Les modèles graphiques sont des modèles probabilistes novateurs pour la représentation et la fusion des connaissances de diverses natures. Ils sont fondés sur une description graphique et sémantique des variables aléatoires. Les travaux présentés dans ce livre s'adressent aussi bien aux chercheurs qu'aux étudiants de classes terminales, intéressés par les modèles graphiques probabilistes tels que les modèles de Markov cachés et particulièrement les réseaux bayésiens, comme nouveaux outils de l'intelligence artificielle. Ces travaux visent à explorer de nouveaux modèles en vue d'application en classification et segmentation d'images. Néanmoins, ces recherches ne se concentrent pas exclusivement sur les applications liées à l'image. En effet, les modèles présentés s'étendent à l'aide à la décision essentiellement comme outils d'aide au diagnostic médical.
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