La reconnaissance du comportement et la prédiction des activités des personnes depuis la vidéo sont des préoccupations majeures dans le domaine de la vision par ordinateur. L'objectif principal de mon travail de thèse est de proposer des algorithmes qui permettent d'analyser des objets en mouvement à partir de la vidéo pour extraire des comportements humains. Cette analyse est effectuée dans des environnements intérieurs ou extérieurs filmés par des simples webcams ou par des caméras plus sophistiquée. La scène analysée peut être de deux types en fonction du nombre de personnes présentes. On distingue les scènes de foule où le nombre de personnes est important. Dans ce type de scène, nous nous intéressons aux problèmes de la détection d'évènements de foule, à l'analyse des flux et à l'extraction des motifs de mouvement. Le deuxième type de scène se caractérise par la présence d'une seule personne à la fois dans le champ de la caméra. Elle est appelée scène individuelle. Nous y traitons le problème de reconnaissance d'actions humaines. Pour atteindre ces objectifs, nous proposons une approche basée sur trois niveaux d'analyse. Le premier est l'extraction des caractéristiques de bas niveau récupérés les images constituant un flux vidéo (ex. les zones en mouvement). Le deuxième construit des descripteurs pour l’analyse du comportement humain (ex. la direction et la vitesse de mouvement moyennes). Le niveau le plus haut se sert des descripteurs de l'étape intermédiaire afin de fournir aux utilisateurs des résultats concrets sur l'analyse du comportement humain (ex. telle personne marche, une autre court, etc.). Des expérimentations sur des benchmarks connus ont validé nos approches, avec un positionnement très intéressant par rapport à l'état de l'art. / The recognition and prediction of people activities from videos are major concerns in the field of computer vision. The main objective of my thesis is to propose algorithms that analyze human behavior from video. This problem is also called video content analysis or VCA. This analysis is performed in outdoor or indoor environments using simple webcams or more sophisticated surveillance cameras. The video scene can be of two types depending on the number of people present. The first type is characterized by the presence of only one person at a time in the video. We call this an individual scene where we will tackle the problem of human action recognition. The second type of scene contains a large number of persons. This is called a crowd scene where we will address the problems of motion pattern extraction, crowd event detection and people counting. To achieve our goals, we propose an approach based on three levels of analysis. The first level is the detection of low-level descriptors retrieved from the images of the video (e.g. areas in motion). The second level retrieves descriptors for modeling human behavior (e.g. average speed and direction of movement). The top level uses the descriptors of the intermediate step to provide users with concrete results on the analysis of behavior (e.g. this person is running, that one is walking, etc.). Experimentation on well-known benchmarks have validated our approaches, with very satisfying results compared to the state of the art.

J'ai développé un instrument permettant de mesurer simultanément le CO2 (ou le CO), le CH4, le N2O et le SF6. Il s'agit d'un chromatographe gazeux commercial (Agilent 6890N) que j'ai modifié pour atteindre une très haute précision. Les reproductibilités calculées sur 24 heures avec un gaz target sont: 0.06 ppm pour le CO2, 1.4 ppb pour le CO, 0.7 ppb pour le CH4, 0.2 ppb pour le N2O et 0.05 ppt pour le SF6. Le fonctionnement de l'instrument est automatisé et permet d'analyser un échantillon toutes les 5 minutes. En juillet 2006, j'ai instrumenté une tour de télécommunication de 200 mètres dans la forêt d'Orléans sur la commune de Trainou, pour le suivi en continu des gaz à effet de serre (CO2, CH4, N2O, SF6), de traceurs atmosphériques (CO, Radon-222) et des paramètres météorologiques. Des lignes de prélèvement ont été installées à partir de trois niveaux (50, 100 et 180 m), et permettent d'échantillonner les masses d'air selon la verticale. Les mesures en continu ont démarré début 2007. J'ai utilisé les mesures atmosphériques en continu à Mace Head (Irlande) et Gif-sur-Yvette (91) pour estimer les flux d'émission des principaux gaz à effet de serre à l'échelle régionale. Pour faire le lien entre les mesures atmosphériques et les flux de surface, il est indispensable de quantifier la dilution par le transport atmosphérique. J'ai utilisé pour cela le Radon-222 comme traceur atmosphérique (méthode Radon), et les estimations de hauteurs de couche limite par le modèle ECMWF (méthode du bilan de la couche limite). Dans les deux cas je me suis attaché à comparer les résultats obtenus avec les inventaires d'émission disponibles.

Ces travaux portent sur la résolution successive de deux problèmes inverses en transferts thermiques : l'estimation de la densité de flux en surface d'un matériau puis de la conductivité thermique équivalente d'une couche déposée en surface de ce matériau. Le modèle direct est bidimensionnel orthotrope (géométrie réelle d'un matériau composite), instationnaire, non-linéaire et ses équations sont résolues par éléments finis. Les matériaux étudiés sont les composants face au plasma (tuiles composite carbone-carbone) dans le Tokamak JET. La densité de flux recherchée varie avec une dimension spatiale et avec le temps. La conductivité du dépôt de surface varie spatialement et peut également varier au cours du temps pendant l'expérience (toutes les autres propriétés thermophysiques dépendent de la température). Les deux problèmes inverses sont résolus à l'aide de l'algorithme des gradients conjugués associé à la méthode de l'état adjoint pour le calcul exact du gradient. La donnée expérimentale utilisée pour la résolution du premier problème inverse (estimation de flux surfacique) est le thermogramme fourni par un thermocouple enfoui. Le second problème inverse utilise, lui, les variations spatio-temporelles de la température de surface du dépôt inconnu (thermographie infrarouge) pour identifier sa conductivité. Des calculs de confiance associée aux grandeurs identifiées sont réalisés avec la démarche Monte Carlo. Les méthodes mises au point pendant ces travaux aident à comprendre la dynamique de l'interaction plasma-paroi ainsi que la cinétique de formation des dépôts de carbone sur les composants et aideront au design des composants des machines futures (WEST, ITER). / This work deals with the successive resolution of two inverse heat transfer problems: the estimation of surface heat flux on a material and equivalent thermal conductivity of a surface layer on that material. The direct formulation is bidimensional, orthotropic (real geometry of a composite material), unsteady, non-linear and solved by finite elements. The studied materials are plasma facing components (carbon-carbon composite tiles) from Tokamak JET. The searched heat flux density varies with time and one dimension in space. The surface layers conductivity varies spatially and can vary with time during the experiment (the other thermophysical properties are temperature dependent). The two inverse problems are solved by the conjugate gradient method with the adjoint state method for the exact gradient calculation. The experimental data used for the first inverse problem resolution (surface heat flux estimation) is the thermogram provided by an embedded thermocouple. The second inverse problem uses the space and time variations of the surface temperature of the unknown surface layer (infrared thermography) for the conductivity identification. The confidence calculations associated to the estimated values are done by the Monte Carlo approach. The method developed during this thesis helps to the understanding of the plasma-wall interaction dynamic, as well as the kinetic of the surface carbon layer formation on the plasma facing components, and will be helpful to the design of the components of the future machines (WEST, ITER).