Visual object tracking is one of the fundamental problems in computer vision, with a wide number of practical applications in e.g.\ robotics, surveillance etc. Given a video sequence and the target bounding box in the first frame, a tracker is required to find the target in all subsequent frames. It is a challenging problem due to the limited training data available. An object tracker is generally evaluated using two criterias, namely robustness and accuracy. Robustness refers to the ability of a tracker to track for long durations, without losing the target. Accuracy, on the other hand, denotes how accurately a tracker can estimate the target bounding box. Recent years have seen significant improvement in tracking robustness. However, the problem of accurate tracking has seen less attention. Most current state-of-the-art trackers resort to a naive multi-scale search strategy which has fundamental limitations. Thus, in this thesis, we aim to develop a general target estimation component which can be used to determine accurate bounding box for tracking. We will investigate how bounding box estimators used in object detection can be modified to be used for object tracking. The key difference between detection and tracking is that in object detection, the classes to which the objects belong are known. However, in tracking, no prior information is available about the tracked object, other than a single image provided in the first frame. We will thus investigate different architectures to utilize the first frame information to provide target specific bounding box predictions. We will also investigate how the bounding box predictors can be integrated into a state-of-the-art tracking method to obtain robust as well as accurate tracking.

Les insectes sont capables de prouesses remarquables lorsqu’il s’agit d’éviter des obstacles,voler en environnement perturbé ou poursuivre une cible. Cela laisse penser que leurs capacités de traitement, aussi minimalistes soient-elles, sont parfaitement optimisées pour le vol. A cela s’ajoute des mécanismes raffinés, comme la stabilisation de la vision par rapport au corps, permettant d’améliorer encore plus leurs capacités de vol.Ces travaux de thèse présentent l’élaboration d’un micro drone de type quadrirotor, qui ressemble fortement à un insecte sur le plan perceptif (vibration rétinienne) et reprend des points structurels clés, tels que le découplage mécanique entre le corps et le système visuel. La conception du quadrirotor (de type open-source), son pilotage automatique et son système occulo-moteur sont minutieusement détaillés.Des traitements adaptés permettent, malgré un très faible nombre de pixels (24 pixels seulement), de poursuivre finement du regard une cible en mouvement. A partir de là, nous avons élaboré des stratégies basées sur le pilotage par le regard, pour stabiliser le robot en vol stationnaire, à l’aplomb d’une cible et asservir sa position ; et ce, en se passant d’une partie des capteurs habituellement utilisés en aéronautique tels que les magnétomètres et les accéléromètres. Le quadrirotor décolle, se déplace et atterrit de façon autonome en utilisant seulement ses gyromètres, son système visuel original mimant l’oeil d’un insecte et une mesure de son altitude. Toutes les expérimentations ont été validées dans une arène de vol, équipée de caméras VICON.Enfin, nous décrivons une nouvelle toolbox qui permet d’exécuter en temps réel des modèles Matlab/Simulink sur des calculateurs Linux embarqués de façon complètement automatisée (http://www.gipsalab.fr/projet/RT-MaG/). Cette solution permet d’écrire les modèles, de les simuler, d’élaborer des lois de contrôle pour enfin, piloter en temps réel, le robot sous l’environnement Simulink. Cela réduit considérablement le "time-to-flight" et offre une grande flexibilité (possibilité de superviser l’ensemble des données de vol, de modifier en temps réel les paramètres des contrôleurs, etc.). / Insects, like hoverflies are able of outstanding performances to avoid obstacles, reject disturbances and hover or track a target with great accuracy. These means that fast sensory motor reflexes are at work, even if they are minimalist, they are perfectly optimized for the flapping flight at insect scale. Additional refined mechanisms, like gaze stabilization relative to the body, allow to increase their flight capacity.In this PhD thesis, we present the design of a quadrotor, which is highly similar to an insect in terms of perception (visual system) and implements a bio-inspired gaze control system through the mechanical decoupling between the body and the visual system. The design of the quadrotor (open-source), itspilot and its decoupled eye are thoroughly detailed. New visual processing algorithms make it possible to faithfully track a moving target, in spite of a very limited number of pixels (only 24 pixels). Using this efficient gaze stabilization, we developed new strategies to stabilize the robot above a target and finely control its position relative to the target. These new strategies do not need classical aeronautic sensors like accelerometers and magnetometers. As a result, the quadrotor is able to take off, move and land automatically using only its embedded rate-gyros, its insect-like eye, and an altitude measurement. All these experiments were validated in a flying arena equipped with a VICON system. Finally, we describe a new toolbox, called RT-MaG toolbox, which generate automatically a real-time standalone application for Linux systems from a Matlab/Simulink model (http://www.gipsalab.fr/projet/RT-MaG/). These make it possible to simulate, design control laws and monitor the robot’s flight in real-time using only Matlab/Simulink. As a result, the "time-to-flight" is considerably reduced and the final application is highly reconfigurable (real-time monitoring, parameter tuning, etc.).