Le but de cette communication consiste à montrer que la théorie de l'évidence de Dempster-Shafer peut être appliquée au problème de fusion dans le domaine de l'amélioration de la dynamique d'un système d'imagerie à rayons X. Une hypothèse étant définie comme une épaisseur d'objet, l'incertitude et l'imprécision sur les épaisseurs sont réduites grâce à la gestion des hypothèses composées ainsi qu'à la définition de leur fonctions de masse à partir de la modélisation des histogrammes des niveaux de gris. La prise de décision est basée sur le critère de maximum de crédibilité sur des hypothèses simples (singletons) ou composées (union des hypothèses). L'augmentation de la dynamique du système d'imagerie à rayons X est réalisée en combinant chaque couple de pixels correspondant au même point physique de l'objet grâce à la règle de Dempster et à la consultation d'une table de fusion....

Dans cet article, nous présentons un système de débruitage de parole basé sur une fusion des informations auditives et visuelles. Dans un premier temps, la structure globale du système est présentée. Puis l'outil utilisé pour mélanger les deux sources d'information est décrit. Le système complet est implémenté dans le contexte de transitions vocaliques dégradées par un bruit blanc additif. Une évaluation complète est réalisée dans ce contexte : elle comporte des mesures de distance, des scores de classification gaussienne, et un test perceptif. Les résultats sont très prometteurs....

Nous abordons ici un aspect du problème de décision en théorie de l'évidence, à savoir le choix du critère associé. Lorsque la décision doit porter sur les singletons du cadre de discernement, deux approches sont couramment rencontrées : par maximum de probabilité pignistique ou par maximum de plausibilité. Nous proposons un argument fondé sur l'interprétation de la modélisation par masses permettant de choisir entre ces deux approches. En effet, dans le cas d'ensembles aléatoires, la fusion de Dempster pourrait être vue, selon le type d'entrée modélisée par masses, ou bien comme une extension de la fusion bayésienne classique (a priori et vraisemblance) conduisant au maximum de probabilité pignistique, ou bien comme une extension de la fusion de vraisemblances, tout aussi classique en théorie des probabilités et conduisant à un critère de maximum de plausibilité....

Nous présentons un estimateur conjoint, reposant sur les coefficients d'une décomposition en ondelettes, des deux paramètres définissant le phénomène de dépendance à longue portée. Nous montrons que cet estimateur est caractérisé par sa simplicité à la fois conceptuelle et à la mise en oeuvre : il consiste essentiellement à mesurer la pente et l'ordonnée à l'origine d'une régression linéaire. Ces excellentes performances statistiques, non biais et presque minimum de variance, sont démontrées analytiquement et illustrées par des simulations numériques, Cet outil est ensuite appliqué à l'analyse de données de télétrafic Ethernet....

Les bases de paquets d'ondelettes fournissent un cadre approprié à la recherche d'une représentation optimale des processus stochastiques. Dans cet article, nous abordons le problème du choix de la "meilleure base" sous un angle bayésien, lorsque l'observation est un signal transitoire bruité, en considérant cette base optimale comme l'un des paramètres du modèle. Des distributions a priori non-homogènes sont introduites sur les coefficients de décomposition du signal, nécessitant la mise en oeuvre d'algorithmes de Monte Carlo par chaînes de Markov à sauts réversibles. Diverses méthodes d'estimation, pouvant dépendre de plusieurs représentations, sont évaluées au travers de simulations....