La recherche en biométrie a connu une grande évolution durant les dernières annéessurtout avec le développement des méthodes de décomposition de visage. Cependant,ces méthodes ne sont pas robustes particulièrement dans les environnements incontrôlés.Pour faire face à ce problème, l'imagerie multispectrale s'est présentée comme une nouvelletechnologie qui peut être utilisée en biométrie basée sur la reconnaissance de visage.Dans tous ce processus, la qualité des images est un facteur majeur pour concevoirun système de reconnaissance fiable. Il est essentiel de se disposer d'images de hautequalité. Ainsi, il est indispensable de développer des algorithmes et des méthodes pourl'amélioration des données sensorielles. Cette amélioration inclut plusieurs tâches tellesque la déconvolution des images, le defloutage, la segmentation, le débruitage. . . Dansle cadre de cette thèse, nous étudions particulièrement la suppression de bruit ainsi quela segmentation de visage.En général, le bruit est inévitable dans toutes applications et son élimination doit sefaire tout en assurant l'intégrité de l'information confinée dans l'image. Cette exigenceest essentielle dans la conception d'un algorithme de débruitage. Le filtre Gaussienanisotropique est conçu spécifiquement pour répondre à cette caractéristique. Nous proposonsd'étendre ce filtre au cas vectoriel où les données en disposition ne sont plus desvaleurs de pixels mais un ensemble de vecteurs dont les attribues sont la réflectance dansune longueur d'onde spécifique. En outre, nous étendons aussi le filtre de la moyennenon-local (NLM) dans le cas vectoriel. La particularité de ce genre de filtre est la robustesseface au bruit Gaussien.La deuxième tâche dans le but d'amélioration de données sensorielles est la segmentation.Le clustering est l'une des techniques souvent utilisées pour la segmentation etclassification des images. L'analyse du clustering implique le développement de nouveauxalgorithmes particulièrement ceux qui sont basés sur la méthode partitionnelle.Avec cette approche, le nombre de clusters doit être connu d'avance, chose qui n'est pastoujours vraie surtout si nous disposons de données ayant des caractéristiques inconnues.Dans le cadre de cette thèse, nous proposons de nouveaux indices de validationde clusters qui sont capables de prévoir le vrai nombre de clusters même dans le cas dedonnées complexes.A travers ces deux tâches, des expériences sur des images couleurs et multispectrales sontréalisées. Nous avons utilisé des bases de données d'image très connues pour analyserl'approche proposée. / In this thesis, we focus on multispectral image for face recognition. With such application,the quality of the image is an important factor that affects the accuracy of therecognition. However, the sensory data are in general corrupted by noise. Thus, wepropose several denoising algorithms that are able to ensure a good tradeoff betweennoise removal and details preservation. Furthermore, characterizing regions and detailsof the face can improve recognition. We focus also in this thesis on multispectral imagesegmentation particularly clustering techniques and cluster analysis. The effectiveness ofthe proposed algorithms is illustrated by comparing them with state-of-the-art methodsusing both simulated and real multispectral data sets.

[pt] A metodologia proposta, MaSID, traz uma abordagem ágil para o desenvolvimento de sistemas inteligentes de apoio à decisão, neste sentido o trabalho tem como objetivo fornecer um guia para o planejamento e o desenvolvimento de forma a correlacionar informações externas, objetivas ou subjetivas, que venham a reforçar ou modificar uma decisão, modificando assim comportamentos internos ao sistema. Metodologias ágeis atuais não contemplam o levantamento de requisito nem conduzem para uma análise de como fatores externos podem influenciar nas decisões, para suprir esta lacuna nossa metodologia dispõe de um fluxo iterativo e incremental onde cada fase é composta por três reuniões de trabalho, de 15 minutos cada, que recebem artefatos de entrada e geram artefatos de saída, resultado das análises realizadas. Um ciclo da metodologia representa uma passagem por todas as fases, já a execução de uma fase significa que todas as reuniões planejadas foram realizadas. A condução das reuniões visa garantir maior eficiência, colaboração e adaptação às mudanças, para análises mais profundas durante as reuniões, a metodologia disponibiliza frameworks conceituais e artefatos específicos. Podemos citar alguns como, o framework de negociação, artefatos no formato de quadro e formulários e o gráfico 3D de complexidade que permite visualizar tamanho e complexidade do software desejado. Estas ferramentas viabilizam um ambiente de colaboração durante a reunião, e além disso, melhoram o processo cognitivo da análise, trazendo um ciclo de feedback contínuo. Por isso, entendemos que a metodologia MaSID pode melhorar a qualidade e a objetividade das definições do critério de inteligência em um sistema de apoio à decisão. Parte da metodologia foi validada em um projeto voltado para contratos de importação de gasolina, exposto no primeiro estudo de caso. / [en] The proposed methodology, MaSID, brings an agile approach to the development of intelligent decision support systems, in this sense the work aims to provide a guide for planning and development in order to correlate external information, objective or subjective, that comes to reinforce or modify a decision, thus modifying behaviors internal to the system. Current agile methodologies do not include requirements gathering nor do they lead to an analysis of how external factors can influence decisions. To fill this gap, our methodology has an iterative and incremental flow where each phase is made up of three 15-minute work meetings each, which receive input artifacts and generate output artifacts, the result of the analyzes performed. A cycle of the methodology represents a passage through all phases, while the execution of a phase means that all planned meetings have been carried out. The conduct of meetings aims to ensure greater efficiency, collaboration and adaptation to changes. For deeper analyzes during meetings, the methodology provides conceptual frameworks and specific artifacts. We can mention some such as, the negotiation framework, artifacts in the format of tables and forms and the 3D complexity graph that allows you to visualize the size and complexity of the desired software. These tools enable a collaborative environment during the meeting, and in addition, they improve the cognitive process of analysis, bringing a continuous feedback cycle. Therefore, we understand that the MaSID methodology can improve the quality and objectivity of intelligence criteria definitions in a decision support system. Part of the methodology was validated in a project focused on gasoline import contracts, exposed in the first case study.