This work deals with task of face detection on graphic card. First part is the introduction to face detection methods focusing on detector proposed by Viola and Jones. Further, this work studies the possibilities of mapping detector's key parts on graphic card. Next part describes implementation details of designed application. The end of work include results and comparison with CPU approach. The last chapter summarizes the whole work and proposes future possibilities of development.

This dissertation addresses motion planning, modeling, and feedback control for autonomous vehicle systems. A hierarchical approach for motion planning and control of nonlinear systems operating in obstacle environments is presented. To reduce computation time during the motion planning process, dynamically feasible trajectories are generated in real-time through concatenation of pre-specified motion primitives. The motion planning task is posed as a search over a directed graph, and the applicability of informed graph search techniques is investigated. Specifically, a locally greedy algorithm with effective backtracking ability is developed and compared to weighted A* search. The greedy algorithm shows an advantage with respect to solution cost and computation time when larger motion primitive libraries that do not operate on a regular state lattice are utilized. Linearization of the nonlinear system equations about the motion primitive library results in a hybrid linear time-varying model, and an optimal control algorithm using the L2-induced norm as the performance measure is applied to ensure that the system tracks the desired trajectory. The ability of the resulting controller to closely track the trajectory obtained from the motion planner, despite various disturbances and uncertainties, is demonstrated through simulation. Additionally, an approach for obtaining dynamically feasible reference trajectories and feedback controllers for a small unmanned aerial vehicle (UAV) based on an aerodynamic model derived from flight tests is presented. The modeling approach utilizes the two step method (TSM) with stepwise multiple regression to determine relevant explanatory terms for the aerodynamic models. Dynamically feasible trajectories are then obtained through the solution of an optimal control problem using pseudospectral optimal control software. Discrete-time feedback controllers are then obtained to regulate the vehicle along the desired reference trajectory. Simulations in a realistic operational environment as well as flight testing with the feedback controller demonstrate the capabilities of the approach. The TSM is also applied for system identification of an aircraft using motion capture data. In this application, time domain system identification techniques are used to identify both linear and nonlinear aerodynamic models of large-amplitude pitching motions driven by control surface deflections. The resulting models are assessed based on both their predictive capabilities as well as simulation results. / Ph. D.

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This thesis aims to parameterize and generalize functions for robotic use. The goal is to simplify the usage of robot arms. This thesis explores robot functionalities within the theme of simple cooking tasks. The functions explored are cutting objects, stirring bowls and pick and place. An environment where objects can be moved around is created and each individual task can be described as a function with parameters. In addition to this DMP (Dynamic Movement Primitives) is incorporated into the functions for future usage in mimicking human motion when performing tasks. The result of actions being parameterized and general in their definitions makes them robust and easy to use in an environment where objects are not always located in the same positions. The incorporation of the DMP adds to the generality of the functions, being able to use the same setup without modifications for objects of different sizes as well as having trajectory inputs for robot execution.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’étude des courbes discrètes bruitées qui correspondent aux contours d’objets dans des images. Nous avons proposé plusieurs outils permettant de les analyser. Les points dominants (points dont l’estimation de la courbure est localement maximale) jouent un rôle très important dans la reconnaissance de formes et, nous avons développé une méthode non heuristique, rapide et fiable pour les détecter dans une courbe discrète. Cette méthode est une amélioration d’une méthode existante introduite par Nguyen et al. La nouvelle méthode consiste à calculer une mesure d’angle. Nous avons proposé aussi deux approches pour la simplification polygonale : une méthode automatique minimisant, et une autre fixant le nombre de sommets du polygone résultant. Ensuite, nous avons introduit un nouvel outil géométrique, nommé couverture tangentielle adaptative (ATC), reposant sur la détection des épaisseurs significatives introduites par Kerautret et al. Ces épaisseurs calculées en chaque point du contour à analyser, permettent d’estimer localement le niveau de bruit. Dans ce contexte notre algorithme de construction de la couverture tangentielle adaptative prend en considération les différents niveaux de bruits présents dans la courbe à étudier et ne nécessite pas de paramètre. Deux applications de l’ATC sont proposées en analyse d’images : d’une part la décomposition des contours d’une forme dans une image en arcs et en segments de droite et d’autre part, dans le cadre d’un projet avec une université d’Inde, autour du langage des signes et la reconnaissance des gestes de la main. Premièrement, la méthode de décomposition des courbes discrètes en arcs et en segments de droite est basée sur deux outils : la détection de points dominants en utilisant la couverture tangentielle adaptative et la représentation dans l’espace des tangentes du polygone, issue des points dominants détectés. Les expériences montrent la robustesse de la méthode w.r.t. le bruit. Deuxièmement, à partir des contours des mains extraits d’images prises par une Kinect, nous proposons différents descripteurs reposant sur des points dominants sélectionnés du contour des formes dans les images. Les descripteurs proposés, qui sont une combinaison entre descripteurs statistiques et descripteurs géométriques, sont efficaces et conviennent à la reconnaissance de gestes / In this thesis, we are interested in the study of noisy discrete curves that correspond to the contours of objects in images. We have proposed several tools to analyze them. The dominant points (points whose curvature estimation is locally maximal) play a very important role in pattern recognition and we have developed a non-heuristic, fast and reliable method to detect them in a discrete curve. This method is an improvement of an existing method introduced by Nguyen et al. The new method consists in calculating a measure of angle. We have also proposed two approaches for polygonal simplification: an automatic method minimizing, and another fixing the vertex number of the resulting polygon. Then we proposed a new geometric tool, called adaptive tangential cover ATC, based on the detection of meaningful thickness introduced by Kerautret et al. These thicknesses are calculated at each point of the contours allow to locally estimate the noise level. In this context our construction algorithm of adaptive tangential cover takes into account the different levels of noise present in the curve to be studied and does not require a parameter. Two applications of ATC in image analysis are proposed: on the one hand the decomposition of the contours of a shape in an image into arcs and right segments and on the other hand, within the framework of a project with an Indian university about the sign language and recognition of hand gestures. Firstly, the method to decompose discrete curves into arcs and straight segments is based on two tools: dominant point detection using adaptive tangential cover and tangent space representation of the polygon issued from detected dominant points. The experiments demonstrate the robustness of the method w.r.t. noise. Secondly, from the outlines of the hands extracted from images taken by a Kinect, we propose several descriptors from the selected dominant points computed from the adaptive tangential cover. The proposed descriptors, which are a combination of statistical descriptors and geometrical descriptors, are effective and suitable for gesture recognition

L’objectif de ces travaux de thèse est la conception et le développement d’un système de caractérisation tridimensionnelle de pièces forgées de grande dimension portées à haute température. Les travaux se basent sur de nombreuses thématiques telles que l’acquisition tridimensionnelle, l’extraction, la segmentation et le recalage de primitives 3D. Nous présentons tout d’abord les limites des systèmes de caractérisation de pièces forgées cités dans la littérature. Dans la deuxième partie, nous présentons la réalisation du système de caractérisation de pièces forgées, constitué de deux scanners temps de vol (TOF). Nous présentons également le simulateur de numérisation par scanner TOF qui nous permet de nous affranchir des contraintes industrielles (temps, difficulté de manœuvres) pour positionner les deux scanners. La troisième partie est consacrée à l’extraction des primitives 3D. Nous avons traité deux types de primitives : viroles et sphères avec deux approches différentes : méthode supervisée et méthode automatique. La première approche basée sur une méthode de croissance de région et de contour actif, permet d’extraire des formes extrudées complexes. Des problèmes d’ergonomie du système nous ont conduits à développer une deuxième approche, basée sur l’image de Gauss et l’extraction d’ellipse, qui permet l’extraction automatique de formes cylindriques ovales ou circulaires. Nous présentons également quatre méthodes d’extraction automatique de sphères basées sur des approches heuristiques : RANSAC (RANdom SAmple Consensus), algorithme génétique et algorithme génétique par niche. Dans la quatrième partie, nous étudions les différentes approches de recalage de données 3D traitées : le calibrage basé sur les cibles artificielles et le recalage fin basé sur l’algorithme ICP. Pour conclure, nous présentons la réalisation d’un système complet de caractérisation tridimensionnelle de pièces forgées de grande dimension. Ensuite, nous comparons les performances et les limites de ce système avec les systèmes de caractérisation cités dans la littérature. / The main objective of this Phd project is to conceive a machine vision system for hot cylindrical metallic shells diameters measurement during forging process. The manuscript is structured by developing in the first chapter the state of the art and the limits of hot metallic shells measurement systems suggested in literature. Our implemented system which is based on two conventional Time Of Flight (TOF) laser scanners has been described in the same chapter along, chapter two, with presentation of its respective numerical simulator. Simulation series have been done using the digitizing simulator and were aimed to determine the optimal positions of the two scanners without any industrial constraints (time, difficulty of operations). The third part of the manuscript copes with 3D primitives extraction. Two major types of approaches have been studied according to the primitive’s form (cylinders or spheres) to be extracted: supervised method and automatic method. The first approach, based on a growing region method and active contour, enables to extract complex extruded forms; while problems of ergonomics have been solved using automatic methods that have been carried out along the programme research. The proposed methods consist in automatically extracting: oval or circular cylindrical forms, using Gauss map associated with ellipse extraction techniques : spherical forms, using heuristic approaches such as RANdom SAmple Consensus RANSAC, Genetic Algorithm (GA) and Niche Genetic Algorithm (NGA). Two varieties of 3D data registration approach have been presented and discussed in chapter 4: the registration based on the artificial targets and the fine registration based on algorithm ICP. A complete system for three-dimensional characterization of hot cylindrical metallic shells during forging process has been implemented and then compared with existing systems in order to identify its performances and limits in conclusion.

Cette thèse regroupe un ensemble d'analysesmathématiques et de simulations numériques relatives aux équations primitives de l'océan (EP) sans viscosité, en domaine borné. Les EP sont des équations bien connues de la mécanique des fluides, qui s'appuient sur les approximations hydrostatique et de Boussinesq. On rappelle en introduction pourquoi ces équations, considérées avec des conditions aux limites de type local, sont mal posées. Dans une première partie (chapitres 1 à 4), on s'intéresse à une modification de l'équation hydrostatique au moyen d'un terme de friction proportionnel à un petit paramètre delta. On démontre des résultats d'existence, d'unicité et de régularité des solutions avant d'étudier le comportement de ces solutions lorsque delta tend vers $0$. Des résultats numériques montrent que des couches limites et des réflexions se produisent aux frontières du domaine. Les phénomènes observés numériquement sont alors confirmés par une preuve rigoureuse effectuée grâce à la théorie des correcteurs. Dans une seconde partie (chapitres 5 et 6), on revient à la formulation hydrostatique d'origine des EP, et l'on propose un jeu de conditions aux limites transparentes pour le système linéarisé. Une preuve du caractère bien posé du problème aux limites ainsi obtenu justifie l'introduction de telles conditions aux limites, qui sont ensuite implémentées dans une simulation numérique confirmant que les phénomènes de couches limites et de réflexions aux frontières sont ainsi évités, aussi bien sur les équations non linéaires que sur le linéarisé.

Ce travail de thèse s'inscrit dans le domaine de la vision pour la robotique. Plus précisément, nous nous sommes intéressés à l'exploitation du champ de vu des caméras panoramiques dans le cadre de l'asservissement visuel. En effet, l'asservissement visuel consiste à intégrer des informations issues d'une ou de plusieurs caméras, dans la boucle de commande des systèmes robotiques. Les approches classiques d'asservissement visuel sont basées sur la régulation à zéro du signal d'erreur entre les mesures visuelles courantes et désirées. Lorsque la configuration souhaitée est très éloignée de la configuration initiale, les informations visuelles peuvent sortir du champ de vu de la caméra. L'utilisation d'une caméra panoramique permet naturellement de réduire les sorties de champ de vu. Nous proposons, à cette fin, des outils adéquats pour la modélisation géométrique et cinématique des informations extraites de l'image panoramique. Nous présentons dans un premier temps les méthodologies pour obtenir une transformation homographique à partir des images panoramiques d'un ensemble d'informations visuelles de type point et droite. Nous montrons également qu'il est possible d'utiliser les droites polaires associées aux droites projetées (des coniques) pour procéder à une simple estimation du point principal et de là à une reconstruction projective. Ensuite, nous présentons des schémas de commande qui utilisent des informations visuelles de natures 2D (asservissement visuel 2D) et mixte (asservissement visuel hybride). Les nouvelles approches hybrides que nous proposons permettent de découpler complètement les vitesses de translation de celles de rotation. Les schémas de commande proposés (2D et hybrides) ont été validés en simulation et sur un robot cartésien à 6 degrés de liberté. Nous présentons aussi une approche de commande de robot mobile non holonome pour le suivi de droite à partir des mesures extraites des images panoramiques.

Distributed Smart Camera (DSC) networks are power constrained real-time distributed embedded systems that perform computer vision using multiple cameras. Providing data aggregation techniques that is criti-cal for running complex image processing algorithms on DSCs is a challenging task due to complexity of video and image data. Providing highly desirable SQL APIs for sophisticated query processing in DSC networks is also challenging for similar reasons. Research on DSCs to date have not addressed the above two problems. In this thesis, we develop a novel SOA based middleware framework on a DSC network that uses Distributed OSGi to expose DSC network services as web services. We also develop a novel web service composition scheme that aid in data aggregation and a SQL query interface for DSC net-works that allow sophisticated query processing. We validate our service orchestration concept for data aggregation by providing query primitive for face detection in smart camera network.