Dans cette thèse, nous traitons le problème de la navigation dans un environnement virtuel 3D. En particulier, les environnements, sous forme d'un nuage de centaines de millions de points, sont difficiles à appréhender par un novice. La complexité et la richesse en détails du nuage de points 3D de la cathédrale d'Amiens peuvent ainsi entraîner une désorientation et une visualisation non pertinente avec les outils (logiciels et interfaces) existants. Les contributions de la thèse portent sur le contrôle de caméra virtuelle, automatique et assisté, en exploitant des informations visuelles 2D de l'image et d'autres informations 3D de l'environnement. Pour garantir la pertinence visuelle, nous proposons deux méthodes de guidage de caméra, l'une basée entropie photométrique et la seconde, représentant la contribution majeure de cette thèse, définit et exploite le mélange de gaussiennes basées saillance visuelle. Le formalisme d'asservissement visuel permet de relier la modélisation de l'image aux degrés de liberté de la caméra. L'évitement d'obstacles, la fluidité du mouvement et l'orientation appropriée de la caméra sont des contraintes supplémentaires, prises en compte pour deux types de navigations : le cadrage local et l'exploration globale. Le but du cadrage visuel est de déplacer la caméra en utilisant la nouvelle primitive photométrique du mélange de gaussiennes basées saillance, afin d'atteindre un point de vue pertinent pour la visualisation d'un objet. L'approche a été testée en simulation, sur un nuage de points dense et aussi dans un environnement réel avec un robot. En ce qui concerne l'exploration, deux méthodes ont été proposées. La première automatique en utilisant l'entropie photométrique et les contraintes de réalisme du mouvement. Le problème est résolu à l'aide d'un algorithme d'optimisation hybride et hiérarchique. Ensuite, une approche d'exploration assistée a été proposée, où, l'utilisateur définit un ensemble de zones à visiter. À ce dernier, s'ajoutent différentes contraintes pour assurer une navigation réaliste et pertinente. La résolution s'appuie sur une loi de contrôle hiérarchique qui utilise le formalisme de redondance. Ces deux méthodes d'exploration ont été testées sur des nuages de points très vastes et complexes, notamment celui de la cathédrale Notre Dame d'Amiens. / In this thesis, we address the issue of navigation in virtual 3D environment. In particular, environments made of hundreds of millions of points, which are difficult to bring under control by a novice. The complexity and the wealth of details of the 3D point cloud of the cathedral of Amiens can result in a disorientation and in an irrelevant visualization with existing tools (interfaces). The contributions of the thesis deal with automatic or assisted camera control exploiting 2D visual information from the image and other 3D information from the environment. To ensure the visual relevance, we propose two methods to pilot the camera, one based on the photometric entropy and the second representing the major contribution of this thesis, defines and exploits the saliency-based Gaussian mixture. The visual servoing formalism is used to link the image modelling to the camera degrees of freedom. The obstacle avoidance, the fluidity of motion and appropriate camera orientation are considered as additional constraints taken into account in two navigation modes: the local framing and the global exploration. The goal of visual framing is to move the camera by maximizing the saliency-based Gaussian mixture feature, in order to reach a relevant viewpoint to visualize an object. We test this approach in synthetic model, 3D points cloud model and in a real environment with a robot. Regarding exploration, we present first an automatic camera control exploiting the photometric entropy and some constraints to ensure realistic motion. The problem is solved using an hybrid and hierarchical optimization algorithm. Then, we present a navigation aid system helping the user to explore a part or the whole 3D environment. The system is built using the redundancy formalism taking into account several constraints. These approaches were tested on simple and complex dense 3D points cloud

Dans la première partie de ce travail, nous avons étudié les structures gaussiennes linéaires quelconques qui sont à la base de l'analyse multivariate. De plus, nous avons calculé la densité des lois gamma matricielles décentrées et non singulières, par l'utilisation de la fonction génératrice de la mesure de Haar sur le groupe des matrices orthogonales. Cette idée nous fut suggérée par une propriété analogue satisfaite par la densité de la loi de Wishart matricielle décentrée que James A.T. a établie.<br /> La deuxième partie de ce travail concerne l'étude statistique d'un problème de glaciologie, proposé par L. Lliboutry. Nous avons examiné différentes structures statistiques et nous nous sommes intéressé aux applications pratiques de la théorie pour ce problème.

Cette thèse traite de ce verrou théorique pour des vidéos naturelles. Les contributions scientifiques développées ont permis : 1. De réfuter mathématiquement le modèle gaussien en général adopté dans la littérature pour représenter le bruit de canal ; 2. D'établir pour la première fois, le caractère stationnaire des processus aléatoires représentant le bruit de canal, la méthode développée étant indépendante du type de données, de leur traitement et de la procédure d'estimation ; 3. De proposer une méthodologie de modélisation du bruit de canal à partir d'un mélange de gaussiennes pour une transformée aussi bien en cosinus discrète qu'en ondelette discrète et pour un large ensemble d'attaques (filtrage, rotation, compression, StirMark, ...). L'intérêt de cette approche est entre autres de permettre le calcul exact de la capacité du canal alors que la littérature ne fournissait que des bornes supérieure et inférieure. 4. Les contributions technologique concernent l'intégration et l'implémentions de ces modèles dans la méthode du tatouage IProtect brevetée Institut Télécom/ARTEMIS et SFR avec un gain en temps d'exécution d'un facteur 100 par rapport à l'état de l'art.

L’Internet des Objets représente un défi technique pour la communication 5G à cause de son hétérogénéité caractéristique : la bande 2.4 GHz ISM, par exemple, est partagée entre différents types de technologies, comme Wifi, Bluetooth et Zigbee. En plus de la perte de qualité de communication, des études récentes montrent que l’interférence augmente de façon significative la consommation d’énergie. Donc, traiter l’interférence devient une tâche importante pour assurer la réussite de la transmission de données. Cette thèse approche deux aspects différents des réseaux hétérogènes. La première partie présente une étude expérimentale sur la nature de l’interférence entre dispositifs IEEE 802.11 et 802.15.4, ses impacts dans la fiabilité de la communication et propose une description statistique. La conclusion principale est que, dans ce contexte, l’interférence présente un comportement non-Gaussien, plus précisément, impulsif. Des travaux théoriques récents alliés avec ces résultats expérimentaux montrent que la distribution α-stable est plus convenable pour représenter bruits impulsives. Cela signifie que, une fois optimal, les architectures de communication classiques basé sur assomption Gaussienne, particulièrement la méthode des moindres carrés et le récepteur linéaire, ne sont plus optimales et présentent une perte de performance significative. La deuxième partie présente une architecture MIMO basé sur codage Alamouti, estimation de canal supervisée basé sur méthode Least Absolute Deviation et récepteur p-norme avec une estimation de p. L’architecture proposée présente une performance supérieure au méthode classique. / Internet of Things represents a technical challenge for 5G communications due to is characteristic heterogeneity: the 2.4 GHz ISM band, for example, is shared between different kind of technologies, such Wifi, Bluetooth and Zigbee. In addition to the loss of quality of communication, recent studies show that interference increases significantly the energy consumption. So, dealing with interference becomes an important task to ensure successfull data transmission. The present thesis approaches two aspects of heterogeneous networks. The first part presents an experimental study on the nature of interference between IEEE 802.11 and IEEE 802.15.4 devices, its impacts on the communication reliability and proposes an statistical description of it. The main conclusion of this part is that, on this context, the interference may present a non-Gaussian behavior, more precisely, an impulsive behavior. Recent theoretical works allied with these experimental results show that the α-stable distribution is more adequate to represent impulsive noises. It means that the, once optimal, classical communication architectures based on the Gaussian assumption, particularly the Least Squares based channel estimation and linear receiver, are not optimal anymore present a significant loss of performance. The second part presents a robust MIMO architecutre based on Alamouti coding, supervised channel estimation based on Least Absolute Deviation and p-norm receiver with an estimator for p. The proposed approach outperforms the classical method.

Le suivi d'objets visuel a été un domaine de recherche intense durant ces deux dernières décennies pour son attrait scientifique et sa rentabilité. Il reste un sujet de recherche ouvert de par le manque de système de suivi holistique satisfaisant, prenant en compte les distorsions intrinsèques et extrinsèques. Variations d'éclairement, occlusions, bruits et erreurs dans la correspondance et la classification d'objets ne sont qu'une partie des problèmes actuellement rencontrés en suivi d'objets. Le travail développé dans la thèse intègre l'information contextuelle dans le cadre Bayesien pour le suivi d'objets et la détection de comportements anormaux. Plus précisément, la recherche porte sur les caractéristiques intrinsèques du signal vidéo en conjonction avec le comportement d'objets dans le but d'améliorer les résultats du suivi. La représentation de fonctions de densité de probabilité est cruciale pour modéliser les variables aléatoires. En particulier, les modèles paramétriques sont pratiques puisqu'ils permettent un stockage compact de la représentation ainsi que la simulation du processus aléatoire sous-jacent. La mixture de Gaussiennes est utilisée dans la thèse pour représenter la distribution de couleur d'un pixel dans le but de séparer l'avant-plan de l'arrière-plan. Contrairement aux approches traditionnelles, ce modèle s'adapte aux changements rapides d'éclairements et résout le problème de “saturation de pixels” rencontré avec certains algorithmes de soustraction d'arrière-plan. Il résulte de cette technique une meilleure précision lors de l'extraction de l'avant-plan pour des tâches de plus haut niveau telles que l'estimation du mouvement. La solution au problème d'inférence Bayesienne pour les chaines de Markov, et en particulier, les filtres de Kalman et particulaire, a également été étudiée. L'intégration d'une inférence contextuelle dans ces estimateurs est primordiale pour améliorer le suivi d'objet. Il en découle des solutions propres à un contexte spécifique. Le problème de suivi de véhicules est exploré en détails dans la thèse. La transformation projective, imposée par la configuration de l'environnement, est intégrée dans les filtres de Kalman et particulaire, engendrant le “filtre de Kalman projectif” et le “filtre particulaire projectif”. Des résultats expérimentaux exhaustifs sont présentés pour démontrer l'amélioration de la robustesse au suivi par les filtres de Kalman et particulaire projectifs. L'amélioration est caractérisée par la réduction de la dérive du suiveur et la réduction de l'erreur dans l'estimée de la trajectoire. La contrainte sur le caractère connu de l'environnement est ensuite supprimée pour permettre le suivi de piétons. Une mixture de champs aléatoires de Markov Gaussiens est introduite dans l'objectif d'apprendre les motifs de mouvements et de modéliser l'information contextuelle pour le filtrage particulaire. Une augmentation de la robustesse du suivi sous occlusion résulte d'une telle inférence. La modélisation locale avec les champs aléatoires de Markov fournit également une inférence pour la détection de comportements anormaux. Puisque les motifs locaux sont révélés par la mixture de champs aléatoires de Markov, la détection de comportements anormaux est réduite à l'étude de la correspondance entre le vecteur de caractéristiques et la distribution locale sous-jacente. L'approche globale, quant à elle, introduit des erreurs de généralisation et implique des décisions complexes, peu élégantes et imprécises. L'évaluation expérimentale de la méthode proposée sur des données synthétiques et réelles présente des résultats supérieurs pour la détection des comportements anormaux de conducteurs en état d'ébriété et de piétons traversant les autoroutes.

Le traitement de nuages de points 3D de lidars permet aux robots mobiles autonomes terrestres de construire des modèles sémantiques de l'environnement extérieur dans lequel ils évoluent. Ces modèles sont intéressants car ils représentent des informations qualitatives, et ainsi donnent à un robot la capacité de raisonner à un niveau plus élevé d'abstraction. Le coeur d'un système de modélisation sémantique est la capacité de classifier les observations venant du capteur. Nous proposons un système de classification centré sur l'apprentissage non-supervisé. La prémière couche, la couche intermédiaire, consiste en un modèle de mélange gaussien. Ce modèle est déterminé de manière non-supervisée lors d'une étape de training. Il definit un ensemble de classes intermédiaires qui correspond à une partition fine des classes présentes dans l'environnement. La deuxième couche, la couche finale, consiste en un regroupement des classes intermédiaires dans un ensemble de classes finales qui, elles, sont interprétables dans le contexte de la tâche ciblée. Le regroupement est déterminé par un expert lors de l'étape de training, de manière supervisée, mais guidée par les classes intermédiaires. L'évaluation est basée sur deux jeux de données acquis avec de différents lidars et possédant différentes caractéristiques. L'évaluation est quantitative pour l'un des jeux de données, et qualitative pour l'autre. La concéption du système utilise la procédure standard de l'apprentissage, basée sur les étapes de training, validation et test. L'opération suit la pipeline standard de classification. Le système est simple, et ne requiert aucun pré-traitement ou post-traitement. / The processing of 3D lidar point clouds enable terrestrial autonomous mobile robots to build semantic models of the outdoor environments in which they operate. Such models are interesting because they encode qualitative information, and thus provide to a robot the ability to reason at a higher level of abstraction. At the core of a semantic modelling system, lies the capacity to classify the sensor observations. We propose a two-layer classi- fication model which strongly relies on unsupervised learning. The first, intermediary layer consists of a Gaussian mixture model. This model is determined in a training step in an unsupervised manner, and defines a set of intermediary classes which is a fine-partitioned representation of the environment. The second, final layer consists of a grouping of the intermediary classes into final classes that are interpretable in a considered target task. This grouping is determined by an expert during the training step, in a process which is supervised, yet guided by the intermediary classes. The evaluation is done for two datasets acquired with different lidars and possessing different characteristics. It is done quantitatively using one of the datasets, and qualitatively using another. The system is designed following the standard learning procedure, based on a training, a validation and a test steps. The operation follows a standard classification pipeline. The system is simple, with no requirement of pre-processing or post-processing stages.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Mathématiques, Informatique et applications : Toulon : 2007. / Titre provenant du cadre-titre. 153 références bibliographiques.

Dans cette thèse, nous examinons les propriétés de régularité locale de certains processus stochastiques multiparamètres définis sur RN + , sur une collection d’ensembles, ou encore sur des fonctions de L2. L’objectif est d’étendre certains outils standards de la théorie des processus stochastiques, en particulier concernant la régularité hölderienne locale, à des ensembles d’indexation qui ne sont pas totalement ordonnés. Le critère de continuité de Kolmogorov donne classiquement une borne inférieure pour la régularité hölderienne d’un processus stochastique indicé par un sous-ensemble de R ou RN . Tirant partie de la structure de treillis des ensembles d’indexations dans la théorie des processus indicés par des ensembles de Ivanoff et Merzbach, nous étendons le critère de Kolmogorov dans ce cadre. Différents accroissements pour les processus indicés par des ensembles sont considérés, et leur sont attachés en conséquence des exposants de Hölder. Pour les processus gaussiens, ces exposants sont, presque surement et uniformément le long des trajectoires, déterministes et calculés en fonction de la loi des accroissements du processus. Ces résultats sont appliqués au mouvement brownien fractionnaire set-indexed, pour lequel la régularité est constante. Afin d’exhiber un processus pour lequel la régularité n’est pas constante, nous utilisons la structure d’espace de Wiener abstrait pour introduire un champ brownien fractionnaire indicé par (0, 1=2]_L2(T,m), relié à une famille de covariances kh, h 2 (0, 1=2]. Ce formalisme permet de décrire un grand nombre de processus gaussiens fractionnaires, suivant le choix de l’espacemétrique (T,m). Il est montré que la loi des accroissements d’un tel champ est majorée par une fonction des accroissements en chacun des deux paramètres. Les techniques développées pour mesurer la régularité locale s’appliquent alors pour prouver qu’il existe dans ce cadre des processus gaussiens indicés par des ensembles ou par L2 ayant une régularité prescrite. La dernière partie est consacrée à l’étude des singularités produites par le processus multiparamètre défini par kh sur L2([0, 1]_,dx). Ce processus est une extension naturelle du mouvement brownien fractionnaire et du drap brownien. Au point origine de RN+, ce mouvement brownien fractionnaire multiparamètre possède une régularité hölderienne différente de celle observée en tout autre point qui ne soit pas sur les axes. Une loi du logarithme itéré de Chung permet d’observer finement cette différence. / In this thesis, local regularity properties of some multiparameter, set-indexed and eventually L2-indexed random fields are investigated. The goal is to extend standard tools of the theory of stochastic processes, in particular local Hölder regularity, to indexing collection which are not totally ordered.The classic Kolmogorov continuity criterion gives a lower estimate of the Hölder regularityof a stochastic process indexed by a subset of R or RN . Using the lattice structure of the indexing collections in the theory of set-indexed processes of Ivanoff and Merzbach, Kolmogorov’scriterion is extended to this framework. Different increments for set-indexed processes are considered,and several Hölder exponents are defined accordingly. For Gaussian processes, these exponents are, almost surely and uniformly along the sample paths, deterministic and related to the law of the increments of the process. This is applied to the set-indexed fractional Brownian motion, for which the regularity is constant. In order to exhibit a process having a variable regularity,we resorted to structures of Abstract Wiener Spaces, and defined a fractional Brownian field indexed by a product space (0, 1=2]_L2(T,m), based on a family of positive definite kernels kh, h 2 (0, 1=2]. This field encompasses a large class of existing multiparameter fractional Brownian processes, which are exhibited by choosing appropriate metric spaces (T,m). It is proven that the law of the increments of such a field is bounded above by a function of the increments in both parameters of the field. Applying the techniques developed to measure the local Hölder regularity, it is proven that this field can lead to a set-indexed, or L2-indexed, Gaussian process with prescribed local regularity.The last part is devoted to the study of the singularities induced by the multiparameter process defined by the covariance kh on L2([0, 1]_,dx). This process is a natural extension of the fractional Brownian motion and of the Brownian sheet. At the origin 0 of RN+, this multiparameter fractional Brownian motion has a different regularity behaviour. A Chung (or lim inf ) law of the iterated logarithm permits to observe this.

Cette thèse traite de ce verrou théorique pour des vidéos naturelles. Les contributions scientifiques développées ont permis : 1. De réfuter mathématiquement le modèle gaussien en général adopté dans la littérature pour représenter le bruit de canal ; 2. D’établir pour la première fois, le caractère stationnaire des processus aléatoires représentant le bruit de canal, la méthode développée étant indépendante du type de données, de leur traitement et de la procédure d’estimation ; 3. De proposer une méthodologie de modélisation du bruit de canal à partir d’un mélange de gaussiennes pour une transformée aussi bien en cosinus discrète qu’en ondelette discrète et pour un large ensemble d’attaques (filtrage, rotation, compression, StirMark, …). L’intérêt de cette approche est entre autres de permettre le calcul exact de la capacité du canal alors que la littérature ne fournissait que des bornes supérieure et inférieure. 4. Les contributions technologique concernent l’intégration et l’implémentions de ces modèles dans la méthode du tatouage IProtect brevetée Institut Télécom/ARTEMIS et SFR avec un gain en temps d’exécution d’un facteur 100 par rapport à l’état de l’art. / The thesis is focus on natural video and attack modelling for uncompressed video watermarking purposes. By reconsidering a statistical investigation combining four types of statistical tests, the thesis starts by identifying with accuracy the drawbacks and limitations of the popular Gaussian model in watermarking applications. Further on, an advanced statistical approach is developed in order to establish with mathematical rigour: 1. That a mathematical model for the original video content and/or attacks exists; 2. The model parameters. From the theoretical point of view, this means to prove for the first time the stationarity of the random processes representing the natural video and/or the watermarking attacks. These general results have been already validated under applicative and theoretical frameworks. On the one hand, when integrating the attack models into the IProtect watermarking method patented by Institut Télécom/ARTEMIS and SFR, a speed-up by a factor of 100 of the insertion procedure has been obtained. On the other hand, accurate models for natural video and attacks allowed the increasing of the precision in the computation of some basic information theory entities (entropies and capacity).

Le vieillissement de la population est un problème qui touche de plus en plus le monde occidental et a pour conséquence de rendre difficile le maintien à domicile des personnes âgées, étant donné les coûts engendrés et le manque de personnel soignant. D'un autre côté, la présence des technologies dans les domiciles devient répandue et ce, à des prix abordables. On est désormais capable de récupérer facilement des informations sur ce qui se passe à l'intérieur de la maison et ainsi agir en conséquence. Le maintien à domicile devient alors possible en offrant une assistance aux personnes âgées qui soit portée par la technologie, afin de les aider à réaliser leurs activités de la vie quotidienne. À l'aide d'un calendrier électronique dans lequel seront notées toutes les activités à réaliser dans la journée, on est en mesure d'utiliser les données fournies par l'appartement pour vérifier qu'elles ont bien été réalisées, et ainsi offrir des rappels efficaces pour ces activités. C'est vers cette problématique que se tourne ce mémoire en offrant un outil pouvant utiliser et interpréter les informations provenant de l'intérieur d'un habitat, combinées à celles venant d'un calendrier électronique, dans le but d'aider à la réalisation des tâches de la vie quotidienne. Cet outil est composé de deux programmes principaux: le calendrier électronique et le programme de reconnaissance d'activité, les deux fonctionnant en collaboration. Ce mémoire présente en premier lieu l'informatique ubiquitaire, les moyens de rappel existants ainsi que les différentes méthodes pour faire de la reconnaissance d'activité dans un appartement intelligent. Suit une description du calendrier électronique permettant aux personnes âgées d'entrer correctement leurs activités à rappeler. Ensuite est décrit le programme de reconnaissance d'activité, qui interprète les évènements des capteurs pour reconnaître les activités réalisées. Le chapitre suivant traite de la collaboration entre le calendrier et le programme de reconnaissance d'activité afin qu'ils soient utilisables dans l'appartement. Une expérimentation réalisée dans l'appartement intelligent du DOMUS cherche à fournir une preuve de concept du rappel d'activité en fonction de ce qui se passe dans l'appartement.