Combinaison dynamique d'attributs d'image à partir d'un critère de précision
Résumé
Cette présentation traite de l'intérêt de l'ajout d'une mesure de précision des attributs pour la classification d'image. Actuellement, nous nous contentons de produire des attributs à partir d'une image sans prendre en compte le niveau de représentation de ces informations par rapport à l'image source. Dans un premier temps, nous montrons la manière d'exprimer ce critère de précision à partir de descripteurs de formes. Puis, dans le cadre de la théorie de l'évidence appliquée à la combinaison de données hétérogènes, nous incluons dynamiquement cette nouvelle mesure aux fonctions de croyance pour enfin obtenir des décisions prouvant une amélioration des résultats de classification. Sous un autre point de vue, cette approche permet la sélection dynamique de couple attributs/classifieurs dans une chaîne de traitement d'image