Comparison of Probability-Possibility Transformations by Dissimilarity Measures in a Context of Change Detection

Il existe dans la litterature differents criteres permettant de legitimer d'un point de vue theorique le choix d'une transformation probabilite-possibilite parmi celles proposees. Toutefois ces transformations possedent un cout calculatoire et des performances non prises en compte dans la majorite des applications. Ainsi, ce papier propose d'evaluer les transformations discretes de probabilite-possibilite et leur capacites a proposer une modelisation fidele de l'information au travers d'une application de detection de changements entre images. Dans cette application, l'information contenue dans l'image est modelisee a partir d'une distribution de possibilite obtenue par l'une des cinq transformations les plus connues dans la litterature appliquee a une distribution de probabilite modelisant les donnees. Le taux de bonne detection est calcule grâce a une mesure de dissemblance appliquee aux distributions de possibilite. Trois mesures de dissemblance sont utilisees dans cette application afin de garantir une conclusion plus generale quant aux performances des transformations probabilite-possibilite.