Recent developments in social media and web technologies offer new opportunities to access, analyze and process ever-increasing amounts of fashion-related data. In the appealing context of design and fashion, our main goal is to automatically suggest fashionable outfits based on the preferences extracted from real-world data provided either by individual users or gathered from the internet. In our case, the clothing items have the form of 2D-images. Especially for visual data processing tasks, recent models of deep neural networks are known to surpass human performance. This fact inspired us to apply the idea of transfer learning to understand the actual variability in clothing items. The principle of transfer learning consists in extracting the internal representa- tions formed in large convolutional networks pre-trained on general datasets, e.g., ImageNet, and visualizing its (similarity) structure. Together with transfer learn- ing, clustering algorithms and the image color schemes can be, namely, utilized when searching for related outfit items. Viable means applicable to generating new out- fits include deep belief networks and genetic algorithms enhanced by a convolutional network that models the outfit fitness. Although fashion-related recommendations remain highly subjective, the results we have achieved...

Il est généralement facile pour les humains de distinguer rapidement différents lieux en se basant uniquement sur leur aspect visuel. . Ces catégories sémantiques peuvent être utilisées comme information contextuelle favorisant la détection et la reconnaissance d'objets. Des travaux récents en reconnaissance des lieux visent à doter les robots de capacités similaires. Contrairement aux travaux classiques, portant sur la localisation et la cartographie, cette tâche est généralement traitée comme un problème d'apprentissage supervisé.La reconnaissance de lieux sémantiques - la capacité à reconnaître la catégorie sémantique à laquelle une scène appartient – peut être considérée comme une condition essentielle en robotique autonome. Un robot autonome doit en effet pouvoir apprendre facilement l'organisation sémantique de son environnement pour pouvoir fonctionner et interagir avec succès. Pour atteindre cet objectif, différentes méthodes ont déjà été proposées. Certaines sont basées sur l'identification des objets comme une condition préalable à la reconnaissance des scènes, et d'autres fondées sur une description directe des caractéristiques de la scène. Si nous faisons l'hypothèse que les objets sont plus faciles à reconnaître quand la scène dans laquelle ils apparaissent est bien identifiée, la deuxième approche semble plus appropriée. Elle est cependant fortement dépendante de la nature des descripteurs d'images utilisées qui sont généralement dérivés empiriquement a partir des observations générales sur le codage d'images.En opposition avec ces propositions, une autre approche de codage des images, basée sur un point de vue plus théorique, a émergé ces dernières années. Les modèles d'extraction de caractéristiques fondés sur le principe de la minimisation d'une fonction d'énergie en relation avec un modèle statistique génératif expliquant au mieux les données, ont abouti à l'apparition des Machines de Boltzmann Restreintes (Rectricted Boltzmann Machines : RBMs) capables de coder une image comme la superposition d'un nombre limité de caractéristiques extraites à partir d'un plus grand alphabet. Il a été montré que ce processus peut être répété dans une architecture plus profonde, conduisant à une représentation parcimonieuse et efficace des données initiales dans l'espace des caractéristiques. Le problème complexe de la classification dans l'espace de début est ainsi remplacé par un problème plus simple dans l'espace des caractéristiques.Dans ce travail, nous montrons que la reconnaissance sémantiques des lieux peut être réalisée en considérant des mini-images au lieu d'approches plus classiques de type ''sacs-de-mots'' et par l'utilisation de réseaux profonds pour le codage des images. Après avoir realisé un codage approprié, une régression softmax dans l'espace de projection est suffisante pour obtenir des résultats de classification prometteurs. A notre connaissance, cette approche n'a pas encore été proposée pour la reconnaissance de scène en robotique autonome.Nous avons comparé nos méthodes avec les algorithmes de l'état-de-l'art en utilisant une base de données standard de localisation de robot. Nous avons étudié l'influence des paramètres du système et comparé les différentes conditions sur la même base de données. Les expériences réalisées montrent que le modèle que nous proposons, tout en étant très simple, conduit à des résultats comparables à l'état-de-l'art sur une tâche de reconnaissance de lieux sémantiques. / Usually, human beings are able to quickly distinguish between different places, solely from their visual appearance. This is due to the fact that they can organize their space as composed of discrete units. These units, called ``semantic places'', are characterized by their spatial extend and their functional unity. Such a semantic category can thus be used as contextual information which fosters object detection and recognition. Recent works in semantic place recognition seek to endow the robot with similar capabilities. Contrary to classical localization and mapping works, this problem is usually addressed as a supervised learning problem. The question of semantic places recognition in robotics - the ability to recognize the semantic category of a place to which scene belongs to - is therefore a major requirement for the future of autonomous robotics. It is indeed required for an autonomous service robot to be able to recognize the environment in which it lives and to easily learn the organization of this environment in order to operate and interact successfully. To achieve that goal, different methods have been already proposed, some based on the identification of objects as a prerequisite to the recognition of the scenes, and some based on a direct description of the scene characteristics. If we make the hypothesis that objects are more easily recognized when the scene in which they appear is identified, the second approach seems more suitable. It is however strongly dependent on the nature of the image descriptors used, usually empirically derived from general considerations on image coding.Compared to these many proposals, another approach of image coding, based on a more theoretical point of view, has emerged the last few years. Energy-based models of feature extraction based on the principle of minimizing the energy of some function according to the quality of the reconstruction of the image has lead to the Restricted Boltzmann Machines (RBMs) able to code an image as the superposition of a limited number of features taken from a larger alphabet. It has also been shown that this process can be repeated in a deep architecture, leading to a sparse and efficient representation of the initial data in the feature space. A complex problem of classification in the input space is thus transformed into an easier one in the feature space. This approach has been successfully applied to the identification of tiny images from the 80 millions image database of the MIT. In the present work, we demonstrate that semantic place recognition can be achieved on the basis of tiny images instead of conventional Bag-of-Word (BoW) methods and on the use of Deep Belief Networks (DBNs) for image coding. We show that after appropriate coding a softmax regression in the projection space is sufficient to achieve promising classification results. To our knowledge, this approach has not yet been investigated for scene recognition in autonomous robotics. We compare our methods with the state-of-the-art algorithms using a standard database of robot localization. We study the influence of system parameters and compare different conditions on the same dataset. These experiments show that our proposed model, while being very simple, leads to state-of-the-art results on a semantic place recognition task.

Dans ce travail de thèse, nous présentons nos travaux qui portent sur l’identification des cibles en général par un radar Ultra-Large Bande (ULB) et en particulier l’identification des cibles dont la surface équivalente radar est faible telles que les piétons et les cyclistes. Ce travail se décompose en deux parties principales, la détection et la reconnaissance. Dans la première approche du processus de détection, nous avons proposé et étudié un détecteur de radar ULB robuste qui fonctionne avec des données radar 1-D (A-scan) à une dimension. Il exploite la combinaison des statistiques d’ordres supérieurs et du détecteur de seuil automatique connu sous le nom de CA-CFAR pour Cell-Averaging Constant False Alarm Rate. Cette combinaison est effectuée en appliquant d’abord le HOS sur le signal reçu afin de supprimer une grande partie du bruit. Puis, après avoir éliminé le bruit du signal radar reçu, nous implémentons le détecteur de seuil automatique CA-CFAR. Ainsi, cette combinaison permet de disposer d’un détecteur de radar ULB à seuil automatique robuste. Afin d’améliorer le taux de détection et aller plus loin dans le traitement, nous avons évalué l’approche des données radar 2-D (B-Scan) à deux dimensions. Dans un premier temps, nous avons proposé une nouvelle méthode de suppression du bruit, qui fonctionne sur des données B-Scan. Il s’agit d’une combinaison de WSD et de HOS. Pour évaluer les performances de cette méthode, nous avons fait une étude comparative avec d’autres techniques de suppression du bruit telles que l’analyse en composantes principales, la décomposition en valeurs singulières, la WSD, et la HOS. Les rapports signal à bruit -SNR- des résultats finaux montrent que les performances de la combinaison WSD et HOS sont meilleures que celles des autres méthodes rencontrées dans la littérature. A la phase de reconnaissance, nous avons exploité les données des deux approches à 1-D et à 2-D obtenues à partir du procédé de détection. Dans la première approche à 1-D, les techniques SVM et le DBN sont utilisées et évaluées pour identifier la cible en se basant sur la signature radar. Les résultats obtenus montrent que la technique SVM donne de bonnes performances pour le système proposé où le taux de reconnaissance global moyen atteint 96,24%, soit respectivement 96,23%, 95,25% et 97,23% pour le cycliste, le piéton et la voiture. Dans la seconde approche à 1-D, les performances de différents types d’architectures DBN composées de différentes couches ont été évaluées et comparées. Nous avons constaté que l’architecture du réseau DBN avec quatre couches cachées est meilleure et la précision totale moyenne peut atteindre 97,80%. Ce résultat montre que les performances obtenues avec le DBN sont meilleures que celles obtenues avec le SVM (96,24%) pour ce système de reconnaissance de cible utilisant un radar ULB. Dans l’approche bidimensionnelle, le réseau de neurones convolutifs a été utilisé et évalué. Nous avons proposé trois architectures de CNN. La première est le modèle modifié d’Alexnet, la seconde est une architecture avec les couches de convolution arborescentes et une couche entièrement connectée, et la troisième est une architecture avec les cinq couches de convolution et deux couches entièrement connectées. Après comparaison et évaluation des performances de ces trois architectures proposées nous avons constaté que la troisième architecture offre de bonnes performances par rapport aux autres propositions avec une précision totale moyenne qui peut atteindre 99,59%. Enfin, nous avons effectué une étude comparative des performances obtenues avec le CNN, DBN et SVM. Les résultats montrent que CNN a les meilleures performances en termes de précision par rapport à DBN et SVM. Cela signifie que l’utilisation de CNN dans les données radar bidimensionnels permet de classer correctement les cibles radar ULB notamment pour les cibles à faible SER et SNR telles que les cyclistes ou les piétons. / In this thesis work, we focused on the study and development of a system identification using UWB-Ultra-Wide-Band short range radar to detect the objects and particularly the vulnerable road users (VRUs) that have low RCS-Radar Cross Section- such as cyclist and pedestrian. This work is composed of two stages i.e. detection and recognition. In the first approach of detection stage, we have proposed and studied a robust UWB radar detector that works on one dimension 1-D radar data ( A-scan). It relies on a combination of Higher Order Statistics (HOS) and the well-known CA-CFAR (Cell-Averaging Constant False Alarm Rate) detector. This combination is performed by firstly applying the HOS to the received radar signal in order to suppress the noise. After eliminating the noise of the received radar signal, we apply the CA-CFAR detector. By doing this combination, we finally have an UWB radar detector which is robust against the noise and works with the adaptive threshold. In order to enhance the detection performance, we have evaluated the approach of using two dimensions 2-D (B-Scan) radar data. In this 2-D radar approach, we proposed a new method of noise suppression, which works on this B-Scan data. The proposed method is a combination of WSD (Wavelet Shrinkage Denoising) and HOS. To evaluate the performance of this method, we performed a comparative study with the other noise removal methods in literature including Principal Component Analysis (PCA), Singular Value Decomposition (SVD), WSD and HOS. The Signal-to-Noise Ratio (SNR) of the final result has been computed to compare the effectiveness of individual noise removal techniques. It is observed that a combination of WSD and HOS has better capability to remove the noise compared to that of the other applied techniques in the literature; especially it is found that it allows to distinguish efficiency the pedestrian and cyclist over the noise and clutters whereas other techniques are not showing significant result. In the recognition phase, we have exploited the data from the two approaches 1-D and 2-D, obtained from the detection method. In the first 1-D approach, Support Vector Machines (SVM) and Deep Belief Networks (DBN) have been used and evaluated to identify the target based on the radar signature. The results show that the SVM gives good performances for the proposed system where the total recognition accuracy rate could achieve up to 96,24%. In the second approach of this 1-D radar data, the performance of several DBN architectures compose of different layers have been evaluated and compared. We realised that the DBN architecture with four hidden layers performs better than those of with two or three hidden layers. The results show also that this architecture achieves up to 97.80% of accuracy. This result also proves that the performance of DBN is better than that of SVM (96.24%) in the case of UWB radar target recognition system using 1-D radar signature. In the 2-D approach, the Convolutional Neural Network (CNN) has been exploited and evaluated. In this work, we have proposed and investigated three CNN architectures. The first architecture is the modified of Alexnet model, the second is an architecture with three convolutional layers and one fully connected layer, and the third is an architecture with five convolutional layers and two fully connected layers. The performance of these proposed architectures have been evaluated and compared. We found that the third architecture has a good performance where it achieves up to 99.59% of accuracy. Finally, we compared the performances obtained using CNN, DBN and SVM. The results show that CNN gives a better result in terms of accuracy compared to that of DBN and SVM. It allows to classify correctly the UWB radar targets like cyclist and pedestrian.