Modélisation et apprentissage des perceptions humaines à travers des représentations floues : le cas de la couleur
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Abstract EN:
The target of this thesis is to implement an interactive modeling of the user perception and a creation of an appropriate profile. We present two methods to build the profile representing the perception of the user through fuzzy subsets. The first method is a descriptive method used by an expert user and the second one is a constructive method used by a none-expert user. For the descriptive method, we propose a questioning procedure allowing the user to define completely his profile. For the constructive method, the user will be able to define his perception while comparing and selecting some profiles reflecting the perception of other expert users. We present a procedure of aggregation allowing building the profile of the user starting from the selected expert profiles and the rates of satisfaction. As a case study, we describe an application to model the color perception. Thereafter, we exploit the profiles already built for image classification. We propose a procedure that allows building the profile of an image according to the user perception, by using the standard profile of the image and the user’s profile representing his perception. In this method we use new definitions for the notions of comparability and compatibility of two fuzzy subsets. At the end, we present an implementation of the all procedure, the structure of the database as some examples and results
Abstract FR:
L'objectif de ce travail de thèse est de mettre en œuvre une démarche interactive de construction du profil utilisateur modélisant sa propre perception. Nous présenterons deux démarches pour construire le profil représentant la perception d'un utilisateur à travers des sous-ensembles flous. Une démarche descriptive dans le cas d'un utilisateur expert et une démarche constructive dans le cas d'un utilisateur non-expert. Pour la démarche descriptive, nous proposerons une procédure de questionnement de l'utilisateur permettant de définir complètement l'ensemble des sous-ensembles flous représentant sa perception. Dans le cas d'un utilisateur non-expert, celui-ci pourra définir sa propre perception en comparant et en sélectionnant quelques profils reflétant la perception d'utilisateurs experts. Nous présenterons une procédure d'agrégation permettant de construire le profil de l'utilisateur à partir des profils experts sélectionnés et des taux de satisfaction. Une application de la démarche dans le cas de la perception de la couleur sera également présentée. Par la suite, on exploite les profils déjà construits pour la classification d'images. Nous proposerons une démarche permettant de construire le profil d'une image selon la perception d'un utilisateur en utilisant le profil standard de l'image et le profil représentant la perception de l'utilisateur. Dans cette démarche nous utiliserons une nouvelle définition de la comparabilité et de la compatibilité de deux sous-ensembles flous. Pour finir, nous présenterons une implémentation informatique de la démarche. La structure de la base de données ainsi que quelques exemples seront également présentés