Modèles de Markov cachés crédibilistes en présence d'informations non distinctes
Résumé
Dans le cadre de la reconnaissance de séquences temporelles, nous présentons une version crédibiliste des Modèles de Markov Cachés adaptée au cas où les observations peuvent être non indépendantes. Nous définissons pour cela les procédures forward, backward et Viterbi dans le cadre du Modèle des Croyances Transférables de Ph. Smets. La reformulation est basée sur le Théorème de Bayes Généralisé ainsi que sur les travaux de T. Denoeux concernant les opérateurs de combinaisons prudentes. Une application est proposée pour analyser des mouvements humains dans des vidéos d'athlétisme.
Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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