L’utilisation de techniques informatiques pour la reconnaissance et l'identification des poissons est devenue assez populaire parmi les chercheurs. Ces nouvelles approches sont importantes, puisque les informations extraites sur les poissons telles que leurs trajectoires, leurs positions ou leurs couleurs, permettent de déterminer si les poissons sont en bonne santé ou en état de stress. Les méthodes existantes ne sont pas assez précises notamment lorsque des éléments tels que les bulles ou des zones éclairées peuvent être identifiées comme étant des poissons. De plus, les taux de reconnaissance et d'identification des systèmes existants peuvent encore être améliorés afin d’obtenir des résultats à la fois meilleurs et plus précis. Afin d’obtenir de meilleurs taux de reconnaissance et d'identification, un système amélioré a été construit en combinant plusieurs méthodes de détection et d’analyse. Tout d'abord, la première étape a consisté à proposer une méthode de suivi d'objets dans le but de localiser en temps réel la position des poissons à partir de vidéos. Celle-ci inclut le suivi automatisé multi-cibles de poissons dans un aquarium. Les performances en termes de détection et d’identification risquaient d’être faibles notamment en raison du processus de suivi dans un environnement temps réel. Une méthode de suivi des poissons plus précise est donc proposée ainsi qu'une méthode complète pour identifier et détecter les modèles de nage des poissons. Dans ces travaux, nous proposons, pour le suivi des poissons, une amélioration de l’algorithme du filtre particulaire en l’associant à un algorithme de détection de mouvement. Un système doté de deux caméras est également proposé afin d'obtenir un meilleur taux de détection. La seconde étape comprend la conception et le développement d'une méthode améliorée pour le recadrage et la segmentation dynamique des images dans un environnement temps réel. Ce procédé est proposé pour extraire de la vidéo les images représentant les poissons en éliminant les éléments provenant de l’arrière-plan. La troisième étape consiste à caractériser les objets (les poissons). La méthode proposée est basée sur des descripteurs utilisant la couleur pour caractériser les poissons. Ces descripteurs sont ensuite utilisés dans la suite des traitements. Dans nos travaux, les descripteurs couleurs généralisés de Fourier (GCFD : Generalized Color Fourier Descriptor) sont utilisés et une adaptation basée sur la détection de l’environnement est proposée afin d’obtenir une identification plus précise des poissons. Une méthode de mise en correspondance basée sur un calcul de distance est utilisée pour comparer les vecteurs de caractéristiques des images segmentées afin de classifier les poissons présents dans la vidéo. Un prototype dont le but est de modéliser les profils de nage des poissons a été développé. Celui-ci intègre toutes les méthodes proposées et a permis d’évaluer la validité de notre approche. Les résultats montrent que les méthodes proposées améliorent la reconnaissance et l’identification en temps réel des poissons. La méthode de suivi proposée montre une amélioration par rapport au procédé basé sur le filtre particulaire classique. Le recadrage dynamique et la méthode de segmentation temps-réel présentent en termes de précision un pourcentage moyen de 84,71%. La méthode de caractérisation des objets développée pour reconnaitre et identifier en temps réel les poissons montre également une amélioration par rapport aux descripteurs couleurs classiques. Le travail réalisé peut trouver une application directe auprès des aquaculteurs afin de suivre en temps réel et de manière automatique le comportement des poissons et éviter ainsi un suivi « visuel » tel qu’il est réalisé actuellement. / Recognition and identification of fish using computational methods have increasingly become a popular research endeavour among researchers. The methods are important as the information displayed by the fish such as trajectory patterns, location and colour could determine whether the fish are healthy or under stress. Current methods are not accurate especially when there exist thresholds such as bubbles and some lighted areas which might be identified as fish. Besides, the recognition and identification rate of the existing systems can still be improved to obtain better and more accurate results. In order to achieve a better recognition and identification rate, an improved scheme consisting of a combination of several methods is constructed. First of all, the first approach is to propose an object tracking method for the purpose of locating the position of fish for real-time videos. This includes the consideration of tracking multiple fish in a single tank in an automated way. The detection and identification rate may be slow due to the on-going tracking process especially in a real-time environment. A more accurate fish tracking method is proposed as well as a systematic method to identify and detect fish swimming patterns. In this research, the particle filter algorithm is enhanced and further combined with the motion detection algorithm for fish tracking. A dual camera system is also proposed to obtain better detection rate. The second approach includes the design and development of an enhanced method for dynamically cropping and segmenting images in real-time environment. This method is proposed to extract each image of the fish from every successive video frame to reduce the tendency of detecting the background as an object. The third approach includes an adapted object characterisation method which utilises colour feature descriptors to represent the fish in a computational form for further processing. In this study, an object characterisation method, GCFD (Generalized Colour Fourier Descriptor) is adapted to suit the environment for more accurate identification of the fish. A feature matching method based on distance matching is used to match the feature vectors of the segmented images for classifying the specific fish in the recorded video. In addition, a real-time prototype system which models the fish swimming pattern incorporating all the proposed methods is developed to evaluate the methods proposed in this study. Based on the results, the proposed methods show improvements which result in a better real-time fish recognition and identification system. The proposed object tracking method shows improvement over the original particle filter method. Based on the average percentage in terms of the accuracy for the dynamic cropping and segmentation method in real time, an acceptable value of 84.71% was recorded. The object characterisation method which is adapted for fish recognition and identification in real time shows an improvement over existing colour feature descriptors. As a whole, the main output of this research could be used by aquaculturist to track and monitor fish in the water computationally in real-time instead of manually.