Cette thèse porte sur les problèmes de segmentation d’objets et la segmentation sémantique qui visent soit à séparer des objets du fond, soit à l’attribution d’une étiquette sémantique spécifique à chaque pixel de l’image. Nous proposons deux approches pour la segmentation d’objets, et une approche pour la segmentation sémantique. La première approche est basée sur la détection de saillance. Motivés par notre but de segmentation d’objets, un nouveau modèle de détection de saillance est proposé. Cette approche se formule dans le modèle de récupération de la matrice de faible rang en exploitant les informations de structure de l’image provenant d’une segmentation ascendante comme contrainte importante. La segmentation construite à l’aide d’un schéma d’optimisation itératif et conjoint, effectue simultanément, d’une part, une segmentation d’objets basée sur la carte de saillance résultant de sa détection et, d’autre part, une amélioration de la qualité de la saillance à l’aide de la segmentation. Une carte de saillance optimale et la segmentation finale sont obtenues après plusieurs itérations. La deuxième approche proposée pour la segmentation d’objets se fonde sur des images exemples. L’idée sous-jacente est de transférer les étiquettes de segmentation d’exemples similaires, globalement et localement, à l’image requête. Pour l’obtention des exemples les mieux assortis, nous proposons une représentation nouvelle de haut niveau de l’image, à savoir le descripteur orienté objet, qui reflète à la fois l’information globale et locale de l’image. Ensuite, un prédicteur discriminant apprend en ligne à l’aide les exemples récupérés pour attribuer à chaque région de l’image requête un score d’appartenance au premier plan. Ensuite, ces scores sont intégrés dans un schéma de segmentation du champ de Markov (MRF) itératif qui minimise l’énergie. La segmentation sémantique se fonde sur une banque de régions et la représentation parcimonieuse. La banque des régions est un ensemble de régions générées par segmentations multi-niveaux. Ceci est motivé par l’observation que certains objets peuvent être capturés à certains niveaux dans une segmentation hiérarchique. Pour la description de la région, nous proposons la méthode de codage parcimonieux qui représente chaque caractéristique locale avec plusieurs vecteurs de base du dictionnaire visuel appris, et décrit toutes les caractéristiques locales d’une région par un seul histogramme parcimonieux. Une machine à support de vecteurs (SVM) avec apprentissage de noyaux multiple est utilisée pour l’inférence sémantique. Les approches proposées sont largement évaluées sur plusieurs ensembles de données. Des expériences montrent que les approches proposées surpassent les méthodes de l’état de l’art. Ainsi, par rapport au meilleur résultat de la littérature, l’approche proposée de segmentation d’objets améliore la mesure d F-score de 63% à 68,7% sur l’ensemble de données Pascal VOC 2011. / This thesis focuses on the problems of object segmentation and semantic segmentation which aim at separating objects from background or assigning a specific semantic label to each pixel in an image. We propose two approaches for the object segmentation and one approach for semantic segmentation. The first proposed approach for object segmentation is based on saliency detection. Motivated by our ultimate goal for object segmentation, a novel saliency detection model is proposed. This model is formulated in the low-rank matrix recovery model by taking the information of image structure derived from bottom-up segmentation as an important constraint. The object segmentation is built in an iterative and mutual optimization framework, which simultaneously performs object segmentation based on the saliency map resulting from saliency detection, and saliency quality boosting based on the segmentation. The optimal saliency map and the final segmentation are achieved after several iterations. The second proposed approach for object segmentation is based on exemplar images. The underlying idea is to transfer segmentation labels of globally and locally similar exemplar images to the query image. For the purpose of finding the most matching exemplars, we propose a novel high-level image representation method called object-oriented descriptor, which captures both global and local information of image. Then, a discriminative predictor is learned online by using the retrieved exemplars. This predictor assigns a probabilistic score of foreground to each region of the query image. After that, the predicted scores are integrated into the segmentation scheme of Markov random field (MRF) energy optimization. Iteratively finding minimum energy of MRF leads the final segmentation. For semantic segmentation, we propose an approach based on region bank and sparse coding. Region bank is a set of regions generated by multi-level segmentations. This is motivated by the observation that some objects might be captured at certain levels in a hierarchical segmentation. For region description, we propose sparse coding method which represents each local feature descriptor with several basic vectors in the learned visual dictionary, and describes all local feature descriptors within a region by a single sparse histogram. With the sparse representation, support vector machine with multiple kernel learning is employed for semantic inference. The proposed approaches have been extensively evaluated on several challenging and widely used datasets. Experiments demonstrated the proposed approaches outperform the stateofthe- art methods. Such as, compared to the best result in the literature, the proposed object segmentation approach based on exemplar images improves the F-score from 63% to 68.7% on Pascal VOC 2011 dataset.

La détection de peau consiste à détecter les pixels correspondant à une peau humaine dans une image couleur. Les visages constituent une catégorie de stimulus importante par la richesse des informations qu’ils véhiculent car avant de reconnaître n’importe quelle personne il est indispensable de localiser et reconnaître son visage. La plupart des applications liées à la sécurité et à la biométrie reposent sur la détection de régions de peau telles que la détection de visages, le filtrage d'objets 3D pour adultes et la reconnaissance de gestes. En outre, la détection de la saillance des mailles 3D est une phase de prétraitement importante pour de nombreuses applications de vision par ordinateur. La segmentation d'objets 3D basée sur des régions saillantes a été largement utilisée dans de nombreuses applications de vision par ordinateur telles que la correspondance de formes 3D, les alignements d'objets, le lissage de nuages de points 3D, la recherche des images sur le web, l’indexation des images par le contenu, la segmentation de la vidéo et la détection et la reconnaissance de visages. La détection de peau est une tâche très difficile pour différentes raisons liées en général à la variabilité de la forme et la couleur à détecter (teintes différentes d’une personne à une autre, orientation et tailles quelconques, conditions d’éclairage) et surtout pour les images issues du web capturées sous différentes conditions de lumière. Il existe plusieurs approches connues pour la détection de peau : les approches basées sur la géométrie et l’extraction de traits caractéristiques, les approches basées sur le mouvement (la soustraction de l’arrière-plan (SAP), différence entre deux images consécutives, calcul du flot optique) et les approches basées sur la couleur. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes d'optimisation numérique pour la détection de régions de couleurs de peaux et de régions saillantes sur des maillages 3D et des nuages de points 3D en utilisant un graphe pondéré. En se basant sur ces méthodes, nous proposons des approches de détection de visage 3D à l'aide de la programmation linéaire et de fouille de données (Data Mining). En outre, nous avons adapté nos méthodes proposées pour résoudre le problème de la simplification des nuages de points 3D et de la correspondance des objets 3D. En plus, nous montrons la robustesse et l’efficacité de nos méthodes proposées à travers de différents résultats expérimentaux réalisés. Enfin, nous montrons la stabilité et la robustesse de nos méthodes par rapport au bruit. / Skin detection involves detecting pixels corresponding to human skin in a color image. The faces constitute a category of stimulus important by the wealth of information that they convey because before recognizing any person it is essential to locate and recognize his face. Most security and biometrics applications rely on the detection of skin regions such as face detection, 3D adult object filtering, and gesture recognition. In addition, saliency detection of 3D mesh is an important pretreatment phase for many computer vision applications. 3D segmentation based on salient regions has been widely used in many computer vision applications such as 3D shape matching, object alignments, 3D point-point smoothing, searching images on the web, image indexing by content, video segmentation and face detection and recognition. The detection of skin is a very difficult task for various reasons generally related to the variability of the shape and the color to be detected (different hues from one person to another, orientation and different sizes, lighting conditions) and especially for images from the web captured under different light conditions. There are several known approaches to skin detection: approaches based on geometry and feature extraction, motion-based approaches (background subtraction (SAP), difference between two consecutive images, optical flow calculation) and color-based approaches. In this thesis, we propose numerical optimization methods for the detection of skins color and salient regions on 3D meshes and 3D point clouds using a weighted graph. Based on these methods, we provide 3D face detection approaches using Linear Programming and Data Mining. In addition, we adapted our proposed methods to solve the problem of simplifying 3D point clouds and matching 3D objects. In addition, we show the robustness and efficiency of our proposed methods through different experimental results. Finally, we show the stability and robustness of our methods with respect to noise.