Fusion entre les données ultrasonores et les images de radioscopie ...

&KDSLWUH , *pQpUDOLWpV VXU OD IXVLRQ GH GRQQpHV
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Figure I.25. : représentation de la règle de Dempster pour la combinaison de deux capteurs
Sur chacun des deux axes, on reporte tout d'abord la valeur des parts de croyances (masses)
attribuée à chacun des sous-ensembles du cadre de décision. Pour chaque région ainsi définie,
on s’intéresse aux intersections des sous-ensembles. La région située en bas et à gauche du
graphe correspond au même sous-ensemble C 1 pour les deux capteurs ; l'intersection des deux
sous-ensembles est C 1 et la surface de cette région correspond à une part de croyance
accordée en C 1 . Pour chaque région du graphe, on regarde ensuite si l'intersection correspond
bien à C 1 (régions hachurés en diagonale vers la droite). La part de croyance finale en C 1 est
la somme des surfaces de ces régions, pondérée par la surface totale du graphe moins les
zones représentées en blanc. Ces zones blanches représentent l'étendue du conflit. Le
processus est identique pour le calcul de la part de croyance pour C 2 (hachures en diagonale
vers la droite) et pour celui de C 1 ∪ C 2 (en gris).
La valeur du facteur de normalisation K (entre 0 et 1) traduit le conflit entre les sources. Elle
représente la masse que l'on attribuerait à l'ensemble vide si l'on avait pas cette normalisation.
Lorsque cette valeur devient proche de 1, la règle de combinaison devient discutable.
Lorsqu'elle devient proche de 0, les sources d'informations s'accordent. Dempster propose
d'utiliser le poids du conflit entre les sources :
⎛ 1
log⎜
⎝ 1−
K
⎞
⎟
⎠
= −log(1−
K)
(I.26.)
3DJH