We propose a novel real-time joint-Transform correlation (JTC) technique for optical pattern recognition. To replace the film recording aspect of performing optical correlation, conventional real-time joint-Transform correlation (JTC) optical systems make use of a spatial light modulator (SLM) located in the Fourier plane to record the interference intensity to achieve real-time processing. However, the use of a SLM in the Fourier plane, is a major drawback in these systems since SLMs are limited in resolution, phase uniformity and contrast ratio. Thus, they are not desirable for robust applications. In this thesis, we developed a hybrid (optical/electronic) processing technique to achieve real-time joint-Transform correlation (JTC). The technique employs acousto-optic heterodyning scanning. The proposed real-time JTC system does not require a SLM in the Fourier plane as in conventional real-time JTC systems. This departure from the conventional scheme is extremely important, as the proposed approach does not depend on SLM issues. We have developed the theory of the technique and substantiated it with optical experimental as well as computer simulation results. / Master of Science

Dans le but d’améliorer les performances des nageurs professionnels, nous avons développé, en collaboration avec la Fédération Française de Natation, un système automatique de suivi à base des séquences vidéo. Pour ce faire, nous proposons un nouveau système de prise de vue 8K adapté au milieu aquatique et permettant un calibrage du bassin. Celui-ci établit le lien entre les coordonnées pixels et métriques permettant, entre autres, d’extraire le couloir concerné pour effectuer les différents traitements. Afin d’initialiser le suivi, il est nécessaire de localiser le nageur. Pour cela, nous proposons d’utiliser une approche a contrario pour détecter le mouvement, puis l’approche Scaled Composite JTC pour localiser précisément la tête du nageur. Ensuite, nous implémentons et adaptons les techniques de suivi de la littérature, notamment celles basées sur la corrélation NL-JTC, les histogrammes de couleur, les motifs binaires locaux (LBP) et les histogrammes de gradient orienté (HOG). Suite aux différentes limitations de ces techniques, nous proposons de nouvelles approches optimisées basées principalement sur la fusion de données. Tout d’abord, nous développons l’approche multipiste constituée de plusieurs pistes de suivi, où chacune représente l’une des techniques de suivi citées précédemment. Ensuite, un choix basé sur l’histogramme de couleur est effectué afin de choisir la meilleure décision parmi celles offertes par chaque piste. Cette approche a significativement amélioré les résultats mais ceux-ci restent insuffisants pour l’étude des performances. Dans ce sens, nous proposons une nouvelle approche par fusion dynamique qui consiste à fusionner le plan de corrélation NL-JTC et le plan de scores couleurs dans le but d’extraire une description plus riche de la cible (forme + couleur). Cette approche a montré de très bons résultats dans le cas où la cible à suivre est visible mais reste très sensible aux occultations de celle-ci. Afin de résoudre cette difficulté, nous améliorons l’approche proposée en suivant simultanément la tête et le maillot de bain du nageur. Cette approche multizone permet, grâce à un critère de décision complexe, de retrouver la zone occultée à l’aide de la zone visible. Enfin, une étude de performances a été menée et les résultats obtenus ont permis de valider ce système. En particulier, nous nous sommes intéressés aux mesures de vitesse cyclique, intra-cyclique et instantanée, afin d’étudier et améliorer les performances des nageurs. / Swimming Federation), an automatic tracking approach using video sequences. To do this, we propose a new 8K shooting system adapted to the aquatic environment and allowing a pool calibration. This establishes the link between pixel and metric coordinates, which allows among others, to extract the concerned lane to carry out the different treatments. In order to initialize the tracking, it is necessary to localize the swimmer. For this, we propose to use an a contrario approach to detect movement, then the Scaled Composites JTC approach to precisely localize the swimmer’s head. Afterwards, we implement and adapt several tracking techniques well-known in the literature, namely those based on the NL-JTC correlation, color histograms, Local Binary Patterns (LBP) and histograms of oriented gradient (HOG). Given the various limitations of these techniques, we propose new optimized approaches based primarily on data fusion. First, we develop a multitracking approach consists of several tracks, where each track represents one of the tracking techniques mentioned above.Then, a choice based on the color histogram is made to select the best decision among those offered by each track. This approach has significantly improved the results, but it remains insufficient for the performance analysis. Therefore, we propose a new dynamic fusion approach that combines NL-JTC correlation plane and color scores plane in order to generate a richer description of the target (form + color). This approach has shown very good results in the case where the target is visible but it is still sensitive to occlusions. To solve this problem, we improve this proposed approach by tracking simultaneously the head and the swimsuit of the athlete. This multi related targets approach enables, through a complex decision criterion, to find the occluded zone based on the visible one. Finally, a performance study is conducted and the results have validated the system. In particular, we were interested in cyclical, intra-cyclical and instantaneous speed measurements, to study and improve the swimmers’performance.

The main goal of this master thesis is introduction and investigation of extended version of jumping automata and grammars. New versions are primarily focused on bioinformatic applications - DNA computing. This thesis examine their power and other properties of new models and makes comparison with existing computer science models. Then thesis demontrates practical applications, specifically amino acid and protein detections inside DNA sequence and makes comparision with existing tools in DNA computing for example Mark´s probabilistic models.