation Estimation des paramètres ≪ flous ≫ Fonction d’appartenance floue
Modèle classique des CMC Modèle des CMC floues Estimation des paramètres Résultats de segmentation Principe d’estimation par ICE Estimation des paramètres Discrétisation de la mesure floue Synthèse du modèle Algo. numérique : discrétisation du flou Problème : Les intégrales ne sont pas calculables analytiquement ⇒Intégration numérique discrétisation de l’intervalle ]0, 1[. F sous-intervalles flous. ⇒Conséquence : L’algorithme d’estimation flou se comporte comme l’algorithme d’estimation dur, avec F + 2 classes : la matrice de transition donne les probabilités de transiter des classes dures aux classes floues, et des classes floues entre-elles ; Nous avons également F gaussiennes attachées aux classes floues. 19/33 Chaînes de Markov cachées floues et segmentation d’images
Page 1 and 2: Introduction Chaînes de Markov Cac
Page 3 and 4: Introduction Le ≪ flou ≫ dans l
Page 5 and 6: Introduction Bruit et flou dans les
Page 7 and 8: Modèle classique des CMC Modèle d
Page 17: Modèle classique des CMC Modèle d
Page 25 and 26: Image originale Modèle classique d
Page 33: Références Conclusions Bibliograp

Chaînes de Markov Cachées Floues et ... - Institut Fresnel

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?