Le trafic maritime est le principal contributeur des bruits sous-marins anthropique : depuis les années 1970, l’augmentation du trafic maritime hauturier a provoqué dans certaines zones une augmentation du bruit ambiant de plus de 10 dB. En réponse à cette préoccupation, la Directive Cadre pour la Stratégie pour le Milieu Marin (DCSMM) recommande un suivi acoustique. Peu d’études s’intéressent à l’activité côtière et aux bruits rayonnés par les petites embarcations ainsi qu’à leurs conséquences sur la faune marine alors que ces environnements côtiers sont les pourvoyeurs de 41.7 % des services écosystémiques produits par les océans.A mi-chemin entre le monde académique et le monde industriel, le travail présenté aux différents questions scientifiques et industrielles sur la thématique du trafic côtier, en termes de l’étude de son influence dans le paysage acoustique et de capacité à détecter et classifier les embarcations côtières.En l’absence d’information sur le trafic maritime côtier, un protocole d’identification visuelle par traitement d’images GoPro® produisant les mêmes données que l’AIS (position, vitesse, taille et type d’embarcation) est proposé et permet la création de carte du trafic maritime sur un disque de 1.6km de rayon. D’un point de vue acoustique, le trafic est caractérisé par deux descripteurs acoustiques, le SPL lié à la distance du bateau le plus proche et l’ANL caractérisant le nombre de bateaux dans un disque de 500 m de rayon. Le suivi spatio-temporel de ces descripteurs permet d’identifier l’impact du trafic maritime dans le paysage acoustique des environnements côtiers. La détection et la classification sont réalisées après caractérisation individuelle du bruit par un ensemble de paramètres acoustiques et par l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage supervisé. Un protocole spécifique pour la création de l’arborescence de classification est proposé par comparaison des données acoustiques aux caractéristiques physiques et contextuelle de chaque bateau.Les travaux présentés sont illustrés sur la flottille d’embarcations côtières présente dans la baie de Calvi (Corse) durant la saison estivale. / Marine traffic is the main contributor to anthropogenic underwater noise: since the 1970s, the increase in deep-sea shipping has increased the ambient noise by more than 10 dB in some areas. In response to this concern, the Marine Strategy Framework Directive (MSFD) recommends acoustic monitoring. Few studies are concerned with coastal activity and the noises radiated by small craft while these coastal environments are the purveyors of 41.7% of the ecosystem services produced by the oceans.Between the academic and the industrial world, this PhD was to answer the different scientific and industrial questions on the topic of the coastal traffic in terms of the influence in the soundscape and the detection and classification of the coastal craft.Without information on the coastal maritime traffic, a visual identification protocol is proposed using GoPro® images processing and produced the same data as the AIS (position, speed, size and type of craft); It allows to create maritime traffic maps on a disk of 1.6km radius. The traffic is characterized by two acoustic descriptors: the SPL linked to the distance of the nearest boat and the ANL linked to the number of boats present in a 500 m radius disc. The spatiotemporal monitoring of these descriptors allows to identify the impact on the maritime traffic on the coastal acoustic landscape. The acoustic detection and the classification are performed after individual characterization of the noise by a set of acoustic parameters and using of supervised machine learning algorithm. A specific protocol for the creation of the classification tree is proposed by comparing the acoustic data with the physical and contextual characteristics of each boat.The methods are applied on the flotilla of coastal boats present in the Bay of Calvi (Corsica) during summer.

De toutes les composantes de l'écriture musicale, l'orchestration - ou l'art d'assembler les timbres instrumentaux - est longtemps demeurée, dans son enseignement comme dans sa pratique, une activité empirique. La difficulté de formaliser de manière rigoureuse l'ensemble des techniques inhérentes à cette discipline fait qu'aujourd'hui encore, l'orchestration reste un domaine peu abordé par l'informatique musicale et l'aide à la composition.<br /><br />Les rares outils actuels ramènent le problème de l'orchestration à la découverte, au sein de banques d'échantillons sonores instrumentaux, de combinaisons approchant au mieux un timbre fixé par le compositeur. Cette approche sera également la nôtre. Mais là où les méthodes actuelles contournent systématiquement le problème combinatoire de l'orchestration par le recours à des principes de décomposition ou à des algorithmes de matching pursuit, l'originalité de notre démarche est de placer les enjeux combinatoires au coeur de nos travaux et de traiter l'orchestration à la mesure de sa complexité.<br /><br />Envisageant tout d'abord la question comme un problème de sac à dos multi-objectifs, nous montrons que les non-linéarités dans les modèles de perception du timbre imposent un cadre théorique plus large pour l'aide à l'orchestration. Nous proposons une formalisation générique et extensible en nous plaçant dans un cadre de recherche combinatoire multicritère sous contraintes, dans lequel plusieurs dimensions perceptives sont optimisées conjointement pour approcher un timbre cible défini par le compositeur.<br />Nous validons dans un premier temps notre approche théorique en montrant, sur un ensemble de problèmes de petite taille et pour une caractérisation exclusivement spectrale du timbre, que les solutions du problème formel correspondent à des propositions d'orchestration pertinentes. Nous présentons alors un algorithme évolutionnaire permettant de découvrir en un temps raisonnable un ensemble de solutions optimales. S'appuyant sur la prédiction des propriétés acoustiques des alliages instrumentaux, cette méthode propose des solutions d'orchestration en fonction de critères perceptifs et encourage ainsi la découverte de mélanges de timbres auxquels le savoir et l'expérience n'auraient pas nécessairement conduit.<br />En outre, la recherche peut-être à tout moment orientée dans une direction privilégiée. Parallèlement, nous définissons un cadre formel pour l'expression de contraintes globales et introduisons une métaheuristique innovante de résolution, permettant de guider la recherche vers des orchestrations satisfaisant un ensemble de propriétés symboliques en lien direct avec l'écriture musicale.<br /><br />Nous présentons enfin un prototype expérimental d'outil d'aide à l'orchestration utilisable directement par les compositeurs, dans lequel l'exploration des possibilités de timbres est facilitée à travers une représentation multi-points de vue des solutions et un mécanisme interactif des préférences d'écoute. Nous terminons avec une série d'exemples d'application de nos travaux à des problèmes compositionnels concrets.

Ce travail de thèse porte sur la théorie, la mise en œuvre et les applications musicales des effets audionumériques adaptatifs. Dans la première partie, nous plaçons le sujet dans le contexte des transformations sonores. Un grand nombre de techniques de traitement du signal sonore numérique se complètent et fournissent un ensemble d'algorithmes permettant de transformer le son. Ces transformations sont appliquées selon les dimensions perceptives du son musical, à savoir la dynamique, la durée, la hauteur, la spatialisation et le timbre. Pour quelques effets, les contrôles évoluent de manière automatique ou périodique, et ce contrôle est intégré à l'algorithme. Le contrôle offert à l'utilisateur porte sur les valeurs de certains paramètres de l'algorithme. Il se réalise à l'aide de contrôleurs réels, tels des potentiomètres, des interrupteurs, ou à l'aide de contrôleurs virtuels, telles les interfaces graphiques sur écran d'ordinateur. En synthèse sonore, l'un des sujets majeurs d'étude à l'heure actuelle est le mapping : il s'agit de savoir comment mettre en correspondance les paramètres d'un contrôleur gestuel et les paramètres d'un algorithme de synthèse. Notre étude se situe à l'intersection entre les effets audionumériques, le contrôle adaptatif et gestuel, et la description de contenu sonore. Dans la seconde partie, nous présentons les effets audionumériques adaptatifs tels que nous les avons formalisés et développés. Ce sont des effets dont le contrôle est automatisé en fonction de descripteurs sonores. Nous avons étudié puis utilisé de nombreux algorithmes de traitement, certains en temps-réel et d'autres hors temps-réel. Nous les avons améliorés afin de permettre l'utilisation de valeurs de contrôle variables. Une réflexion a été menée pour choisir une classification des effets qui ait du sens pour le musicien ; elle a logiquement abouti à la taxonomie perceptive. Parallèlement, nous avons étudié les descripteurs sonores et les moyens de contrôle d'un effet, par le son et par le geste. Nous avons rassemblé de nombreux descripteurs sonores, utilisés en psychoacoustique, en analyse-synthèse, pour la segmentation et la classification d'extraits sonores, et pour la transcription automatique de partition. Nous proposons un contrôle généralisé pour les effets adaptatifs, hiérarchisé en deux niveaux. Le premier niveau de contrôle est le niveau d'adaptation : le contrôle de l'effet est effectué par des descripteurs du son, à l'aide de fonctions de mapping. Nous indiquons des fonctions de conformation (fonctions de transfert non linéaires) permettant de transformer la courbe d'évolution temporelle d'un descripteur, des fonctions de combinaisons des descripteurs ainsi que des fonctions de conformations spécifiques des paramètres de contrôle. Le second niveau de contrôle est celui du contrôle gestuel : le geste agit sur les fonctions de mapping, soit sur la combinaison, soit sur la conformation spécifique des contrôles. De cette étude, il ressort non seulement une généralisation du contrôle des effets audionumériques, mais aussi la réalisation d'outils pour la composition, et leur utilisation en situation musicale. De nombreuses expériences et illustrations sonores ont été réalisées, parmi lesquelles une spatialisation adaptative contrôlée par une danseuse, et un équalisateur stéréophonique adaptatif. Les expériences confirment l'intérêt d'un tel contrôle adaptatif et gestuel, notamment pour modifier l'expressivité d'une phrase musicale, ou pour créer des sons inouïs.

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse portent sur la stabilisation des systèmes descripteurs non linéaires représentés par des multi-modèles flous de type Takagi-Sugeno incertains et/ou perturbés. Dans ce cadre, des approches basées sur une fonction candidate quadratique de Lyapunov ont tout d'abord été développées. Celles-ci permettent la synthèse de lois de commande par la résolution d'un ensemble de contraintes LMIs (Inégalités Linéaires Matricielles). Les résultats de ces premières approches restent toutefois pessimistes vis-à-vis de l'ensemble des solutions accessible au problème de synthèse de lois de commande. Afin de réduire ce conservatisme, de nouvelles approches basées sur une fonction candidate non quadratique de Lyapunov et une loi de commande non PDC (Compensation Parallèle Distribuée) ont été proposées. Une autre source de conservatisme a ensuite été abordée. En effet, l'écriture classique de la dynamique de la boucle fermée introduit des termes croisés entre la commande et le modèle au sein des conditions LMIs à résoudre. L'utilisation de la propriété de redondance des descripteurs a alors permis de pallier cette source de conservatisme. En effet, l'écriture redondante de la dynamique de la boucle fermée permet de découpler les matrices du système à piloter de celles des gains de commande par retour d'état. Tirant parti de cette propriété, des problèmes réputés complexes en terme de formulation LMI ont étés traites tels que la synthèse de lois de commande robustes par retour de sortie dynamique et statique pour les systèmes standard de type Takagi-Sugeno incertains et/ou perturbés.

Cette thèse de doctorat porte sur le traitement multi-échelle et adaptatif (en espace et en intensité) des images à tons de gris. A partir d'une caractérisation ponctuelle, une image est représentée par un ensemble de voisinages locaux : les voisinages adaptatifs généraux (VAG). A chaque point de l'image est associée une famille croissante de VAG permettant une analyse multi-échelle des différentes caractéristiques de l'image. Ces VAG sont adaptatifs dans le sens ou chaque voisinage coïncide spatialement avec la structure locale du point considéré, suivant les informations radiométriques, morphologiques, géométriques, ou texturales, étudiées. De plus, les VAG sont physiquement cohérents puisque leur modélisation dépend de la nature physique et/ou psychophysique de l'image à analyser. Par conséquent, les VAG sont adaptés aux images ou systèmes d'imagerie linéaires, mais aussi non linéaires et/ou bornes, tels que les images acquises en lumière transmise, en lumière réfléchie (modèle multiplicatif) ou le système humain de perception visuelle. Cette analyse par voisinages adaptatifs généraux conduit au développement d'outils de traitement d'image. Ces VAG forment naturellement des fenêtres opérationnelles propices à des transformations locales d'image. Dans un premier temps, la morphologie mathématique adaptative est introduite en considérant des éléments structurants (adaptatifs) bases sur ces VAG. Les transformations résultantes satisfont les propriétés standards des opérateurs morphologiques usuels et de surcroît en vérifient de nouvelles telles que la connexité, ce qui est topologiquement remarquable. Dans un second temps, le filtrage de Choquet est étendu à l'aide des voisinages adaptatifs généraux, généralisant de nombreux opérateurs non-linéaires tels que les filtres d'ordre. En outre, les VAG permettent la définition de descripteurs adaptatifs locaux d'images en tons de gris tels que l'orientation ou l'épaisseur. Ces mesures peuvent conduire d'une part à la définition de nouveaux VAG permettant une analyse d'image plus cohérente ou d'autre part à la résolution de problèmes pratiques de traitement d'image. Dans le cadre de cette thèse, le traitement d'image à voisinages adaptatifs généraux (TIVAG) à été appliqué aux problèmes de restauration, de rehaussement ou de segmentation d'image. Cette approche ouvre par ailleurs de nouvelles perspectives théoriques et devrait permettre la mise au point de nombreux processus de traitement d'image répondant à des problèmes applicatifs concrets.

Dans cette thèse, nous voulons reconnaître les gestes (par ex. lever la main) et plus généralement les actions brèves (par ex. tomber, se baisser) effectués par un individu. De nombreux travaux ont été proposés afin de reconnaître des gestes dans un contexte précis (par ex. en laboratoire) à l'aide d'une multiplicité de capteurs (par ex. réseaux de cameras ou individu observé muni de marqueurs). Malgré ces hypothèses simplificatrices, la reconnaissance de gestes reste souvent ambigüe en fonction de la position de l'individu par rapport aux caméras. Nous proposons de réduire ces hypothèses afin de concevoir un algorithme général permettant de reconnaître des gestes d'un individu évoluant dans un environnement quelconque et observé à l'aide d'un nombre réduit de caméras. Il s'agit d'estimer la vraisemblance de la reconnaissance des gestes en fonction des conditions d'observation. Notre méthode consiste à classifier un ensemble de gestes à partir de l'apprentissage de descripteurs de mouvement. Les descripteurs de mouvement sont des signatures locales du mouvement de points d'intérêt associés aux descriptions locales de la texture du voisinage des points considérés. L'approche a été validée sur les bases de données de gestes publiques KTH et IXMAS; des résultats encourageants ont été obtenus.

Nous proposons une méthode supervisée de détection de chutes de personnes en temps réel, robusteaux changements de point de vue et d'environnement. La première partie consiste à rendredisponible en ligne une base de vidéos DSFD enregistrées dans quatre lieux différents et qui comporteun grand nombre d'annotations manuelles propices aux comparaisons de méthodes. Nousavons aussi défini une métrique d'évaluation qui permet d'évaluer la méthode en s'adaptant à la naturedu flux vidéo et la durée d'une chute, et en tenant compte des contraintes temps réel. Dans unsecond temps, nous avons procédé à la construction et l'évaluation des descripteurs spatio-temporelsSTHF, calculés à partir des attributs géométriques de la forme en mouvement dans la scène ainsique leurs transformations, pour définir le descripteur optimisé de chute après une méthode de sélectiond'attributs. La robustesse aux changements d'environnement a été évaluée en utilisant les SVMet le Boosting. On parvient à améliorer les performances par la mise à jour de l'apprentissage parl'intégration des vidéos sans chutes enregistrées dans l'environnement définitif. Enfin, nous avonsréalisé, une implantation de ce détecteur sur un système embarqué assimilable à une caméra intelligentebasée sur un composant SoC de type Zynq. Une démarche de type Adéquation AlgorithmeArchitecture a permis d'obtenir un bon compromis performance de classification/temps de traitement

Les techniques de description des éléments caractéristiques d'une image sont omniprésentes dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. Nous proposons à travers ce manuscrit une extension, pour décrire (représenter) et apparier les éléments caractéristiques des images. L'extension proposée consiste en une approche originale pour apprendre, ou estimer, la présence sémantique des éléments caractéristiques locaux dans les images. L'information sémantique obtenue est ensuite exploitée, en conjonction avec le paradigme de sac-de-mots, pour construire un descripteur d'image performant. Le descripteur résultant, est la combinaison de deux types d'informations, locale et contextuelle-sémantique. L'approche proposée peut être généralisée et adaptée à n'importe quel descripteur local d'image, pour améliorer fortement ses performances spécialement quand l'image est soumise à des conditions d'imagerie contraintes. La performance de l'approche proposée est évaluée avec des images réelles aussi bien dans les deux domaines, 2D que 3D. Nous avons abordé dans le domaine 2D, un problème lié à l'appariement des éléments caractéristiques dans des images. Dans le domaine 3D, nous avons résolu les problèmes d'appariement et alignement des vues partielles tridimensionnelles. Les résultats obtenus ont montré qu'avec notre approche, les performances sont nettement meilleures par rapport aux autres méthodes existantes.

Le diagnostic assisté par ordinateur du cancer du sein devient de plus en plus une nécessité vu la croissance exponentielle du nombre de mammographies effectuées chaque année. En particulier, le diagnostic des masses mammaires et leur classification suscitent actuellement un grand intérêt. En effet, la complexité des formes traitées et la difficulté rencontrée afin de les discerner nécessitent l'usage de descripteurs appropriés. Dans ce travail, des méthodes de caractérisation adaptées aux pathologies mammaires sont proposées ainsi que l'étude de différentes méthodes de classification est abordée. Afin de pouvoir analyser les formes des masses, une étude concernant les différentes techniques de segmentation est réalisée. Cette étude nous a permis de nous orienter vers le modèle du level set basé sur la minimisation de l'énergie de la région évolutive. Une fois les images sont segmentées, une étude des différents descripteurs proposés dans la littérature est menée. Cependant, ces propositions présentent certaines limites telles que la sensibilité au bruit, la non invariance aux transformations géométriques et la description générale et imprécise des lésions. Dans ce contexte, nous proposons un nouveau descripteur intitulé les points terminaux du squelette (SEP) afin de caractériser les spiculations du contour des masses tout en respectant l'invariance à l'échelle. Un deuxième descripteur nommé la sélection des protubérances (PS) est proposé. Il assure de même le critère d'invariance et la description précise de la rugosité du contour. Toutefois, le SEP et le PS sont sensibles au bruit. Une troisième proposition intitulée le descripteur des masses spiculées (SMD) assurant une bonne robustesse au bruit est alors réalisée. Dans l'objectif de comparer différents descripteurs, une étude comparative entre différents classifieurs est effectuée. Les séparateurs à vaste marge (SVM) fournissent pour tous les descripteurs considérés le meilleur résultat de classification. Finalement, les descripteurs proposés ainsi que d'autres couramment utilisés dans le domaine du cancer du sein sont comparés afin de tester leur capacité à caractériser convenablement le contour des masses en question. La performance des trois descripteurs proposés et notamment le SMD est mise en évidence à travers les comparaisons effectuées.

Cette thèse est une collaboration entre le LAboratoire des Sciences et Matériaux pour l’Électronique et d’Automatique (LASMEA) de Clermont-Ferrand et le Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (LVIC) du CEA LIST à Saclay. La première moitié de la thèse a été accomplie au sein de l’équipe ComSee (1) du LASMEA et la deuxième au LVIC. L’objectif de ces travaux est de concevoir un système de vidéo-assistance temps réel pour la détection d’évènements dans des scènes possiblement denses.La vidéosurveillance intelligente de scènes denses telles que des foules est particulièrement difficile, principalement à cause de leur complexité et de la grande quantité de données à traiter simultanément. Le but de cette thèse consiste à élaborer une méthode de détection d’évènements rares dans de telles scènes, observées depuis une caméra fixe. La méthode en question s’appuie sur l’analyse automatique de mouvement et ne nécessite aucune information à priori. Les mouvements nominaux sont déterminés grâce à un apprentissage statistique non supervisé. Les plus fréquemment observés sont considérés comme des évènements normaux. Une phase de classification permet ensuite de détecter les mouvements déviant trop du modèle statistique, pour les considérer comme anormaux. Cette approche est particulièrement adaptée aux lieux de déplacements structurés, tels que des scènes de couloirs ou de carrefours routiers. Aucune étape de calibration, de segmentation de l’image, de détection d’objets ou de suivi n’est nécessaire. Contrairement aux analyses de trajectoires d’objets suivis, le coût calculatoire de notre méthode est invariante au nombre de cibles présentes en même temps et fonctionne en temps réel. Notre système s’appuie sur une classification locale du mouvement de la scène, sans calibration préalable. Dans un premier temps, une caractérisation du mouvement est réalisée, soit par des méthodes classiques de flot optique, soit par des descripteurs spatio-temporels. Ainsi, nous proposons un nouveau descripteur spatio-temporel fondé sur la recherche d’une relation linéaire entre les gradients spatiaux et les gradients temporels en des zones où le mouvement est supposé uniforme. Tout comme les algorithmes de flot optique, ce descripteur s’appuie sur la contrainte d’illumination constante.Cependant en prenant en compte un voisinage temporel plus important, il permet une caractérisation du mouvement plus lisse et plus robuste au bruit. De plus, sa faible complexité calculatoire est bien adaptée aux applications temps réel. Nous proposons ensuite d’étudier différentes méthodes de classification : La première, statique, dans un traitement image par image, s’appuie sur une estimation bayésienne de la caractérisation du mouvement au travers d’une approche basée sur les fenêtres de Parzen. Cette nouvelle méthode est une variante parcimonieuse des fenêtres de Parzen. Nous montrons que cette approche est algorithmiquement efficace pour approximer de manière compacte et précise les densités de probabilité. La seconde méthode, basée sur les réseaux bayésiens, permet de modéliser la dynamique du mouvement. Au lieu de considérer ce dernier image par image, des séquences de mouvements sont analysées au travers de chaînes de Markov Cachées. Ajouté à cela, une autre contribution de ce manuscrit est de prendre en compte la modélisation du voisinage d’un bloc afin d’ajouter une cohérence spatiale à la propagation du mouvement. Ceci est réalisé par le biais de couplages de chaînes de Markov cachées.Ces différentes approches statistiques ont été évaluées sur des données synthétiques ainsi qu’en situations réelles, aussi bien pour la surveillance du trafic routier que pour la surveillance de foule.Cette phase d’évaluation permet de donner des premières conclusions encourageantes quant à la faisabilité de la vidéosurveillance intelligente d’espaces possiblement denses. / The automatic analysis of crowded areas in video sequences is particularly difficult because ofthe large amount of information to be processed simultaneously and the complexity of the scenes. We propose in this thesis a method for detecting abnormal events in possibly dense scenes observed from a static camera. The approach is based on the automatic classification of motion requiring no prior information. Motion patterns are encoded in an unsupervised learning framework in order to generate a statistical model of frequently observed (aka. normal) events. Then at the detection stage, motion patterns that deviate from the model are classified as unexpected events. The method is particularly adapted to scenes with structured movement with directional flow of objects or people such as corridors, roads, intersections. No camera calibration is needed, nor image segmentation, object detection and tracking. In contrast to approaches that rely on trajectory analysis of tracked objects, our method is independent of the number of targets and runs in real-time. Our system relies on a local classification of global scene movement. The local analysis is done on each blocks of a regular grid. We first introduce a new spatio-temporal local descriptor to characterize the movement efficiently. Assuming a locally uniform motion of space-time blocks of the image, our approach consists in determining whether there is a linear relationship between spatial gradients and temporal gradients. This spatio-temporal descriptor holds the Illumination constancy constraint like optical flow techniques, but it allows taking into account the spatial neighborhood and a temporal window by giving a smooth characterization of the motion, which makes it more robust to noise. In addition, its low computational complexity is suitable for real-time applications. Secondly, we present two different classification frameworks : The first approach is a static (frame by frame) classification approach based on a Bayesian characterization of the motion by using an approximation of the Parzen windowing method or Kernel Density Estimation (KDE) to model the probability density function of motion patterns.This new method is the sparse variant of the KDE (SKDE). We show that the SKDE is a very efficient algorithm giving compact representations and good approximations of the density functions. The second approach, based on Bayesian Networks, models the dynamics of the movement. Instead of considering motion patterns in each block independently, temporal sequences of motion patterns are learned by using Hidden Markov Models (HMM). The second proposed improvement consists in modeling the movement in one block by taking into account the observed motion in adjacent blocks. This is performed by the coupled HMM method. Evaluations were conducted to highlight the classification performance of the proposed methods,on both synthetic data and very challenging real video sequences captured by video surveillance cameras.These evaluations allow us to give first conclusions concerning automatic analyses of possibly crowded area.