Bilans et conclusions

Dans le premier chapitre, le contexte et le positionnement de la pr´esente th`ese ont ´

et´e pr´esent´es. Trois ´etudes ont ´et´e effectu´ees : ´etude de l’interaction des personnes `a d´efi- cience visuelle avec leur environnement, ´etude des outils ant´erieurs d’aide `a la locomotion et ´etude des besoins et des souhaits de ces personnes.

La premi`ere ´etude nous a montr´es la forte n´egligence de l’environnement ext´erieur aux personnes `a handicap visuel, notamment dans le tiers monde.

La deuxi`eme ´etude a montr´e l’importance de la canne blanche ´electronique pour la r´eussite du d´eplacement d’un non voyant. Cette ´etude nous a aid´es `a d´efinir les limitations des outils ant´erieurs auxquelles notre int´erˆet a ´et´e port´e et qui sont : l’´echec de d´etection des escaliers qui pr´esentent un s´erieux danger et la pauvret´e de l’information renvoy´ee aux utilisateurs qui se limite `a des bips sonores.

Notre derni`ere ´etude a ´et´e port´ee sur la d´efinition des besoins des personnes non voyantes en Tunisie. Cette ´etude nous a permis, non seulement, de mieux comprendre les besoins et les exigences `a respecter dans notre syst`eme mais, ´egalement, de cotoyer nos futurs utilisateurs.

Cette partie du chapitre a ´et´e clˆotur´ee par une analyse des diff´erentes ´etudes et un ensemble de constatations qui nous ont aid´es `a d´efinir notre projet qui consiste en la r´ea- lisation d’une canne blanche ´electronique. Le mariage de toutes les ´etudes abord´ees, nous a amen´e `a avoir un cahier de charge complet pour la r´ealisation d’un premier prototype de canne blanche ´electronique. Plusieurs difficult´es d’ordre technique et pratique ont ´et´e affront´ees et surmont´ees. Enfin, nous avons pu r´ealiser un dispositif ´electronique multi- m´edia, ´equip´e de capteurs de perception. A la fin de ce chapitre, nous avons pr´esent´e la situation et les objectifs de nos travaux de th`ese par rapport au projet.

f´erentes formes d’imperfection qui peuvent y ˆetre li´ees. Ensuite, les mod`eles math´ema- tiques et les diff´erentes th´eories permettant de traiter et de mod´eliser les informations imparfaites ont ´et´e d´efinies. Nous visons `a partir de ce chapitre de montrer l’importance de la th´eorie des possibilit´es pour la mod´elisation des diff´erentes formes d’imperfection notamment l’ambigu¨ıt´e. Cette th´eorie est consid´er´ee un outil essentiel dans nos travaux. Dans ce cadre de mod´elisation, nous avons pr´esent´e l’application de cette th´eorie dans le processus de fusion d’informations.

Le troisi`eme chapitre expose le traitement du signal ultrasonore en se basant sur les m´ethodes conventionnelles. La premi`ere partie de ce chapitre a ´et´e consacr´ee `a la pr´esentation d’une ´etude d´etaill´ee sur la perception de l’environnement dans la modalit´e ultrasonore et `a un ´etat de l’art sur la reconnaissance d’objets par des ondes ultrasonore. Ensuite, ce chapitre pr´esente deux mod`eles d’analyse du signal ultrasonore. Le premier mod`ele pr´esente diff´erentes approches bas´ees sur les m´ethodes conventionnelles d’analyse du signal ultrasonore qui sont : la RT, la RF et la R.O de Haar. Le deuxi`eme mod`ele se pr´esente sous la forme d’un arbre de d´ecision hybride. Ce mod`ele consiste `a la r´eduction du temps de traitement en int´egrant d’autres niveaux de classification et `a l’am´eliora- tion des performances de notre syst`eme. Deux bases de donn´ees, acquises afin d’´evaluer nos travaux de recherche, sont pr´esent´ees. Une premi`ere base contient des ´echantillons de grande taille et la deuxi`eme comporte des ´echantillons de petite taille. Un taux de reconnaissance sup´erieur `a 98% a ´et´e atteind avec la premi`ere base. Des taux plus mo- destes ont ´et´e not´es avec la deuxi`eme base de donn´ees `a cause des imperfections li´ees `a la taille des ´echantillons. Les limitations de ces approches pour le traitement d’´echantillons de petite taille nous ont amen´ees dans le chapitre suivant (4), `a consid´erer le mod`ele possibiliste pour la mod´elisation de l’imperfection de l’information.

Le dernier chapitre pr´esente la mod´elisation possibiliste des signaux ultrasonores. Dans ce contexte, une nouvelle approche bas´ee sur l’hybridation de la m´ethode de Masson avec les ICs de Sison et Glaz est d´etaill´ee. Cette hybridation consiste `a adapter la m´ethode de Masson au contexte de mod´elisation d’´echantillons de petite dimension. Une nouvelle approche de s´election de primitives a ´et´e propos´ee. L’utilisation de plusieurs sources d’informations recommande un processus de fusion. Pour cela, nous avons adopt´e `

a notre contexte une approche propos´ee dans la litt´erature par Weiru Liu qui consiste `

a s´electionner automatiquement un op´erateur de fusion. L’´evaluation de notre strat´egie sur des bases de r´ef´erences ainsi que sur les bases de signaux ultrasonores a montr´e de meilleures performances en termes de taux de reconnaissance et de traitement des diff´erentes formes d’imperfection notamment l’ambigu¨ıt´e.

positions expose les personnes `a d´eficience visuelle `a un risque de collision. Afin d’offrir plus de s´ecurit´e et de confort `a ces gens lors de leurs d´eplacements, une canne blanche intelligente est propos´ee. Cette canne est ´equip´ee par un capteur `a ultrasons. Les signaux ultrasonores sont utilis´es pour d´evelopper un syst`eme de d´etection et reconnaissance de l’´etat du sol.

Dans les syst`emes de d´etection et de reconnaissance actuels, la quantit´e d’information est vigoureusement r´eduite, afin de produire un syst`eme fonctionnant en temps r´eel. En outre, dans certains cas, il est impossible de proc´eder `a une ´etude exhaustive de la population. Ainsi, il est n´ecessaire d’avoir une capacit´e `a traiter un nombre limit´e d’´echantillons. En revanche, ces ´echantillons doivent ˆetre de tailles assez r´eduite, afin de r´epondre aux exigences de ce syst`eme. Dans ce cas, les informations sont affect´ees de diff´erentes formes d’imperfection tels que l’incertitude, l’impr´ecision, l’ambigu¨ıt´e, etc.

Dans le cadre de ce travail de recherche, nous avons opt´e `a faire face aux limitations issues de l’utilisation d’´echantillons de petite taille notamment l’impr´ecision et l’am- bigu¨ıt´e de l’information. Les m´ethodes conventionnelles d’analyse spectrale du signal ont ´et´e adopt´ees pour le traitement d’´echantillons de grande taille o`u l’impr´ecision est beaucoup moins pr´esente. Dans ce contexte, nous avons eu recours `a l’utilisation de diff´erentes repr´esentations du signal pour extraire des informations diff´erentes, compl´e- mentaires, etc. Toutefois, l’interpr´etation de plusieurs sources d’informations est p´ena- lisante en temps de traitement. Pour r´eduire la complexit´e du calcul, une hybridation entre la TF et la T.O de Haar a ´et´e adopt´ee selon le concept d’un arbre de d´ecision hy- bride. Les diff´erentes m´ethodes d’analyse ont montr´e de bonnes performances pour des bases de donn´ees dont les ´echantillons sont riches en d´etails minimisant ainsi le risque d’impr´ecision en d´efaveur du temps de calcul. N´eanmoins, le recours `a des ´echantillons de petite taille o`u l’incompl´etude et l’ambigu¨ıt´e ont eu lieu, r´esulte en une d´egradation des performances obtenues. Dans de telles conditions, une m´ethode ad´equate de mod´e- lisation d’informations imparfaites est recommand´ee. Dans ce contexte, la th´eorie des possibilit´es pr´esente le meilleur cadre de mod´elisation et de traitement de l’information ambigue, compar´ee `a d’autres th´eories telles que la th´eorie probabiliste, la th´eorie de l’´evidence, etc. Ceci nous a incit´e `a l’adopter pour repr´esenter, mod´eliser et fusionner les signaux ultrasonores. La nouvelle approche ainsi propos´ee est bas´ee sur une seule repr´esentation du signal ultrasonore offrant diverses informations sur les variations is- sues du changement de l’´etat du sol. Ces informations sont par la suite transform´ees en distributions de probabilit´es, qui sont elles mˆemes transform´ees en distributions de possibilit´es en se basant sur des ICs probabilistes. Les distributions r´esultantes ont ´et´e utilis´ees pour la proposition d’une strat´egie de s´election de primitives, bas´ee sur trois

crit`eres de d´efinition de l’importance de chaque primitives dans le syst`eme. L’´evaluation de cette approche sur des bases de r´ef´erence ainsi que sur les signaux ultrasonores a montr´e de hautes performances, allant jusqu’`a un taux de classification de 100%.

A l’issu de ces travaux, la th´eorie des possibilit´es a montr´e un apport tr`es prometteur dans la conception des syst`emes d’aide `a la d´ecision. De plus, elle ouvre diverses perspec- tives tr`es int´eressantes. En effet, cette th´eorie pr´esente de grandes capacit´es pour la re- pr´esentation et la mod´elisation d’informations imparfaites, issues de diff´erentes sources.