Les systèmes intelligents sont de plus en plus présents dans notre société à l’instar des systèmes de surveillance et de protection de sites civils ou militaires. Leur but est de détecter les intrus et remonter une alarme ou une menace à un opérateur distant. Dans nos travaux, nous nous intéressons à de tels systèmes avec comme objectif de gérer au mieux la qualité de l’information présentée à l’opérateur en termes de fiabilité et précision. Nous nous concentrons sur la modalité image en vue de gérer des détections à la fois incertaines et imprécises de façon à présenter des objets fiables à l’opérateur.Pour préciser notre problème nous posons les contraintes suivantes. La première est que le système soit modulaire, l’une des briques (ou sous-fonctions) du système étant la détection de fragments correspondant potentiellement à des objets. Notre deuxième contrainte est alors de n’utiliser que des informations issues de la géométrie des détections fragmentaires : localisation spatiale dans l’image et taille des détections. Une menace est alors supposée d’autant plus importante que les détections sont de tailles importantes et temporellement persistantes.Le cadre formel choisi est la théorie des fonctions de croyance qui permet de modéliser des données à la fois imprécises et incertaines. Les contributions de cette thèse concernent la représentation des objets en termes de localisation imprécise et incertaine et le filtrage des objets.La représentation pertinente des informations est un point clé pour les problèmes d’estimation ou la prise de décision. Une bonne représentation se reconnaît au fait qu’en découlent des critères simples et performants pour résoudre des sous-problèmes. La représentation proposée dans cette thèse a été valorisée par le fait qu’un critère d’association entre nouvelles détections (fragments) et objets en construction, a pu être défini d’une façon simple et rigoureuse. Rappelons que cette association est une étape clé pour de nombreux problèmes impliquant des données non étiquettées, ce qui étend notre contribution au-delà de l’application considérée.Le filtrage des données est utilisé dans de nombreuses méthodes ou algorithmes pour robustifier les résultats en s’appuyant sur la redondance attendue des données s’opposant à l’inconsistance du bruit. Nous avons alors formulé ce problème en termes d’estimation dynamique d’un cadre de discernement contenant les ‘vraies hypothèses’. Ce cadre est estimé dynamiquement avec la prise en compte de nouvelles données (ou observations) permettant de détecter deux principaux types d’erreurs : la duplication de certaines hypothèses (objets dans notre application), la présence de fausses alarmes (dues au bruit ou aux fausses détections dans notre cas).Pour finir nous montrons la possibilité de coupler nos briques de construction des objets et de filtrage de ces derniers avec une brique de suivi utilisant des informations plus haut niveau, telle que les algorithmes de tracking classiques de traitement d’image.Mots clés: théorie des fonctions des croyances, association de données, filtrage. / Intelligent systems are more and more present in our society, like the systems of surveillance and civilian or military sites protection. Their purpose is to detect intruders and present the alarms or threats to a distant operator. In our work, we are interested in such systems with the aim to better handle the quality of information presented to the operator in terms of reliability and precision. We focus on the image modality and we have to handle detections that are both uncertain and imprecise in order to present reliable objects to the operator.To specify our problem, we consider the following constraints. The first one is that the system is modular; one subpart of the system is the detection of fragments corresponding potentially to objects. Our second constraint is then to use only information derived from the geometry of these fragmentary detections: spatial location in the image and size of the detections. Then, a threat is supposed all the more important as the detections have an important size and are temporally persistent.The chosen formal framework is the belief functions theory that allows modeling imprecise and uncertain data. The contributions of this thesis deal with the objects representation in terms of imprecise and uncertain location of the objects and object filtering.The pertinent representation of information is a key point for estimation problems and decision making. A representation is good when simple and efficient criteria for the resolution of sub problems can be derived. The representation proposed has allowed us to derive, in a simple and rigorous way, an association criterion between new detections (fragments) and objects under construction. We remind that this association is a key step for several problems with unlabelled data that extends our contribution beyond of the considered application.Data filtering is used in many methods and algorithms to robustify the results using the expected data redundancy versus the noise inconsistency. Then, we formulated our problem in terms of dynamic estimation of a discernment frame including the 'true hypotheses'. This frame is dynamically estimated taking into account the new data (or observations) that allow us to detect two main types of errors, namely the duplication of some hypotheses (objects in our application) and the presence of false alarms (due to noise or false detections in our case).Finally, we show the possibility of coupling our sub-functions dealing with object construction and their filtering with a tracking process using higher level information such as classical tracking algorithm in image processing.Keywords: belief functions theory, data association, filtering.

De nos jours, il est devenu de plus en plus simple pour qui que ce soit de prendre des photos avec des appareils photo numériques, de télécharger ces images sur l'ordinateur et d'utiliser différents logiciels de traitement d'image pour appliquer des modification sur ces images (compression, débruitage, transmission, etc.). Cependant, ces traitements entraînent des dégradations qui influent sur la qualité visuelle de l'image. De plus, avec la généralisation de l'internet et la croissance de la messagerie électronique, des logiciels sophistiqués de retouche d'images se sont démocratisés permettant de falsifier des images à des fins légitimes ou malveillantes pour des communications confidentielles ou secrètes. Dans ce contexte, la stéganographie constitue une méthode de choix pour dissimuler et transmettre de l'information.Dans ce manuscrit, nous avons abordé deux problèmes : l'évaluation de la qualité d'image et la détection d'une modification ou la présence d'informations cachées dans une image. L'objectif dans un premier temps est de développer une mesure sans référence permettant d'évaluer de manière automatique la qualité d'une image en corrélation avec l'appréciation visuelle humaine. Ensuite proposer un outil de stéganalyse permettant de détecter, avec la meilleure fiabilité possible, la présence d'informations cachées dans des images naturelles. Dans le cadre de cette thèse, l'enjeu est de prendre en compte l'imperfection des données manipulées provenant de différentes sources d'information avec différents degrés de précision. Dans ce contexte, afin de profiter entièrement de l'ensemble de ces informations, nous proposons d'utiliser la théorie des fonctions de croyance. Cette théorie permet de représenter les connaissances d'une manière relativement naturelle sous la forme d'une structure de croyances. Nous avons proposé une nouvelle mesure sans référence d'évaluation de la qualité d'image capable d'estimer la qualité des images dégradées avec de multiple types de distorsion. Cette approche appelée wms-EVreg2 est basée sur la fusion de différentes caractéristiques statistiques, extraites de l'image, en fonction de la fiabilité de chaque ensemble de caractéristiques estimée à travers la matrice de confusion. À partir des différentes expérimentations, nous avons constaté que wms-EVreg2 présente une bonne corrélation avec les scores de qualité subjectifs et fournit des performances de prédiction de qualité compétitives par rapport aux mesures avec référence.Pour le deuxième problème abordé, nous avons proposé un schéma de stéganalyse basé sur la théorie des fonctions de croyance construit sur des sous-espaces aléatoires des caractéristiques. La performance de la méthode proposée a été évaluée sur différents algorithmes de dissimulation dans le domaine de transformé JPEG ainsi que dans le domaine spatial. Ces tests expérimentaux ont montré l'efficacité de la méthode proposée dans certains cadres d'applications. Cependant, il reste de nombreuses configurations qui résident indétectables. / Nowadays it has become increasingly simpler for anyone to take pictures with digital cameras, to download these images to the computer and to use different image processing software to apply modifications on these images (Compression, denoising, transmission, etc.). However, these treatments lead to degradations which affect the visual quality of the image. In addition, with the widespread use of the Internet and the growth of electronic mail, sophisticated image-editing software has been democratised allowing to falsify images for legitimate or malicious purposes for confidential or secret communications. In this context, steganography is a method of choice for embedding and transmitting information.In this manuscript we discussed two issues : the image quality assessment and the detection of modification or the presence of hidden information in an image. The first objective is to develop a No-Reference measure allowing to automatically evaluate the quality of an image in correlation with the human visual appreciation. Then we propose a steganalysis scheme to detect, with the best possible reliability, the presence of information embedded in natural images. In this thesis, the challenge is to take into account the imperfection of the manipulated data coming from different sources of information with different degrees of precision. In this context, in order to take full advantage of all this information, we propose to use the theory of belief functions. This theory makes it possible to represent knowledge in a relatively natural way in the form of a belief structure.We proposed a No-reference image quality assessment measure, which is able to estimate the quality of the degraded images with multiple types of distortion. This approach, called wms-EVreg2, is based on the fusion of different statistical features, extracted from the image, depending on the reliability of each set of features estimated through the confusion matrix. From the various experiments, we found that wms-EVreg2 has a good correlation with subjective quality scores and provides competitive quality prediction performance compared to Full-reference image quality measures.For the second problem addressed, we proposed a steganalysis scheme based on the theory of belief functions constructed on random subspaces of the features. The performance of the proposed method was evaluated on different steganography algorithms in the JPEG transform domain as well as in the spatial domain. These experimental tests have shown the performance of the proposed method in some application frameworks. However, there are many configurations that reside undetectable.

Les systèmes de fusion d’informations permettent de combiner des données issues de différentes sources d’informations tout en tenant compte de leur qualité. La combinaison de données issues de sources hétérogènes permet de profiter de la complémentarité des données et donc d’avoir potentiellement des performances plus élevées que celles obtenues en utilisant une seule source d’informations. L’utilisation de ces systèmes s’avère intéressante dans le cadre de la reconnaissance d’espèces d’arbres à travers la fusion d’informations issues de deux modalités : les feuilles et les écorces.Une seule modalité représente éventuellement différentes sources d’informations décrivant chacune une des caractéristiques les plus pertinentes. Ceci permet de reproduire la stratégie adoptée par les botanistes qui se basent sur ces même critères lors de la reconnaissance. L’adoption de cette stratégie entre dans la mise en valeur de l’aspect éducatif. Dans ce cadre, un système de fusion est envisageable afin de combiner les données issues d’une même modalité ainsi que les différentes modalités disponibles. Dans le contexte de la reconnaissance d’espèces d’arbres, il s’agit d’un problème réel où les photos des feuilles et des écorces sont prises en milieu naturel. Le traitement de ce type de données est compliqué vue leurs spécificités dues d’une part à la nature des objets à reconnaître (âge, similarité inter-espèces et variabilité intra-espèce) et d’autre part à l’environnement.Des erreurs peuvent s’accumuler tout au long du processus précédant la fusion. L’intérêt de la fusion est de prendre en compte toutes les imperfections pouvant entacher les données disponibles et essayer de bien les modéliser. La fusion est d’autant plus efficace que les données sont bien modélisées. La théorie des fonctions de croyance représente l’un des cadres théoriques les plus aptes à gérer et représenter l’incertitude, l’imprécision, le conflit, etc. Cette théorie tire son importance de sa richesse en termes d’outils permettant de gérer les différentes sources d’imperfections ainsi que les spécificités des données disponibles. Dans le cadre de cette théorie, il est possible de modéliser les données à travers la construction de fonctions de masse. Il est également possible de gérer la complexité calculatoire grâce aux approximations permettant de réduire le nombre d’éléments focaux. Le conflit étant l’une des sources d’imperfections les plus présentes, peut être traité à travers la sélection de la règle de combinaison la mieux adaptée.En fusionnant des sources d’informations ayant des degrés de fiabilité différents, il est possible que la source la moins fiable affecte les données issues de la source la plus fiable. Une des solutions pour ce problème est de chercher à améliorer les performances de la source la moins fiable. Ainsi, en la fusionnant avec d’autres sources, elle apportera des informations utiles et contribuera à son tour à l’amélioration des performances du système de fusion. L’amélioration des performances d’une source d’informations peut s’effectuer à travers la correction des fonctions de masse. Dans ce cadre, la correction peut se faire en se basant sur des mesures de la pertinence ou de la sincérité de la source étudiée. Les matrices de confusion présentent une source de données à partir desquelles des méta-connaissances caractérisant l’état d’une source peuvent être extraites.Dans ce manuscrit, le système de fusion proposé est un système de fusion hiérarchique mis en place dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance. Il permet de fusionner les données issues des feuilles et des écorces et propose à l’utilisateur une liste des espèces les plus probables tout en respectant l’objectif éducatif de l’application. La complexité calculatoire de ce système de fusion est assez réduite permettant, à long termes, d’implémenter l’application sur un Smart-phone. / Information fusion systems allow the combination of data issued from different sources of information while considering their quality. Combining data from heterogeneous sources makes it possible to take advantage of the complementarity of the data and thus potentially have higher performances than those obtained when using a single source of information.The use of these systems is interesting in the context of tree species recognition through the fusion of information issued from two modalities : leaves and barks. A single modality may represent different sources of information, each describing one of its most relevant characteristics. This makes it possible to reproduce the strategy adopted by botanists who base themselves on these same criteria. The adoption of this strategy is part of the enhancement of the educational aspect. In this context, a merger system is conceivable in order to combine the data issued from one modality as well as the data issued from different modalities. In the context of tree species recognition, we treat a real problem since the photos of leaves and bark are taken in the natural environment. The processing of this type of data is complicated because of their specificities due firstly to the nature of the objects to be recognized (age, inter-species similarity and intra-species variability) and secondly to the environment.Errors can be accumulated during the pre-fusion process. The merit of the fusion is to take into account all the imperfections that can taint the available data and try to model them well. The fusion is more effective if the data is well modeled. The theory of belief functions represents one of the best theoretical frameworks able to manage and represent uncertainty, inaccuracy, conflict, etc. This theory is important because of its wealth of tools to manage the various sources of imperfections as well as the specificities of the available data. In the framework of this theory, it is possible to model the data through the construction of mass functions. It is also possible to manage the computational complexity thanks to the approximations allowing to reduce the number of focal elements. Conflict being one of the most present sources of imperfections, can be dealt through the selection of the best combination rule.By merging sources of information with different degrees of reliability, it is possible that the least reliable source affects the data issued from the most reliable one. One of the solutions for this problem is to try to improve the performances of the least reliable source. Thus, by merging with other sources, it will provide useful information and will in turn contribute in improving the performance of the fusion system.The performance improvement of an information source can be effected through the correction of mass functions. In this context, the correction can be made based on measures of the relevance or sincerity of the studied source. The confusion matrices present a data source from which meta-knowledge characterizing the state of a source can be extracted. In this manuscript, the proposed fusion system is a hierarchical fusion system set up within the framework of belief function theory. It allows to merge data from leaves and barks and provides the user with a list of the most likely species while respecting the educational purpose of the application. The computational complexity of this fusion system is quite small allowing, in the long term, to implement the application on a Smart-phone.

Notre travail s'inscrit dans l'intersection de deux disciplines qui sont la Théorie des Fonctions de Croyance (TFC) et la fouille de données. L'interaction pouvant exister entre la TFC et la fouille de données est étudiée sous deux volets.La première interaction souligne l'apport des règles associatives génériques au sein de la TFC. Nous nous sommes intéressés au problème de fusion de sources non fiables dont la principale conséquence est l'apparition de conflit lors de la combinaison. Une approche de gestion de conflit reposant sur les règles d'association génériques appelé ACM a été proposée.La deuxième interaction s'intéresse aux bases de données imparfaites en particulier les bases de données évidentielles. Les informations, représentées par des fonctions de masse, sont étudiées afin d'extraire des connaissances cachées par le biais des outils de fouille de données. L'extraction des informations pertinentes et cachées de la base se fait grâce à la redéfinition de la mesure du support et de la confiance. Ces mesures introduites ont été les fondements d'un nouveau classifieur associatif que nous avons appelé EDMA. / This thesis explores the relation between two domains which are the Belief Function Theory (BFT) and data mining. Two main interactions between those domain have been pointed out.The first interaction studies the contribution of the generic associative rules in the BFT. We were interested in managing conflict in case of fusing conflictual information sources. A new approach for conflict management based on generic association rules has been proposed called ACM.The second interation studies imperfect databases such as evidential databases. Those kind of databases, where information is represented by belief functions, are studied in order to extract hidden knowledges using data mining tools. The extraction of those knowledges was possible thanks to a new definition to the support and the confidence measures. Those measures were integrated into a new evidential associative classifier called EDMA.

L'aide à la décision multicritères regroupe des méthodes permettant de choisir la meilleure solution en fonction des différents critères et compte tenu des préférences des experts. Toutefois, ces préférences sont parfois exprimées de manière imparfaite. La théorie des fonctions de croyance modélise de manière souple les connaissances et fournit des outils mathématiques pour gérer les différents types d'imperfection. Ainsi dans cette thèse, nous nous intéressons à la prise de décision multicritères dans un cadre incertain en étendant la méthode d’Analyse Hiérarchique des Procédés (AHP) à la théorie des fonctions de croyance. Après avoir présenté les fondements théoriques de la méthode AHP, nous avons proposé une approche qui permet de réduire le nombre de comparaisons par paires en jugeant des sous-ensembles de critères et d’alternatives. En outre, nous avons examiné la dépendance entre les critères et les alternatives. Dans ce cas, l'incertitude au niveau des évaluations est donnée sous forme de masses conditionnelles. Une autre partie de nos travaux répond aux critiques concernant la procédure de comparaison. Pour cela, nous avons proposé deux approches. La première technique d’élicitation des jugements de l’expert est fondée sur des distributions de masses, alors que la seconde s'appuie sur des relations de préférence. Dans ce cadre, nous avons introduit un modèle qui permet de générer des distributions de masse quantitatives à partir des relations de préférence. Ainsi, nous avons développé une méthode multicritères qui permet d'imiter le raisonnement humain. Cette méthode produit des résultats meilleurs et plus robustes que les approches de la littérature. / Multi-criteria decision making is the study of identifying and choosing alternatives to find the best solution based on different criteria and considering the decision makers’ expectations. However, the expert assessments are sometimes expressed imperfectly. Belief function theory can then provide more flexible and reliable tools to manage different types of imperfection. Thus, in this thesis, we are interested in multi-criteria decision making in an uncertain framework by extending the Analytic Hierarchy Process (AHP) method to the belief function framework. After presenting the theoretical foundations of the AHP method, we proposed an approach that reduces the number of pair-wise comparisons by judging subsets of criteria and alternatives. In addition, we examined the dependence between the criteria and alternatives. In this case, the uncertainty is given in terms of conditional mass distributions. Another part of the work provides critical concerning the pair-wise comparison process. For this purpose, we proposed two approaches. The first expert judgment elicitation method is based on mass distributions, while the second one is based on preference relations. In this context, we have introduced a model that is able to generate quantitative mass distributions from preference relations. Thus, we have developed a multi-criteria decision making method that imitates human reasoning. This method gives better and more robust results than existing approaches.

Notre thèse s'inscrit dans le cadre de la mise en place d'un observatoire des pratiques agricoles dans le bassin versant de la Vesle. L'objectif de ce système d'information agri-environnemental est de comprendre les pratiques responsables de la pollution de la ressource en eau par les pesticides d'origine agricole sur le territoire étudié et de fournir des outils pertinents et pérennes pour estimer leurs impacts. Notre problématique concerne la prise en compte de l'imperfection dans le processus de la fusion de données multi-sources et imparfaites. En effet, l'information sur les pratiques n'est pas exhaustive et ne fait pas l'objet d'une déclaration, il nous faut donc construire cette connaissance par l'utilisation conjointe de sources multiples et de qualités diverses en intégrant dans le système d'information la gestion de l'information imparfaite. Dans ce contexte, nous proposons des méthodes pour une reconstruction spatialisée des informations liées aux pratiques agricoles à partir de la télédétection, du RPG, d'enquêtes terrain et de dires d'experts, reconstruction qualifiée par une évaluation de la qualité de l'information. Par ailleurs, nous proposons une modélisation conceptuelle des entités agronomiques imparfaites du système d'information en nous appuyant sur UML et PERCEPTORY. Nous proposons ainsi des modèles de représentation de l'information imparfaite issues des différentes sources d'information à l'aide soit des ensembles flous, soit de la théorie des fonctions de croyance et nous intégrons ces modèles dans le calcul d'indicateurs agri-environnementaux tels que l'IFT et le QSA. / Our thesis is part of a regional project aiming the development of a community environmental information system for agricultural practices in the watershed of the Vesle. The objective of this observatory is 1) to understand the practices of responsible of the water resource pollution by pesticides from agriculture in the study area and 2) to provide relevant and sustainable tools to estimate their impacts. Our open issue deals with the consideration of imperfection in the process of merging multiple sources and imperfect data. Indeed, information on practices is not exhaustive and is not subject to return, so we need to build this knowledge through the combination of multiple sources and of varying quality by integrating imperfect information management information in the system. In this context, we propose methods for spatial reconstruction of information related to agricultural practices from the RPG remote sensing, field surveys and expert opinions, skilled reconstruction with an assessment of the quality of the information. Furthermore, we propose a conceptual modeling of agronomic entities' imperfect information system building on UML and PERCEPTORY.We provide tools and models of representation of imperfect information from the various sources of information using fuzzy sets and the belief function theory and integrate these models into the computation of agri-environmental indicators such as TFI and ASQ.

Les arguments de sécurité sont couramment utilisés pour montrer que des efforts suffisants ont été faits pour atteindre les objectifs de sécurité. Ainsi, la sécurité du système est souvent justifiée par l'évaluation des arguments de sécurité. L'évaluation de tels arguments repose généralement sur l’avis d’experts sans s’appuyer sur des outils ou des méthodes dédiés. Ceci pose des questions sur la validité des résultats. Dans cette thèse, une approche quantitative est proposée, basé sur la théorie de Dempster-Shafer (théorie D-S) pour évaluer notre confiance dans les arguments de sécurité. Cette approche gère le problème à travers les aspects suivants: 1) Définition formelle de la confiance dans les arguments basée sur la théorie D-S; 2) Développement de règles d'agrégation des paramètres de confiance; 3) Proposition d'un cadre d'évaluation quantitatif des arguments de sécurité. Une application dans le domaine ferroviaire conduit à l'estimation des paramètres du cadre par une enquête auprès d'experts en sécurité. / Safety arguments, also called Safety Cases, are commonly used to present that adequate efforts have been made to achieve the safety goals. Thus, the system safety is often justified through assessing the safety arguments. The assessment of such arguments is usually implemented by experts without any dedicated tool or method. This leads to a questionable validity of the results. In this thesis, a quantitative framework is proposed based on Dempster-Shafer theory (D-S theory) to assess our confidence in Safety Cases. This framework manages the issue in following aspects: 1) Formal definition of confidence in arguments based on D-S theory; 2) Development of confidence aggregation rules; 3) Proposition of a quantitative assessment framework of safety arguments. An application in railway domain realises the parameter estimation of the framework by a survey with safety experts.

La compréhension d'image est un problème majeur de la robotique moderne, la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. En particulier, dans le cas des systèmes avancés d'aide à la conduite, la compréhension de scènes routières est très importante. Afin de pouvoir reconnaître le grand nombre d’objets pouvant être présents dans la scène, plusieurs capteurs et algorithmes de classification doivent être utilisés. Afin de pouvoir profiter au mieux des méthodes existantes, nous traitons le problème de la compréhension de scènes comme un problème de fusion d'informations. La combinaison d'une grande variété de modules de détection, qui peuvent traiter des classes d'objets différentes et utiliser des représentations distinctes, est faites au niveau d'une image. Nous considérons la compréhension d'image à deux niveaux : la détection d'objets et la segmentation sémantique. La théorie des fonctions de croyance est utilisée afin de modéliser et combiner les sorties de ces modules de détection. Nous mettons l'accent sur la nécessité d'avoir un cadre de fusion suffisamment flexible afin de pouvoir inclure facilement de nouvelles classes d'objets, de nouveaux capteurs et de nouveaux algorithmes de détection d'objets. Dans cette thèse, nous proposons une méthode générale permettant de transformer les sorties d’algorithmes d'apprentissage automatique en fonctions de croyance. Nous étudions, ensuite, la combinaison de détecteurs de piétons en utilisant les données Caltech Pedestrian Detection Benchmark. Enfin, les données du KITTI Vision Benchmark Suite sont utilisées pour valider notre approche dans le cadre d'une fusion multimodale d'informations pour de la segmentation sémantique. / Image understanding is a key issue in modern robotics, computer vison and machine learning. In particular, driving scene understanding is very important in the context of advanced driver assistance systems for intelligent vehicles. In order to recognize the large number of objects that may be found on the road, several sensors and decision algorithms are necessary. To make the most of existing state-of-the-art methods, we address the issue of scene understanding from an information fusion point of view. The combination of many diverse detection modules, which may deal with distinct classes of objects and different data representations, is handled by reasoning in the image space. We consider image understanding at two levels : object detection ans semantic segmentation. The theory of belief functions is used to model and combine the outputs of these detection modules. We emphazise the need of a fusion framework flexible enough to easily include new classes, new sensors and new object detection algorithms. In this thesis, we propose a general method to model the outputs of classical machine learning techniques as belief functions. Next, we apply our framework to the combination of pedestrian detectors using the Caltech Pedestrain Detection Benchmark. The KITTI Vision Benchmark Suite is then used to validate our approach in a semantic segmentation context using multi-modal information

Cette thèse s’intéresse à la détection des piétons dans des foules très denses depuis un système mono-camera, avec comme but d’obtenir des détections localisées de toutes les personnes. Ces détections peuvent être utilisées soit pour obtenir une estimation robuste de la densité, soit pour initialiser un algorithme de suivi. Les méthodologies classiques utilisées pour la détection de piétons s’adaptent mal au cas où seulement les têtes sont visibles, de part l’absence d’arrière-plan, l’homogénéité visuelle de la foule, la petite taille des objets et la présence d’occultations très fortes. En présence de problèmes difficiles tels que notre application, les approches à base d’apprentissage supervisé sont bien adaptées. Nous considérons un système à plusieurs classifieurs (Multiple Classifier System, MCS), composé de deux ensembles différents, le premier basé sur les classifieurs SVM (SVM- ensemble) et le deuxième basé sur les CNN (CNN-ensemble), combinés dans le cadre de la Théorie des Fonctions de Croyance (TFC). L’ensemble SVM est composé de plusieurs SVM exploitant les données issues d’un descripteur différent. La TFC nous permet de prendre en compte une valeur d’imprécision supposée correspondre soit à une imprécision dans la procédure de calibration, soit à une imprécision spatiale. Cependant, le manque de données labellisées pour le cas des foules très denses nuit à la génération d’ensembles de données d’entrainement et de validation robustes. Nous avons proposé un algorithme d’apprentissage actif de type Query-by- Committee (QBC) qui permet de sélectionner automatiquement de nouveaux échantillons d’apprentissage. Cet algorithme s’appuie sur des mesures évidentielles déduites des fonctions de croyance. Pour le second ensemble, pour exploiter les avancées de l’apprentissage profond, nous avons reformulé notre problème comme une tâche de segmentation en soft labels. Une architecture entièrement convolutionelle a été conçue pour détecter les petits objets grâce à des convolutions dilatées. Nous nous sommes appuyés sur la technique du dropout pour obtenir un ensemble CNN capable d’évaluer la fiabilité sur les prédictions du réseau lors de l’inférence. Les réalisations de cet ensemble sont ensuite combinées dans le cadre de la TFC. Pour conclure, nous montrons que la sortie du MCS peut être utile aussi pour le comptage de personnes. Nous avons proposé une méthodologie d’évaluation multi-échelle, très utile pour la communauté de modélisation car elle lie incertitude (probabilité d’erreur) et imprécision sur les valeurs de densité estimées. / This study deals with pedestrian detection in high- density crowds from a mono-camera system. The detections can be then used both to obtain robust density estimation, and to initialize a tracking algorithm. One of the most difficult challenges is that usual pedestrian detection methodologies do not scale well to high-density crowds, for reasons such as absence of background, high visual homogeneity, small size of the objects, and heavy occlusions. We cast the detection problem as a Multiple Classifier System (MCS), composed by two different ensembles of classifiers, the first one based on SVM (SVM-ensemble) and the second one based on CNN (CNN-ensemble), combined relying on the Belief Function Theory (BFT) to exploit their strengths for pixel-wise classification. SVM-ensemble is composed by several SVM detectors based on different gradient, texture and orientation descriptors, able to tackle the problem from different perspectives. BFT allows us to take into account the imprecision in addition to the uncertainty value provided by each classifier, which we consider coming from possible errors in the calibration procedure and from pixel neighbor's heterogeneity in the image space. However, scarcity of labeled data for specific dense crowd contexts reflects in the impossibility to obtain robust training and validation sets. By exploiting belief functions directly derived from the classifiers' combination, we propose an evidential Query-by-Committee (QBC) active learning algorithm to automatically select the most informative training samples. On the other side, we explore deep learning techniques by casting the problem as a segmentation task with soft labels, with a fully convolutional network designed to recover small objects thanks to a tailored use of dilated convolutions. In order to obtain a pixel-wise measure of reliability about the network's predictions, we create a CNN- ensemble by means of dropout at inference time, and we combine the different obtained realizations in the context of BFT. Finally, we show that the output map given by the MCS can be employed to perform people counting. We propose an evaluation method that can be applied at every scale, providing also uncertainty bounds on the estimated density.

Les réseaux sociaux sont de très grands systèmes permettant de représenter les interactions sociales entre les individus. L'analyse des réseaux sociaux est une collection de méthodes spécialement conçues pour examiner les aspects relationnels des structures sociales. L'un des défis les plus importants dans l'analyse de réseaux sociaux est le problème de prédiction de liens. La prédiction de liens étudie l'existence potentielle de nouvelles associations parmi des entités sociales non connectées. La plupart des approches de prédiction de liens se concentrent sur une seule source d'information, c'est-à-dire sur les aspects topologiques du réseau (par exemple le voisinage des nœuds) en supposant que les données sociales sont entièrement fiables. Pourtant, ces données sont généralement bruitées, manquantes et sujettes à des erreurs d'observation causant des distorsions et des résultats probablement erronés. Ainsi, cette thèse propose de gérer le problème de prédiction de liens sous incertitude. D'abord, deux nouveaux modèles de graphes de réseaux sociaux uniplexes et multiplexes sont introduits pour traiter l'incertitude dans les données sociales. L'incertitude traitée apparaît au niveau des liens et est représentée et gérée à travers le cadre de la théorie des fonctions de croyance. Ensuite, nous présentons huit méthodes de prédiction de liens utilisant les fonctions de croyance fondées sur différentes sources d'information dans les réseaux sociaux uniplexes et multiplexes. Nos contributions s'appuient sur les informations disponibles sur le réseau social. Nous combinons des informations structurelles aux informations des cercles sociaux et aux attributs des nœuds, ainsi que l'apprentissage supervisé pour prédire les nouveaux liens. Des tests sont effectués pour valider la faisabilité et l'intérêt de nos approches à celles de la littérature. Les résultats obtenus sur les données du monde réel démontrent que nos propositions sont pertinentes et valables dans le contexte de prédiction de liens. / Social networks are large structures that depict social linkage between millions of actors. Social network analysis came out as a tool to study and monitor the patterning of such structures. One of the most important challenges in social network analysis is the link prediction problem. Link prediction investigates the potential existence of new associations among unlinked social entities. Most link prediction approaches focus on a single source of information, i.e. network topology (e.g. node neighborhood) assuming social data to be fully trustworthy. Yet, such data are usually noisy, missing and prone to observation errors causing distortions and likely inaccurate results. Thus, this thesis proposes to handle the link prediction problem under uncertainty. First, two new graph-based models for uniplex and multiplex social networks are introduced to address uncertainty in social data. The handled uncertainty appears at the links level and is represented and managed through the belief function theory framework. Next, we present eight link prediction methods using belief functions based on different sources of information in uniplex and multiplex social networks. Our proposals build upon the available information in data about the social network. We combine structural information to social circles information and node attributes along with supervised learning to predict new links. Tests are performed to validate the feasibility and the interest of our link prediction approaches compared to the ones from literature. Obtained results on social data from real-world demonstrate that our proposals are relevant and valid in the link prediction context.