cision porte plus ici sur les singletons que sur les intersections, et aucune union n'est trouvée.

Le type S1 (roche et sable) est plus reconnue comme du sable, alors que S2 (sable et vase) est reconnue pour moitié comme du sable et pour moitié comme de la vase. Les types S3 (vase et ride) et S4 (sable et ride) sont davantage reconnus comme du sable.

| C1   | C2   | C3   | C1 ∩ C2   | C2 ∩ C3   |    |
|------|------|------|-----------|-----------|----|
| S1   | 55   | 227  | 12        | 3         | 2  |
| S2   | 0    | 137  | 160       | 0         | 2  |
| S3   | 93   | 143  | 61        | 0         | 2  |
| S4   | 88   | 207  | 3         | 1         | 0  |

Tableau 6 - Résultats sur les imagettes hétérogènes de la décision avec la crédibilité pondérée sur les éléments de cardinalité comprise entre 2 et 6 dans DΘ.

## 5 Conclusion

La décision pour la reconnaissance d'images texturées en environnement incertain et particulièrement pour la reconnaissance de texture des fonds marins à partir d'images sonar est très délicate. Pour ce type d'applications, nous avons montré la possibilité et l'intérêt de pouvoir rejeter et décider sur les unions et intersections de classes apprises. L'approche proposée repose sur une extension d'approches existantes permettant d'une part de rejeter des données et d'autre part de décider sur des unions, étendues pour décider sur des intersections. Nous avons également fait ressortir l'intérêt de pouvoir spécifier la spécificité des éléments sur lesquelles on souhaite décider.

Ce type d'approche peut également avoir des intérêts pour découvrir des évènements rares, comme par exemple des épaves ou des mines non connues pour la chasse aux mines.

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