Fusion de données : introduction 1 Fusion de données De l’utilisation des mesur
Fusion de données : introduction 1 Fusion de données De l’utilisation des mesures de confiance Olivier COLOT « Ce que les hommes veulent en fait, ce n’est pas la connaissance, c’est la certitude. » Bertrand Russel 2 Fusion de données : introduction 2 Road book • Introduction (« Cé koi leu problème? », « A koi sa sair? ») • Présentation des problématiques • Imprécision et incertitude • Fusion d’informations imparfaites: méthodes, techniques, champs d’application,... • Exemples Once upon a time the data fusion… 3 Fusion de données : introduction 3 Objectifs Des éléments relatifs à la « fusion » tant sur les aspects « méthodes » que sur les aspects « applications ». Intérêt de la fusion de données dans de nombreux domaines 4 Fusion de données : introduction 4 Who is it ? 1) Pamela Anderson? 2) George W. Bush? 3) E.T.? 4) The lord of the rings? Panel d’experts (Plusieurs capteurs) Comment résoudre le problème? Pamela E.T. ? Georg e or E.T. Décision Traitement de l’information Modélisation Agrégation (Fusion) Règle(s) de décision Segmentation, Analyse, RdF Objectif: Prendre une décision Désaccord Sources conflictuelles Petit exemple introductif ! 5 Fusion de données : introduction 5 Petit exercice introductif! « Petits papiers et bouts de crayon! » 6 Fusion de données : introduction 6 E1 Quelle est ma taille en cm : E2 Quelle est ma taille en cm : E3 Quelle est ma taille en cm : A partir des informations données par E1, E2 et E3, quelle est ma taille en cm : Petit exercice introductif! 7 Fusion de données : introduction 7 Petit exercice introductif! Informations Source 4 Source 1 Source 2 Source 3 Information combinée: Synthèse de la connaissance Combinaison (fusion) 8 Fusion de données : introduction 8 Fusion? Vous avez dit « Fusion »? Souvenez-vous! 1 1 0 OR 0 1 0 AND Et ça, ça ne vous rappelle rien? n i i x n x 1 1 Et bien d’autres exemples encore! n i i ix n x 1 1 avec 1 , 0 i Règle de Bayes Réseau de neurones ) ( ) ( ) ( ) ( H P E P E H P H E P 9 Fusion de données : introduction 9 « When you use information from one source, it’s plagiarism; When you use information from many, it’s information fusion.» Belur Dasarathy « La fusion d’informations consiste à combiner des informations issues de plusieurs sources afin d’améliorer la prise de décision » Isabelle Bloch Fusion? Vous avez dit « Fusion »? 10 Fusion de données : introduction 10 « We are drowning in information but starved for knowledge. This level of information is clearly impossible to be handled by present means. Uncontrolled and unorganized information is no longer a resource in an information society, instead it becomes the enemy. » John Naisbitt, in Megatrends, 1982 Pourquoi la fusion? XXIème siècle: Le siècle de l’information 11 Fusion de données : introduction 11 On dispose d'informations: • de plus en plus riches et complexes, • de nature et de fiabilité différentes. Systèmes d'information, de communication ou de commande Aider ou coopérer avec les opérationnels du domaine applicatif (les utilisateurs) dans le but de décider. Système interactif avec l'utilisateur Pilotage de certaines parties du systèmes modification des confiances sur l'exhaustivité d'un ensemble d'hypothèses envisagées ou en définissant en temps réel un équilibre entre différents critères de décision. Système doit pouvoir fournir des informations complémentaires sur les conflits entre sources d’informations par exemple Pourquoi la fusion? XXIème siècle: Le siècle de l’information 12 Fusion de données : introduction 12 Accroissement du nombre de sources d'information – développement de nouveaux capteurs (ex : imagerie médicale)IRM+angiographie; Scanner+echographie – développements de nouveaux algorithmes – augmentation de la puissance de calcul Besoin en information de haut niveau Intégration de l'opérateur humain dans la boucle Intérêt de la fusion 13 Fusion de données : introduction 13 Combinaison de données issues de différentes sources, en vue de répondre à une certaine question (valeur d’un paramètre). Problématique récente : e.g. multiplication des capteurs, systèmes décentralisés,… Domaines d’applications : • Fusion multi-capteurs (application militaire, télédétection, etc.) • Systèmes d’interrogation de bases de données multiples • Combinaison d’avis d’experts Difficulté du problème : données incomplètes, incertaines, hétérogènes, issues de sources de fiabilité inconnue, éventuellement dépendantes. Cadres théoriques : probabilités, possibilités, croyances. Pourquoi la fusion? 14 Fusion de données : introduction 14 Système autonome Système réel décision capteurs commande opérateur plan données numériques Interaction système-opérateur 15 Fusion de données : introduction 15 Système télé-opéré Système réel décision capteurs commande opérateur réalité virtuelle/ augmentée consigne Interaction système-opérateur 16 Fusion de données : introduction 16 Système opéré Système réel décision capteurs commande opérateur diagnostic données symboliques Interaction système-opérateur 17 Fusion de données : introduction 17 Modélisation de la connaissance sur un système réel mais dont on ne connaît qu'une image partielle et/ou déformée. Fusion dirigée par les buts – reconstruction la plus complète et précise – décision la plus fiable qu’en se fondant sur une seule source d’information Cadre de la fusion 18 Fusion de données : introduction 18 Techniques de fusion de données permettent: 1- de mettre à profit un nombre maximum de données, en tenant compte de la diversité de leurs imperfections 2- en tentant de pallier les faiblesses de certaines avec les point forts des autres 3- dans le but de fournir une information élaborée, dédiée et pertinente vis-à-vis du contexte. Le processus global 1- Situation réelle est observée par un ensemble de capteurs de plus ou moins haut niveau fournissant plusieurs vues déformées de la situation (ex.: convolution par une lentille optique). 2- Informations sont alors collectées et exploitées conjointement par un traitement de fusion permettant d’estimer la situation réelle. Principes de base de la fusion 19 Fusion de données : introduction 19 Systèmes de fusion de données 1- s'appuient principalement sur des étapes de modélisation 2- de recalage 3- et de combinaison (ou fusion, ou agrégation) d'informations 4- puis de décision De l’information à la décision 20 Fusion de données : introduction 20 Information et représentation mathématique • permet de l'exploiter • constitue l'étape de modélisation de l'information • réflexion sur le sens de chacune des informations manipulées • modélisation doit être adaptée de façon fidèle au sens de l'information réellement disponible • fidélité de modélisation conduit à des problèmes d'hétérogénéité ou d'hybridité (plus l'ensemble des informations dont on veut tenir compte est large, plus on rencontre les problèmes de représentation des données et plus ils deviennent cruciaux) De l’information à la décision 21 Fusion de données : introduction 21 Points essentiels: • Mécanismes de modélisation et éventuellement recalage • Mécanisme de fusion (éventuellement données hétérogènes) • Prise en compte de la notion de fidélité entre le sens de l'information réellement disponible et le sens de la représentation mathématique (pertinence, confiance, fiabilité) • Règles de décision s’appuyant sur les résultats de la fusion En résumé Remarque: Prise en compte de la fiabilité des sources d’information lors de la modélisation par exemple, si cela est possible 22 Fusion de données : introduction 22 Où? Quand? Comment? 23 Fusion de données : introduction 23 Applications militaires : – détection, identification et suivi de cibles – surveillance des champs de bataille – détection de mines enfouies ou sous-marines Applications aéronautiques et spatiales : – imagerie satellitaire – commande d'engins spatiaux (fusées et robots) Domaines d’application Applications médicales : – observation du corps et des pathologies – aide au geste et au diagnostic médical Robotique et véhicules intelligents – robots d'assistance humaine (fauteuils roulants, véhicule automobile, machines agricoles,…) – robots autonomes en environnement difficile (robots sous-marins, robots d'intervention, micro-robots,…) Assistance à l'opérateur humain : – aide au diagnostic – salle de contrôle (aiguilleurs du ciel) 24 Fusion de données : introduction 24 capteurs physiques : – type images : caméra, télémètre, radar, images IRM, images ultrason – type signaux : température, vitesse, accélération, temps de vol… capteurs logiques (analogiques ou numériques): – modules de traitement de signaux – modules de traitement d'images connaissances a priori : – objets et leurs caractéristiques – scène observée (cartes, atlas...) – règles d'évolution... Pour se comprendre… Sources d'information 25 Fusion de données : introduction 25 Type des données Mesures de type numérique : – distance – niveau de gris – durée d'un signal … Décision de type symbolique : – situation dangereuse – existence d'une lésion – cible offensive... « Matière brute » et « produits manipulés » 26 Fusion de données : introduction 26 Données numériques : – Valeur absolue (longueur, température) – Valeur relative (%) Les plus fréquentes Données ordinales : – Ranger des élèves du plus petit au plus grand – Echelle de salaires (petit, moyen, élevé) on peut définir un ordre A<B<C Données nominales : – Couleur des yeux (brun, vert, bleu) pas d’autres comparaisons possibles que A=B ou A≠B Données uploads/Management/ n01-cours-fusion-intro.pdf
Documents similaires
-
25
-
0
-
0
Licence et utilisation
Gratuit pour un usage personnel Attribution requise- Détails
- Publié le Dec 29, 2021
- Catégorie Management
- Langue French
- Taille du fichier 2.2427MB