Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vidéosurveillance "intelligente", et s'intéresse à la supervision de réseaux de caméras à champs disjoints, contrainte classique lorsque l'on souhaite limiter l'instrumentation du bâtiment. Il s'agit là de l'un des cas d'application du problème de la ré-identification de personnes. À ce titre, la thèse propose une approche se démarquant de l'état de l'art qui traite classiquement le problème sous l'aspect description, via la mise en correspondance de signatures image à image. Nous l'abordons ici sous l'aspect filtrage : comment intégrer la ré-identification de personne dans un processus de suivi multi-pistes, de manière à maintenir des identités de pistes cohérentes, malgré des discontinuités dans l'observation. Nous considérons ainsi une approche suivi et mises en correspondance, au niveau caméra et utilisons ce module pour ensuite raisonner au niveau du réseau. Nous décrivons dans un premier temps les approches classiques de ré-identification, abordées sous l'aspect description. Nous proposons ensuite un formalisme de filtrage particulaire à états continus et discret pour estimer conjointement position et identité de la cible au cours du temps, dans chacune des caméras. Un second étage de traitement permet d'intégrer la topologie du réseau et les temps d'apparition pour optimiser la ré-identification au sein du réseau. Nous démontrons la faisabilité de l'approche en grande partie sur des données issues de réseaux de caméras déployés au sein du laboratoire, étant donné le manque de données publiques concernant ce domaine. Nous prévoyons de mettre en accès public ces banques de données.

De nos jours, le traitement et l'analyse d'images trouvent leur application dans de nombreux domaines. Dans le cas de la navigation d'un robot mobile (fauteuil roulant) en milieu intérieur, l'extraction de repères visuels et leur suivi constituent une étape importante pour la réalisation de tâches robotiques (localisation, planification, etc.). En particulier, afin de réaliser une tâche de franchissement de portes, il est indispensable de détecter et suivre automatiquement toutes les portes qui existent dans l'environnement. La détection des portes n'est pas une tâche facile : la variation de l'état des portes (ouvertes ou fermées), leur apparence (de même couleur ou de couleur différentes des murs) et leur position par rapport à la caméra influe sur la robustesse du système. D'autre part, des tâches comme la détection des zones navigables ou l'évitement d'obstacles peuvent faire appel à des représentations enrichies par une sémantique adaptée afin d'interpréter le contenu de la scène. Pour cela, les techniques de segmentation permettent d'extraire des régions pseudo-sémantiques de l'image en fonction de plusieurs critères (couleur, gradient, texture...). En ajoutant la dimension temporelle, les régions sont alors suivies à travers des algorithmes de segmentation spatio-temporelle. Dans cette thèse, des contributions répondant aux besoins cités sont présentées. Tout d'abord, une technique de détection et de suivi de portes dans un environnement de type couloir est proposée : basée sur des descripteurs géométriques dédiés, la solution offre de bons résultats. Ensuite, une technique originale de segmentation multirésolution et hiérarchique permet d'extraire une représentation en régions pseudo-sémantique. Enfin, cette technique est étendue pour les séquences vidéo afin de permettre le suivi des régions à travers le suivi de leurs contours. La qualité des résultats est démontrée et s'applique notamment au cas de vidéos de couloir.

Dans le cadre de l'acquisition de l'information de profondeur de scènes texturées, un processus d'estimation de la profondeur basé sur la méthode de reconstruction 3D " Shape from Focus " est présenté dans ce manuscrit. Les deux étapes fondamentales de cette approche sont l'acquisition de la séquence d'images de la scène par sectionnement optique et l'évaluation de la netteté locale pour chaque pixel des images acquises. Deux systèmes d'acquisition de cette séquence d'images sont présentés ainsi que les traitements permettant d'exploiter celle-ci pour la suite du processus d'estimation de la profondeur. L'étape d'évaluation de la netteté des pixels passe par la comparaison des différents opérateurs de mesure de netteté. En plus des opérateurs usuels, deux nouveaux opérateurs basés sur les descripteurs généralisés de Fourier sont proposés. Une méthode nouvelle et originale de comparaison est développée et permet une analyse approfondie de la robustesse à différents paramètres des divers opérateurs. Afin de proposer une automatisation du processus de reconstruction, deux méthodes d'évaluation automatique de la netteté sont détaillées. Finalement, le processus complet de reconstruction est appliqué à des scènes agronomiques, mais également à une problématique du domaine de l'analyse de défaillances de circuits intégrés afin d'élargir les domaines d'utilisation

Au cours des dernières années, innombrables produits ont été conçus en utilisant des modèles numériques 3D, où les courants logiciels pour la conception et le dessin technique utilisent des modèles CAO (Conception Assistée par Ordinateur). Ces logiciels sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que l'automobile, la marine, l'aérospatiale et plus encore. À l'intérieur de d'une entreprise qui utilise ces systèmes, il est possible d'avoir accès à des modèles CAO de produits déjà développés puisque la conception de nouveaux produits fait souvent référence à des modèles existants depuis que produits similaires permettent à l'avance la connaissance des éventuels problèmes et leur solutions. Par conséquent, il est utile de disposer de solutions technologiques capables d'évaluer les similitudes de différents produits afin que l'utilisateur puisse récupérer des modèles existants et avoir ainsi accès à des informations utiles pour la nouvelle conception.Le concept de similarité a été largement étudié dans la littérature et il est bien connu que deus objets puissent être similaire de plusieurs façons. Ces multiples possibilités rendent complexe l'évaluation de la similarité entre deux objets. À ce jour, de nombreuses méthodes ont été proposées pour l’identification de différentes similitudes entre les pièces, mais peu de travaux abordent cet problème en évoquant d’assemblages de pièces. Si l’évaluation de la similarité entre deux pièces a beaucoup de points de vue, quand on va examiner des assemblages de pièces, les combinaisons de similarité augmentent vertigineusement puisqu'il y a plus de facteurs à considérer.Sur la base de ces exigences, nous proposons de définir un système qui permettant la récupération des assemblages des pièces similaires en fonction de multiple critères de similarité. Pour ce faire, il faut avoir un descripteur qui peut gérer les informations nécessaires pour caractériser les différentes similitudes entre les deux modèles. Par conséquent, l'un des points principaux de ce travail sera la définition d'un descripteur capable de coder les données nécessaires à l'évaluation des similarités. De plus, certaines des informations du descripteur peuvent être disponibles dans le modèle CAO, tandis que d'autres devront être extraites de manière appropriée. Par conséquent, des algorithmes seront proposés pour extraire les informations nécessaires pour remplir les champs du descripteur. Enfin, pour une évaluation de la similarité, plusieurs mesures entre les modèles seront définies, de sorte que chacune d'entre elles évaluent un aspect particulier de leur similarité. / The large use of CAD systems in many industrial fields, such as automotive, naval, and aerospace, has generated a number of 3D databases making available a lot of 3D digital models. Within enterprises, which make use of these technologies, it is common practice to access to CAD models of previously developed products. In fact, designing new products often refers to existing models since similar products allow knowing in advance common problems and related solutions. Therefore, it is useful to have technological solutions that are able to evaluate the similarities of different products in such a way that the user can retrieve existing models and thus have access to the associated useful information for the new design.The concept of similarity has been widely studied in literature and it is well known that two objects can be similar under different perspectives. These multiple possibilities make complicate the assessment of the similarity between two objects. So far, many methods are proposed for the recognition of different parts similarities, but few researches address this problem for assembly models. If evaluating the similarity between two parts may be done under different perspectives, considering assemblies, the viewpoints increase considerably since there are more elements playing a meaningful role.Based on these requirements, we propose a system for retrieving similar assemblies according to different similarity criteria. To achieve this goal, it is necessary having an assembly description including all the information required for the characterizations of the possible different similarity criteria between the two assemblies. Therefore, one of the main topics of this work is the definition of a descriptor capable of encoding the data needed for the evaluation of similarity adaptable to different objectives. In addition, some of the information included in the descriptor may be available in CAD models, while other has to be extracted appropriately. Therefore, algorithms are proposed for extracting the necessary information to fill out the descriptor elements. Finally, for the evaluation of assembly similarity, several measures are defined, each of them evaluating a specific aspect of their similarity.

Les contours actifs sont parmi les méthodes de segmentation d'images les plus utilisées et de nombreuses implémentations ont vu le jour durant ces 25 dernières années. Parmi elles, l'approche greedy est considérée comme l'une des plus rapides et des plus stables. Toutefois, quelle que soit l'implémentation choisie, les résultats de segmentation souffrent grandement en présence d'occlusions, de concavités ou de déformation anormales de la forme. Si l'on dispose d'informations a priori sur la forme recherchée, alors son incorporation à un modèle existant peut permettre d'améliorer très nettement les résultats de segmentation. Dans cette thèse, l'inclusion de ce type de contraintes de formes dans un modèle de contour actif explicite est proposée. Afin de garantir une invariance à la rotation, à la translation et au changement d'échelle, les descripteurs de Fourier sont utilisés. Contrairement à la plupart des méthodes existantes, qui comparent la forme de référence et le contour actif en cours d'évolution dans le domaine d'origine par le biais d'une transformation inverse, la méthode proposée ici réalise cette comparaison dans l'espace des descripteurs. Cela assure à notre approche un faible temps de calcul et lui permet d'être indépendante du nombre de points de contrôle choisis pour le contour actif. En revanche, cela induit un biais dans la phase des coefficients de Fourier, handicapant l'invariance à la rotation. Ce problème est résolu par un algorithme original. Les expérimentations indiquent clairement que l'utilisation de ce type de contrainte de forme améliore significativement les résultats de segmentation du modèle de contour actif utilisé. / Active contours are widely used for image segmentation. There are many implementations of active contours. The greedy algorithm is being regarded as one of the fastest and stable implementations. No matter which implementation is being employed, the segmentation results suffer greatly in the presence of occlusion, context noise, concavities or abnormal deformation of shape. If some prior knowledge about the shape of the object is available, then its addition to an existing model can greatly improve the segmentation results. In this thesis inclusion of such shape constraints for explicit active contours is being implemented. These shape priors are introduced through the use of robust Fourier based descriptors which makes them invariant to the translation, scaling and rotation factors and enables the deformable model to converge towards the prior shape even in the presence of occlusion and contextual noise. Unlike most existing methods which compare the reference shape and evolving contour in the spatial domain by applying the inverse transforms, our proposed method realizes such comparisons entirely in the descriptor space. This not only decreases the computational time but also allows our method to be independent of the number of control points chosen for the description of the active contour. This formulation however, may introduce certain anomalies in the phase of the descriptors which affects the rotation invariance. This problem has been solved by an original algorithm. Experimental results clearly indicate that the inclusion of these shape priors significantly improved the segmentation results of the active contour model being used.

Les séries temporelles d'images satellitaires sont une source d'information importante pour le suivi des changements spatio-temporels des surfaces terrestres. En outre, le nombre d’images est en augmentation constante. Pour les exploiter pleinement, des outils dédiés au traitement automatique du contenu informationnel sont développés. Néanmoins ces techniques ne satisfont pas complètement les géographes qui exploitent pourtant, de plus en plus couramment, les données extraites des images dans leurs études afin de prédire le futur. Nous proposons dans cette thèse, une méthodologie générique à base d’un modèle de Markov caché pour l’analyse et la prédiction des changements sur une séquence d’images satellitaires. Cette méthodologie présente deux modules : un module de traitement intégrant les descripteurs et les algorithmes classiquement utilisés en interprétation d'images, et un module d’apprentissage basé sur les modèles de Markov cachés. La performance de notre approche est évaluée par des essais d’interprétations des évènements spatio-temporels effectués sur plusieurs sites d’études. Les résultats obtenus permettront d’analyser et de prédire les changements issus des différentes séries temporelles d’images SPOT et LANDSAT pour l’observation des évènements spatio-temporels telle que l'expansion urbaine et la déforestation. / The time series of satellite images are an important source of information for monitoring spatiotemporal changes of land surfaces. Furthermore, the number of satellite images is increasing constantly, for taking full advantage, tools dedicated to the automatic processing of information content is developed. However these techniques do not completely satisfy the geographers who exploit more currently, the data extracted from the images in their studies to predict the future. In this research we propose a generic methodology based on a hidden Markov model for analyzing and predicting changes in a sequence of satellite images. The methodology that is proposed presents two modules : a processing module which incorporating descriptors and algorithms conventionally used in image interpretation and a learning module based on hidden Markov models. The performance of the approach is evaluated by trials of interpretation of spatiotemporal events conducted in several study sites. Results obtained allow us to analyze and to predict changes from various time series of SPOT and LANDSAT images for observation of spatiotemporal events such as urban development and deforestation.

En raison des naturelle, non-intrusive, facilement percevable caractéristiques, et une large diffusive applicabilité pour la criminalistique et de la sécurité, reconnaissance faciale basée sur la machine a reçu beaucoup d’attention de la communauté biométrie au cours des trois dernières décennies. Par rapport à la traditionnelle reconnaissance faciale basée sur le visage 2D, la reconnaissance faciale basé sur la forme 3D est plus stable aux variations d’éclairage; petite changements de tête pose, et variant cosmétiques pour le visage. Cependant, le visage 3D numérise capturé dans des conditions non-contraintes peut conduire à des difficultés diverses, comme des déformations non rigides provoquées par la variant expressions, les données manquantes en raison de l’auto-occlusion et des occlusions externes, ainsi que des données de faible qualité en raison de certaines imperfections de la technologie de numérisation. Pour régler ces difficultés et d’améliorer les applications du monde réel, dans cette thèse, nous proposons deux approches de 3D reconnaissance faciale: l’un se concentre sur le handling de divers changements d’expression, l’autre peut reconnaître les gens à la situation de présence d’un grand les expressions facial, des occlusions et des grands pose divers. En outre, nous fournissons une surface prouvable et pratique algorithme de surface maillage pour l’amélioration de la qualité de données. Pour faire face aux problème d’expression, nous supposons que la variabilité des formes de intra-expression/inter-expression de la faciale local région différent (e. g., nez, yeux) est différent, et a donc une importance niveau différente. Sur la base de cette hypothèse, nous concevons une stratégie d’apprentissage pour découvrir l’importance de la quantification de régions faciales locales en fonction de leur énergie discriminant. Pour une description du visage, nous proposons un nouveau descripteur pour coder la microstructure du multi- canal d’information normale du visage dans multiples échelles, à savoir, Multi-Scale and Multi-Component Local Normal Patterns (MSMC-LNP). On peut globalement décrire les changements de forme locale de 3D surfaces faciales par un ensemble d’histogrammes LNP y compris les indices globaux et locaux. Pour le visage correspondant, Weighted Sparse Representation-based Classifier (W-SRC) est formulée sur la base de l’importance de la quantification appris et les histogrammes LNP. L’approche proposée est évaluée sur quatre bases de données: le FRGC v2. 0, Bosphore, BU- 3DFE et 3D -TEC, y compris les scans du visage en présence de diverses expressions et des unités d’action, ou de plusieurs expressions prototypiques avec des intensités différentes, ou des variations d’expression du visage combinée avec de fortes similitudes faciales (c.à.d. jumeaux identiques). Résultats expérimentaux étendus montrent que l’approche de reconnaissance de 3D visage proposé avec l’utilisation de descripteurs discriminants du visage peut régler les variations d’expression et d’effectuer avec assez de précision sur toutes les bases de données, et a ainsi une bonne capacité de généralisation. Pour faire face à l’expression et problème des données manquantes dans un cadre uniforme, nous proposons une approche sur le sans-enregistrement maillage-basé reconnaissance du 3D visage basé sur un nouveau local descripteur de la forme du visage et un correspondance processus d’clairsemée représentation du visage basée multi- tâche. [...] / Due to the natural, non-intrusive, easily collectible, widespread applicability, machine-based face recognition has received significant attention from the biometrics community over the past three decades. Compared with traditional appearance-based (2D) face recognition, shape-based (3D) face recognition is more stable to illumination variations, small head pose changes, and varying facial cosmetics. However, 3D face scans captured in unconstrained conditions may lead to various difficulties, such as non-rigid deformations caused by varying expressions, data missing due to self occlusions and external occlusions, as well as low-quality data as a result of some imperfections in the scanning technology. In order to deal with those difficulties and to be useful in real-world applications, in this thesis, we propose two 3D face recognition approaches: one is focusing on handling various expression changes, while the other one can recognize people in the presence of large facial expressions, occlusions and large pose various. In addition, we provide a provable and practical surface meshing algorithm for data-quality improvement. To deal with expression issue, we assume that different local facial region (e.g. nose, eyes) has different intra-expression/inter-expression shape variability, and thus has different importance. Based on this assumption, we design a learning strategy to find out the quantification importance of local facial regions in terms of their discriminating power. For facial description, we propose a novel shape descriptor by encoding the micro-structure of multi-channel facial normal information in multiple scales, namely, Multi-Scale and Multi-Component Local Normal Patterns (MSMC-LNP). It can comprehensively describe the local shape changes of 3D facial surfaces by a set of LNP histograms including both global and local cues. For face matching, Weighted Sparse Representation-based Classifier (W-SRC) is formulated based on the learned quantification importance and the LNP histograms. The proposed approach is evaluated on four databases: the FRGC v2.0, Bosphorus, BU-3DFE and 3D-TEC, including face scans in the presence of diverse expressions and action units, or several prototypical expressions with different intensities, or facial expression variations combine with strong facial similarities (i.e. identical twins). Extensive experimental results show that the proposed 3D face recognition approach with the use of discriminative facial descriptors can be able to deal with expression variations and perform quite accurately over all databases, and thereby has a good generalization ability. To deal with expression and data missing issues in an uniform framework, we propose a mesh-based registration free 3D face recognition approach based on a novel local facial shape descriptor and a multi-task sparse representation-based face matching process. [...]

Qu'il tente de prévenir la chute d'une personne âgée, de traduire la langue des signes ou de contrôler un humain virtuel, l'analyse de gestes est un vaste domaine de recherche qui s'attelle à reconnaître, classifier, segmenter, indexer ou encore évaluer différents types de mouvements. Cependant, peu de travaux se concentrent sur cette dernière approche d'évaluation. Ce travail de thèse propose de mettre en place un outil d’évaluation automatique et générique d’un geste sportif, reposant sur l’utilisation d’une base de données de gestes experts acquis via un système de capture de mouvements. Afin d’extraire un mouvement de référence, l’algorithme de déformation temporelle dynamique (DTW) est considéré pour aligner puis moyenner les gestes. Les méthodes d’alignements et de moyennage de séries temporelles se confrontant aux conséquences néfastes de chemins de déformation du DTW pathologiques, des contraintes locales sont ajoutées et donnent lieu à un nouvel algorithme appelé CDBA. La qualité d’un geste est estimée spatialement et temporellement à chaque instant et pour chaque membre par comparaison avec le geste de référence et pondérée par la dispersion des données expertes autour de ce geste moyen. Le processus ainsi mis en place est validé à partir de gestes de karaté et de tennis annotés par des entraîneurs. Un premier prototype d’outil d’entraînement en ligne est finalement proposé et laisse entrevoir les potentialités d’usage qui pourraient être menées à la suite de ce travail. / Either to reduce falling risks in elderly people, to translate the sign language or to control a virtual human being, gesture analysis is thriving research field that aims at recognizing, classifying, segmenting, indexing and evaluating different types of motions. As few studies tackle the evaluation process, this PhD focuses on the design of an autonomous system for the generic evaluation of sport-related gestures. The tool is trained on the basis of experts’ motions recorded with a motion capture system. Dynamic Time Warping (DTW) is deployed to obtain a reference gesture thanks to data alignment and averaging. Nevertheless, this standard method suffers from pathological paths issues that reduce its effectiveness. For this reason, local constraints are added to the new DTW-based algorithm, called CDBA (Constrained DTW Barycenter Averaging). At each time step and for each limb, the quality of a gesture is spatially and temporally assessed. Each new motion is compared to the reference gesture and weighted in terms of data dispersion around the reference.The process is validated on annotated karate and tennis databases. A first online training prototype is given in order to prompt further research on this subject.

L'industrie a des besoins croissants en systèmes dits intelligents, capable d'analyserles signaux acquis par des capteurs et prendre une décision en conséquence. Cessystèmes sont particulièrement utiles pour des applications de vidéo-surveillanceou de contrôle de qualité. Pour des questions de coût et de consommation d'énergie,il est souhaitable que la prise de décision ait lieu au plus près du capteur. Pourrépondre à cette problématique, une approche prometteuse est d'utiliser des méthodesdites bio-inspirées, qui consistent en l'application de modèles computationels issusde la biologie ou des sciences cognitives à des problèmes industriels. Les travauxmenés au cours de ce doctorat ont consisté à choisir des méthodes d'extractionde caractéristiques bio-inspirées, et à les optimiser dans le but de les implantersur des plateformes matérielles dédiées pour des applications en vision par ordinateur.Tout d'abord, nous proposons un algorithme générique pouvant être utilisés dans différentscas d'utilisation, ayant une complexité acceptable et une faible empreinte mémoire.Ensuite, nous proposons des optimisations pour une méthode plus générale, baséesessentiellement sur une simplification du codage des données, ainsi qu'une implantationmatérielle basées sur ces optimisations. Ces deux contributions peuvent par ailleurss'appliquer à bien d'autres méthodes que celles étudiées dans ce document. / Industry has growing needs for so-called “intelligent systems”, capable of not only ac-quire data, but also to analyse it and to make decisions accordingly. Such systems areparticularly useful for video-surveillance, in which case alarms must be raised in case ofan intrusion. For cost saving and power consumption reasons, it is better to perform thatprocess as close to the sensor as possible. To address that issue, a promising approach isto use bio-inspired frameworks, which consist in applying computational biology modelsto industrial applications. The work carried out during that thesis consisted in select-ing bio-inspired feature extraction frameworks, and to optimize them with the aim toimplement them on a dedicated hardware platform, for computer vision applications.First, we propose a generic algorithm, which may be used in several use case scenarios,having an acceptable complexity and a low memory print. Then, we proposed opti-mizations for a more global framework, based on precision degradation in computations,hence easing up its implementation on embedded systems. Results suggest that whilethe framework we developed may not be as accurate as the state of the art, it is moregeneric. Furthermore, the optimizations we proposed for the more complex frameworkare fully compatible with other optimizations from the literature, and provide encourag-ing perspective for future developments. Finally, both contributions have a scope thatgoes beyond the sole frameworks that we studied, and may be used in other, more widelyused frameworks as well.

Nous présentons dans cette étude nos travaux concernant le recalage 3D/2D d'images de dissection aortique. Son but est de de proposer une visualisation de données médicales, qui pourra servir dans le contexte de l'assistance peropératoire durant les procédures endovasculaires.Pour effectuer cette tâche, nous avons proposé un modèle paramétrique de l'aorte, appelé enveloppe tubulaire. Il sert à exprimer la forme globale et les déformations de l'aorte, à l'aide d'un nombre minimal de paramètres.L'enveloppe tubulaire est utilisée par les algorithmes de recalage proposés dans cette étude.Notre méthode originale consiste à proposer un recalage par calcul direct de la transformation entre image 2D, i.e. sans procéssus d'optimisation, et est appelée recalage par ITD .Les descripteurs, que nous avons définis pour le cas des images d'aorte, permettent de trouver rapidement un alignement grossier des données. Nous proposons également l'extension de notre approche pour la mise en correspondance des images 3Det 2D.La chaîne complète du recalage 3D/2D, que nous présentons dans ce document, est composée de la technique ITD et de méthodes précises iconiques et hybrides. L'intégration de notre algorithme basé sur les descripteurs en tant qu'étape d'initialisation réduit le temps de calcul nécessaire et augmente l'efficacité du recalage, par rapport aux approches classiques.Nous avons testé nos méthodes avec des images médicales, issues de patients trîtés par procédures endovasculaires. Les résultats ont été vérifiés par les spécialistes cliniques et ont été jugés satisfaisants; notre chaine de recalage pourrait ainsi être exploitée dans les salles d'interventions à l'avenir. / In this study, we present our works related to 3D/2D image registrationfor aorti dissition. Its aim is to propose a visualization of medial datawhih an be used by physians during endovas ular proedures.For this purpose, we have proposed a parametrimodel of aorta, alleda Tubular Envelope. It is used to express the global shape and deformationsof the aorta, by a minimal number of parameters. The tubular envelope isused in our image registration algorithms.The registration by ITD (Image Transformation Descriptors) is our ori-ginal method of image alignment : itomputes the rigid 2D transformation between data sets diretly, without any optimization process.We provide thedefinition of this method, as well as the proposition of several descriptors' formulae, in the base of images of aorta. The technique allows us to quickly and a poarse alignment between data. We also propose the extension of theoriginal approach for the registration of 3D and 2D images.The complete chain of 3D/2D image registration techniques, proposedin this document, consists of the ITD stage, followed by an intensity basedhybrid method. The use of our 3D/2D algorithm, based on the image trans-formation descriptors as an initialization phase, reduces the computing timeand improves the efficiency of the presented approach.We have tested our registration methods for the medical images of several patients after endovasular treatment. Results have been approved by our clinical specialists and our approach.We have tested our registration methods for the medical images of several patients after endovascular treatment. Results have been approved by our clinical specialists and our approach may appear in the intervention rooms in the futur.