L’objectif du travail de thèse est de proposer un modèle de représentation des écritures dans les images de documents du patrimoine sans recourir à une transcription des textes. Ce modèle, issu d’une étude très complète des méthodes actuelles de caractérisation des écritures, est à la base d’une proposition de scénario de recherche par similarité de mots, indépendante du scripteur et ne nécessitant pas d’apprentissage. La recherche par similarité proposée repose sur une structure de graphes intégrant des informations sur la topologie, la morphologie locale des mots et sur le contexte extrait du voisinage de chaque point d’intérêt. Un graphe est construit à partir du squelette décrit en chaque point sommet par le contexte de formes, descripteur riche et compact. L’extraction de mots est assurée par une première étape de localisation grossière de régions candidates, décrites par une séquence déduite d’une représentation par graphes liée à des critères topologiques de voisinage. L’appariement entre mots repose ensuite sur une distance dynamique et un usage adapté du coût d’édition approximé entre graphes rendant compte de la nature bi-dimensionnelle de l’écriture. L’approche a été conçue pour être robuste aux distorsions de l’écriture et aux changements de scripteurs. Les expérimentations sont réalisées sur des bases de documents manuscrits patrimoniaux exploitées dans les compétitions de word-spotting. Les performances illustrent la pertinence de la proposition et ouvrent des voies nouvelles d’investigation dans des domaines d’applications autour de la reconnaissance de symboles et d’écritures iconographiques / As more and more documents, especially historical handwritten documents, are converted into digitized version for long-term preservation, the demands for efficient information retrieval techniques in such document images are increasing. The objective of this research is to establish an effective representation model for handwriting, especially historical manuscripts. The proposed model is supposed to help the navigation in historical document collections. Specifically speaking, we developed our handwriting representation model with regards to word spotting application. As a specific pattern recognition task, handwritten word spotting faces many challenges such as the high intra-writer and inter-writer variability. Nowadays, it has been admitted that OCR techniques are unsuccessful in handwritten offline documents, especially historical ones. Therefore, the particular characterization and comparison methods dedicated to handwritten word spotting are strongly required. In this work, we explore several techniques that allow the retrieval of singlestyle handwritten document images with query image. The proposed representation model contains two facets of handwriting, morphology and topology. Based on the skeleton of handwriting, graphs are constructed with the structural points as the vertexes and the strokes as the edges. By signing the Shape Context descriptor as the label of vertex, the contextual information of handwriting is also integrated. Moreover, we develop a coarse-to-fine system for the large-scale handwritten word spotting using our representation model. In the coarse selection, graph embedding is adapted with consideration of simple and fast computation. With selected regions of interest, in the fine selection, a specific similarity measure based on graph edit distance is designed. Regarding the importance of the order of handwriting, dynamic time warping assignment with block merging is added. The experimental results using benchmark handwriting datasets demonstrate the power of the proposed representation model and the efficiency of the developed word spotting approach. The main contribution of this work is the proposed graph-based representation model, which realizes a comprehensive description of handwriting, especially historical script. Our structure-based model captures the essential characteristics of handwriting without redundancy, and meanwhile is robust to the intra-variation of handwriting and specific noises. With additional experiments, we have also proved the potential of the proposed representation model in other symbol recognition applications, such as handwritten musical and architectural classification

Les piles à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC) constituent une alternative aux moteurs thermiques utilisés dans le cadre d’applications transport ou dans le cadre d’applications stationnaires. Cependant, une large commercialisation des PEMFC dépend des progrès qui peuvent être réalisés pour améliorer leur fiabilité et leur durabilité. La PEMFC est sujette à plusieurs types de dégradations complexes et non entièrement maitrisées qui varient en fonction des conditions de fonctionnement. Cependant, il est admis qu’il est souhaitable de faire fonctionner la PEMFC à distributions de courant uniformes car des distributions de courant hétérogènes entraînent une mauvaise utilisation des réactifs et des catalyseurs, une diminution des performances globales et une possible dégradation des matériaux constitutifs du coeur de la pile. De nouvelles stratégies de diagnostic doivent donc être proposées en s’appuyant sur les distributions de courant. Mes travaux de recherche consistent à développer un nouvel outil de diagnostic s’appuyant sur une mesure du champ électromagnétique externe (non invasive) rayonné par la pile PEMFC. Le champ magnétique possède l’intérêt d’être corrélé à la distribution locale du courant circulant à l’intérieur de la pile, et permet d’avoir des informations sur les performances locales. Cette distribution est liée aux conditions opératoires de la pile. Il est alors possible, à partir d’une signature magnétique de remonter à une information locale et à la cause des distributions de courant non uniformes. Des bases (vecteurs) qui contiennent les données des champs magnétiques issues des 30 capteurs disposés autour de la PAC sont construites à partir de distributions de courant spécifiques. Ces bases constituent un espace de représentation du comportement anormal de la PEMFC et permettront de d’élaborer des signatures caractérisant les fonctionnements indésirables. Ainsi, deux méthodes ont été développées pour permettre : (i) d’extraire des paramètres pertinents sur la répartition de la densité de courant traduisant les performances locales de la PAC, (ii) de classifier les différents modes de fonctionnements indésirables. La première méthode consiste à générer des résidus vectoriels en comparant le comportement réel du système (caractérisé par un vecteur mesure) avec les bases générées. Des variables qualitatives ont été élaborées pour classifier les modes de fonctionnement indésirables de la pile. La deuxième méthode consiste à extraire des paramètres à partir de la projection du vecteur mesure dans la direction des bases. La classification est réalisée dans des espaces 2D. Une validation des deux méthodes proposées a été effectuée à partir de mesures expérimentales sur une PEMFC de taille industrielle (stack GENEPAC de 40 cellules construit par le CEA et PSA). La pertinence des paramètres extraits a été vérifiée en s’appuyant sur des distributions de courant mesurées directement. Les modes de fonctionnement indésirables prédéfinis permettent de localiser les paramètres opératoires ayant conduit à l’évolution de la distribution de courant. Les outils ainsi réalisés sont très facilement transposables à d’autres piles PEMFC. / Proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) is a potential alternative energy conversion device for stationary and automotive applications. Wide commercialization of PEMFC depends on progress that can be achieved to enhance its reliability and durability. The PEM fuel cell is subject to several types of complex and not fully mastered degradations which vary with operating conditions. It is desirable to operate the PEMFC at uniform current distribution because non uniform current distribution over the MEA could result in poor reactant and catalyst utilization, overall cell performance degradation as well as corrosion processes inside the PEM fuel cell. Therefore, new diagnostic strategies must be proposed, including choice of information gathered on the system and the fuel cell operation representation. My research is to develop a new diagnostic tool based on a measure of the external electromagnetic field (non-invasive) radiated by the fuel cell. The magnetic field has the advantage of being correlated to the local distribution of the current flowing inside the fuel cell (a physical indicator to obtain information on local performance of a fuel cell); it is linked to the local operating conditions: relative humidity level, temperature etc. It is then possible, from a magnetic signature to trace local information. Baselines (vectors) which contain the magnetic fields data generated by specific current distribution are built to characterize the magnetic field generated by the undesirable operation of the fuel cell. Baselines constitute a representation space of abnormal system behavior. Two methods have been developed to enable: (i) to extract the relevant parameters on the distribution of the current density resulting from PEM fuel cell stack local performance, (ii) to classify different types of undesirables operations. The first method is to generate vector residuals by comparing the actual behavior of the system (characterized by a measurement vector) with the baselines generated. Qualitative variables were created to classify the undesirable modes of PEM fuel cell stack operation. The second method is to extract parameters from the projection of the vector in the direction of measurement baselines. The classification is performed in 2D space. Validation from experimental measurements of the two proposed methods has been carried out on a commercial scale PEMFC (GENEPAC stack of 40 cells built by the CEA and PSA). The relevance of the extracted parameters was verified based on current density distributions measured directly. The undesirable predefined operating modes were used to locate the operating conditions parameters that led to the evolution of the current density distribution. The tools are made easily transferable to other PEMFC stack.

L'objet de la thèse est la modélisation de systèmes hétérogènes intégrant différents domaines de la physique et à signaux mixtes, numériques et analogiques (AMS). Une étude approfondie de différentes techniques d'extraction et de calibration de modèles comportementaux de composants analogiques à différents niveaux d'abstraction et de précision est présentée. Cette étude a mis en lumière trois approches principales qui ont été validées par la modélisation de plusieurs applications issues de divers domaines: un amplificateur faible bruit (LNA), un capteur chimique basé sur des ondes acoustiques de surface (SAW), le développement à plusieurs niveaux d'abstraction d'un capteur CMOS vidéo, et son intégration dans une plateforme industrielle. Les outils développés sont basés sur les extensions AMS du standard IEEE 1666 SystemC mais les techniques proposées sont facilement transposables à d'autres langages tels que VHDL-AMS ou Verilog-AMS utilisés en conception de dispositifs mixtes.

L’objet de la thèse est la modélisation de systèmes hétérogènes intégrant différents domaines de la physique et à signaux mixtes, numériques et analogiques (AMS). Une étude approfondie de différentes techniques d’extraction et de calibration de modèles comportementaux de composants analogiques à différents niveaux d’abstraction et de précision est présentée. Cette étude a mis en lumière trois approches principales qui ont été validées par la modélisation de plusieurs applications issues de divers domaines: un amplificateur faible bruit (LNA), un capteur chimique basé sur des ondes acoustiques de surface (SAW), le développement à plusieurs niveaux d’abstraction d’un capteur CMOS vidéo, et son intégration dans une plateforme industrielle. Les outils développés sont basés sur les extensions AMS du standard IEEE 1666 SystemC mais les techniques proposées sont facilement transposables à d’autres langages tels que VHDL-AMS ou Verilog-AMS utilisés en conception de dispositifs mixtes. / The thesis objective is the modeling of heterogeneous systems. Such systems integrate different physical domains (mechanical, chemical, optical or magnetic) therefore integrate analog and mixed- signal (AMS) parts. The aim is to provide a methodology based on high-level modeling for assisting both the design and the verification of AMS systems. A study on different techniques for extracting behavioral models of analog devices at different abstraction levels and computational weights is presented. Three approaches are identified and regrouped in three techniques. These techniques have been validated through the virtual prototyping of different applications issued from different domains: a low noise amplifier (LNA), a surface acoustic wave-based (SAW) chemical sensor, a CMOS video sensor with models developed at different abstraction levels and their integration within an industrial platform. The flows developed are based on the AMS extensions of the SystemC (IEEE 1666) standard but the methodologies can be implemented using other Analog Hardware Description Languages (VHDL-AMS, Verilog-AMS) typically used for mixed-signal microelectronics design.