Laboratoire de Mathématiques Raphaël Salem

UMR 6085 CNRS - Université de Rouen Normandie

Le critère de l’information mutuelle (IM) d’un vecteur aléatoire peut s’écrire comme la divergence de Kullback-Leibler entre la copule  du vecteur et la copule d’indépendance. En se basant sur cette écriture, nous proposons un nouveau estimateur non paramétrique de l’IM utilisant la copule. Nous utilisons cet estimateur pour séparer des mélanges de sources indépendantes. Nous montrons ensuite que l’estimateur proposé pourra être généralisé pour séparer des mélanges de sources dépendantes. Les résultats seront illustrés sur des signaux simulés, et des signaux réels (en séparation de documents recto-verso). Il s’agit d’un travail en collaboration avec H. Fenniri, A. Ghazdali et E. Moreau.