Modélisation spatio-temporelle floue pour la reconnaissance d'activités militaires

V. Eude

LIP6 1999/016: THÈSE de DOCTORAT de l'UNIVERSITÉ PARIS 6 LIP6 / LIP6 research reports
296 pages - Décembre/December 1998 - French document.

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Thème/Team: Apprentissage et Acquisition de Connaissances

Titre français : Modélisation spatio-temporelle floue pour la reconnaissance d'activités militaires
Titre anglais : Fuzzy Spatio-temporal modelling for the recognition of military activities

Résumé : Le domaine d'application de cette thèse est le renseignement militaire. Il s'agit de reconnaître l'activité globale de l'ennemi à partir des informations perçues sur le théâtre des opérations. Les activités ennemies "typiques" connues des experts sont modélisées par des "gabarits", arbres de décomposition des activités principales en sous-activités. Les activités sont aussi liées par différents types de contraintes, parmi lesquelles les contraintes temporelles et spatiales qui sont les plus importantes.
Ces contraintes étant imprécises nous les représentons par des ensembles flous. Chaque gabarit est traduit sous la forme de plusieurs graphes de contraintes floues, un premier graphe modélisant les contraintes temporelles et trois autres les contraintes spatiales de positions, de distances et de directions. Le raisonnement s'appuie sur la propagation des contraintes et le calcul du graphe minimal qui correspond à une propagation optimale. Dans le cas de contraintes spatiales nous n'avons qu'une approximation des graphes minimaux.
Les contraintes floues permettent de raffiner l'évaluation des différentes hypothèses de scenarii en introduisant la notion de satisfaction partielle. Une activité est généralement incomplètement reconnue, certaines sous-activités n'ayant pu être observées. L'évaluation globale doit prendre en compte la satisfaction partielle des différentes contraintes, les activités reconnues et leur interprétation dans la décomposition hiérarchique de l'arbre. Nous introduisons quelques mesures de satisfiabilité pour la première partie de l'évaluation et différents opérateurs d'agrégation pour la seconde partie, avec leur interprétation dans le cadre de gabarits. Nous étendons les sommes symétriques aux sommes g-symétriques.

Abstract : This search concerns military intelligence. The problem is to recognise the global activity of the enemy with the information perceived on the theatre of operations. "Typical" activities of the enemy known by experts are described with templates, hierarchical trees giving the decomposition of global activities into sub-activities. These activities are linked with different kind of constraints, among which temporal and spatial constraints, the most important ones.
These constraints are imprecise and we model them with fuzzy sets. Each template corresponds to many fuzzy constraints graphs, one for temporal constraints and three others for spatial constraints of positions, distances and directions. The reasoning is based on the propagation of constraints and the calculation of the minimal graph, corresponding to the optimal propagation. For spatial constraints we just have an approximation of the minimal graphs.
Fuzzy constraints allow the refinement of the evaluation of the template's assumption, because they may be partially satisfied. A template is generally partially recognised, some sub-activities have not been observed. The global evaluation of templates must take into account the satisfaction of the constraints, the activities recognised and their interpretation in the decomposition.
We introduce some satisfiability measures for the first part of evaluation and different aggregation operators with their interpretation in our context for the second part. We extend symmetric summations to g-symmetric summations.

Mots-clés : Raisonnement temporel, raisonnement spatial, contraintes floues, CSP, FCSP, opérateurs d'agrégation

Key-words : Temporal reasoning, spatial reasoning, fuzzy constraints, CSP, FCSP, aggregation operators

Publications internes LIP6 1999 / LIP6 research reports 1999

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