Vers un Modèle de Fusion de Décisions de Lecteurs d'Adresses Postales Basé sur la Théorie des Fonctions de Croyance

David Mercier (1) , Genevieve Cron (1) , Thierry Denoeux (1) , Marie-Hélène Masson (1)

1 Heudiasyc - Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes [Compiègne]

Afin d'améliorer la prise de décision pour la reconnaissance automatique d'adresses postales, les fondations d'un modèle de fusion de décisions de lecteurs d'adresses postales (LAP) basé sur la théorie des fonctions de croyance sont exposées. Ce modèle offre une grande flexibilité dans la manipulation des décisions des LAP qui ont la particularité de pouvoir s'exprimer sur plusieurs niveaux : un LAP peut fournir des adresses postales complètes ou partielles. Par rapport aux méthodes actuelles basées sur des principes de votes ne faisant que sélectionner une décision, ce modèle permet une réelle combinaison des décisions par l'exploitation des redondances, des fiabilités, et des complémentarités des décisions à combiner. Ainsi est-il en mesure de proposer des décisions plus riches, tout en proposant différent points de fonctionnement (taux de lecture, taux d'erreur) paramétrables.

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

David Mercier, Genevieve Cron, Thierry Denoeux, Marie-Hélène Masson. Vers un Modèle de Fusion de Décisions de Lecteurs d'Adresses Postales Basé sur la Théorie des Fonctions de Croyance. Sep 2006, pp.79-84. ⟨hal-00119604⟩