@InProceedings{1999_001-1230_12924,
	author = "Michèle ROMBAUT",
	title = "Fusion de données images segmentées à l'aide du formalisme de dempster shafer",
	booktitle = "17° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "1999",
	publisher = "GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-1230",
	pages = "p. 655-658",
	month = "sep # 13--17",
	address = "Vannes",
	doi = "",
	pdf = "1999_001-1230_12924.pdf",
	abstract = "Ce papier présente une méthode de classification d'objets non supervisée à l'aide du formalisme de Dempster Shafer, classification basée sur la fusion de données numériques de type différent ou provenant de sources différentes. Pour un attribut donné de l'objet, on ne dispose d'aucune information sur la caractérisation des classes ainsi que du nombre de classes a priori, mais l'on dispose d'un grand nombre de mesures non classées. Une première classification est faite pour chaque attribut, et à chaque classe on associe la confiance (masse d'évidence) pour que l'objet considéré appartienne effectivement à cette classe. En réalisant une extension des distributions de masses aux espaces de discernement associés aux différents attributs, on peut faire une fusion des informations pour obtenir une classification finale tenant compte de tous les attributs."
}