Fusion multimodale pour la reconnaissance des espèces d'arbres à partir des feuilles et des écorces

Siwar Jendoubi (1, 2) , Didier Coquin (2) , Reda Boukezzoula (2)

1 LARODEC - Laboratoire de Recherche Opérationnelle de Décision et de Contrôle de Processus
2 LISTIC - Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance

Dans cet article, nous nous intéressons au problème de la reconnaissance des espèces d’arbres à partir des feuilles et des écorces. Nous proposons un système de fusion multimodale crédibiliste qui permet une identification plus efficace de l’espèce de l’arbre. Nous avons étudié la performance de la solution proposée sur des données réelles et nous l’avons comparée à des solutions existantes.

Mots clés: reconnaissance des espèces d'arbres; Fusion multimodale; théorie des fonctions de croyance

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]; Informatique ubiquitaire; Intelligence artificielle [cs.AI]

Siwar Jendoubi, Didier Coquin, Reda Boukezzoula. Fusion multimodale pour la reconnaissance des espèces d'arbres à partir des feuilles et des écorces. LFA'19, 28ème Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications., Nov 2019, Alès, France. pp.103-110. ⟨hal-02373751⟩