Dans leur grande majorité les techniques d'estimation et de contrôle basées sur la vision s'appuient sur l'extraction d'informations géométriques dans les images. L'objectif de cette thèse est de développer une nouvelle approche exploitant directement l'intensité des pixels dans l'image en s'affranchissant de l'étape d'extraction de ces informations. Nous espèrons montrer que le fait d'utiliser toute l'information contenue dans l'image permet en outre d'augmenter la précision et le domaine d'application. Dans ce but, nous proposons un modèle générique de transformation prenant à la fois en compte les aspects géométriques et photométriques que l'on associe à une méthode efficace d'optimisation pour le recalage d'images, qui est valide pour des modes d'acquisition variés (incluant les images couleurs) et pour des classes d'objets rigides ou déformables. En particulier, le nouveau modèle photométrique assure une robustes aux variations d'éclairage quelconques, et il est indépendants des attributs des objets et des caractéristiques de la caméra. Ce cadre méthodologique est formulé, dans le cas d'un modèle sténopé, à la fois dans le cas calibré et non calibré, les différences portant principalement sur la nature de la paramétrisation choisie. Une méthode robuste de suivi visuel est proposée permettant le recalage d'une image de référence tout au long de la séquence. A partir des paramètres estimés liant l'image de référence à l'image courante, nous proposons une nouvelle stratégie d'asservissement visuel permettant de contrôler les six degrés de liberté du mouvement de la caméra pour l'amener dans la pose où a été acquise l'image de référence. Cette nouvelle approche ne nécessite pas de connaissance précise sur les paramètres de la caméra ni sur la géométrie de l'objet observé, permettant ainsi d'obtenir une méthode générique et fiable. Dans le cas de l'utilisation d'une caméra calibrée, la méthode de suivi robuste permet d'accéder directement à la pose de la caméra et à la structure géométrique de la scène. Elle peut donc être appliquée pour proposer une nouvelle solution au problème de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) visuel. Enfin, nous présentons une méthode d'asservissement visuel intégrant directement les estimées fournies par la méthode de suivi et permettant ainsi la navigation autonome de robot dans un environnement inconnu a priori. Les méthodes développées tout au long de cette thèse ont été confrontées aux approches classiques de la littérature, et ont montré des avantages certains. Elles ont également été testée en condition réelle sur des séquences caractéristiques de différentes applications et dans des conditions variées. Les conditions et compromis à faire pour obtenir performances temps réel et précision, sont également discutés dans le document.

L'objectif de la thèse est de déterminer, du point de vue subjectif, ce qui constitue le vécu identitaire. Conscients que la notion d'identité a été travaillée principalement du point de vue objectif en épistémologie, nous voudrions nous pencher plus avant sur l'identité telle qu'elle est vécue par le sujet. Il nous semble que ce concept prend sens pour le sujet à la fois dans le temps, comme continuité d'une présence à soi, et dans un sentiment d'appartenance ou de reconnaissance indissociable de l'expérience incarnée d'être soi. Dans une conception naturaliste de l'identité, nous illustrerons notre propos philosophique par l'étude expérimentale de deux pathologies qui affectent directement le sentiment d'identité du sujet, l'une dans le sens d'une fragmentation de son histoire qui perturbe alors l'appropriation d'un vécu comme sien propre (maladie d'Alzheimer), l'autre dans le sens d'une dépossession du corps comme outil de la volonté qui menace alors l'appropriation du corps comme corps propre (locked-in syndrome). Cette étude se situe donc d'emblée à l'intersection des philosophies du corps et des sciences cognitives contemporaines, proposant un renouveau épistémologique du concept d'identité.

Cette thése porte sur la reconnaissance de caractères imprimés et manuscrits par méthodes markoviennes et réseaux bayésiens. La première partie consiste à effectuer une modélisation stochastique markovienne en utilisant les HMMs classiques dans deux cas: semi-continu et discret. Un premier modèle HMM est obtenu à partir d'observations de type colonnes de pixels (HMM-vertical), le second à partir d'observations de type lignes (HMM-horizontal). Ensuite nous proposons deux types de modèles de fusion : modèle de fusion de scores qui consiste à combiner les deux vraisemblances résultantes des deux HMMs, et modèle de fusion de données qui regroupe simultanément les deux observations lignes et colonnes. Les résultats montrent l'importance du cas semi-continu et la performance des modèles de fusion. Dans la deuxième partie nous développons les réseaux bayésiens statiques et dynamiques, l'algorithme de Jensen Lauritzen Olesen (JLO) servant comme moteur d'inférence exacte, ainsi que l'apprentissage des paramètres avec des données complètes et incomplètes. Nous proposons une approche pour la reconnaissance de caractères (imprimés et manuscrits) en employant le formalisme des réseaux bayésiens dynamiques. Nous construisons certains types de modèles: HMM sous forme de réseau bayésien dynamique, modèle de trajectoire et modèles de couplages. Les résultats obtenus mettent en évidence la bonne performance des modèles couplés. En général nos applications nous permettent de conclure que l'utilisation des réseaux bayésiens est efficace et très prometteuse par le fait de modéliser les dépendances entre différentes observations dans les images de caractères.

En France, en 2008, le nombre de personnes âgées de 60 ans et plus est d'environ 13,5 millions. Il est estimé à 22,3 millions pour 2050. La plupart des personnes âgées vivent à domicile (soit 96% des personnes âgées de 60 ans et plus en 1999) et certaines vivent seules à domicile (27% en 1999). Les personnes âgées vivant seules à domicile sont sujettes à des risques liés au vieillissement à long terme (mauvaise alimentation, hygiène insuffisante, perte d'autonomie...). Pour assurer un minimum de sécurité aux personnes âgées qui souhaitent vivre le plus longtemps possible à leur domicile, on peut installer des capteurs dans leur habitat pour en faire un Habitat Intelligent pour la Santé (HIS). Cette installation permet un suivi à distance de l'occupant. Notre but est de parvenir à une reconnaissance automatique des activités réalisées quotidiennement par la personne suivie, afin de détecter une éventuelle perte d'autonomie. Nous nous intéressons aux HIS qui ne sont équipés que de capteurs non invasifs, non intrusifs (capteurs infrarouges et/ou contacts magnétiques). Ce type d'HIS, simple et respectueux de l'intimité de la personne, fonctionne de façon passive, c'est-à-dire sans avoir besoin du concours de l'occupant. Le travail de la thèse propose une méthode de traitement de données provenant des capteurs infrarouges passifs installés dans un HIS, afin de reconnaître les activités de la vie quotidienne (ou AVQ) réalisées par la personne âgée dans une journée, et de suivre l'évolution de son état d'autonomie. Cette méthode a été implémentée en Matlab et appliquée à des données réelles provenant d'HIS occupés par des personnes âgées vivant seules.

Le dépassement des limitations de vitesse est l'une des causes majeures des accidents de la route, qui pourraient être réduits par l'utilisation de système robuste de détection des limitations de vitesse pouvant continuellement informer le conducteur de la bonne limitation imposée. Les travaux présentés dans ce document portent sur la réalisation d'un tel système basé sur une détection visuelle des panneaux de limitation de vitesse. Afin de rendre le système robuste, il est nécessaire de fusionner les résultats de ces détections avec les informations d'autres capteurs pour interpréter les résultats issus de la détection visuelle. C'est ainsi qu'a été entre autre spécialement développé un capteur cartographique permettant d'avoir une vision plus large sur l'horizon électronique du véhicule, ainsi qu'un système détection des lignes de marquage au sol pour analyser les changements de voie. Le processus de fusion mis en place traitant ces diverses sources d'information est fondé sur des modèles à base de règles permettant de s'affranchir des problèmes inhérents aux processus de fusion probabilistes pouvant parfois mener à des situations de doute mettant le système global en faute. Ces travaux sont le fruit d'une collaboration avec un industriel et le prototype développé a été validé expérimentalement sur route. Un outil de vérité terrain a été spécialement développé pour quantifier les résultats. Le système montre d'excellents résultats en détection et reconnaissance des panneaux de limitation de vitesse ainsi que dans la clarification de situations complexes.

Le problème d'alignement de graphes, qui joue un rôle central dans différents domaines de la reconnaissance de formes, est l'un des plus grands défis dans le traitement de graphes. Nous proposons une méthode approximative pour l'alignement de graphes étiquetés et pondérés, basée sur la programmation convexe concave. Une application importante du problème d'alignement de graphes est l'alignement de réseaux d'interactions de protéines, qui joue un rôle central pour la recherche de voies de signalisation conservées dans l'évolution, de complexes protéiques conservés entre les espèces, et pour l'identification d'orthologues fonctionnels. Nous reformulons le problème d'alignement de réseaux d'interactions comme un problème d'alignement de graphes, et étudions comment les algorithmes existants d'alignement de graphes peuvent être utilisés pour le résoudre. Dans la formulation classique de problème d'alignement de graphes, seules les correspondances bijectives entre les noeuds de deux graphes sont considérées. Dans beaucoup d'applications, cependant, il est plus intéressant de considérer les correspondances entre des ensembles de nœuds. Nous proposons une nouvelle formulation de ce problème comme un problème d'optimisation discret, ainsi qu'un algorithme approximatif basé sur une relaxation continue. Nous présentons également deux résultats indépendants dans les domaines de la traduction automatique statistique et de la bio-informatique. Nous montrons d'une part comment le problème de la traduction statistique basé sur les phrases peut être reformulé comme un problème du voyageur de commerce. Nous proposons d'autre part une nouvelle mesure de similarité entre les sites de fixation de protéines, basée sur la comparaison 3D de nuages atomiques.

Cette thèse se place dans le domaine de la reconnaissance de gestes dans le cadre d'interactions homme-machine. L'objectif est la conception de systèmes de reconnaissance et de compréhension adaptés au canal gestuel et son intégration dans de nouvelles interactions entre un utilisateur et un système informatique. Une revue de la communication gestuelle et de l'interaction homme-machine nous permet de nous interroger sur leurs applications pour une nouvelle interaction naturelle et la définition d'un geste du point de vue d'un concepteur d'interaction gestuelle. Nous définissons un geste par une trajectoire, c'est-à-dire une courbe paramètrée par le temps dans un espace de caractéristiques. Ces caractéristiques sont la position spatiale de la main et sa configuration. Nous proposons de décomposer la reconnaissance en trois étapes : analyse, reconnaissance et interprétation. L'étape d'analyse calcule les caractéristiques de la main dans chaque image de la séquence, créant ainsi la trajectoire du geste. Son analyse spatio-temporelle lors de l'étape de reconnaissance permet de la classifier parmi l'ensemble des gestes connus, spécifiques à l'application. Enfin, l'étape d'interprétation effectue la correspondance entre le geste reconnu et l'action à réaliser. Cette étape est dépendante de l'application visée. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux gestes réalisés dans le cadre d'un environnement intelligent. Nous considérons ainsi des gestes de manipulations d'objets en réalité augmentée et des gestes de dessins. Nous présentons enfin une application de reconnaissance d'activités humaines se basant sur le mouvement d'un individu dans cet environnement.

Nous présentons dans ce document l'ensemble de nos travaux concernant l'appariement, la modélisation et l'indexation des images. Cet ensemble de techniques concourt au développement d'un système de reconnaissance automatique d'images. Dans un premier temps, nous présentons diverses méthodes d'appariement d'images adaptées spécifiquement aux images structurées, texturées en niveaux de gris ou en couleur. Nous montrons comment faire coopérer ces méthodes dans le cas d'images difficiles. La deuxième partie est consacrée à la modélisation d'images et de concepts visuels, modélisation qui repose sur une technique de regroupement hiérarchique. La taille des groupes formés est calculée par une méthode basée sur l'entropie. L'indexation des images occupe la fin du mémoire. Deux cas sont étudiés : celui du stockage des données en mémoire vive, cas pour lequel nous fournissons des résultats de complexité, et celui du stockage en mémoire auxiliaire, qui reste encore largement à explorer. Le tout est largement illustré de cas concrets et ouvre de nombreuses pistes de travail.

La problématique générale de cette thèse est la comparaison d'images, que nous traitons via différentes applications. Nous proposons un système complet, robuste et automatique de reconnaissance d'objets multiples, dont la mise en œuvre repose principalement sur deux approches méthodologiques : la théorie de la décision « a contrario » et la théorie du transport optimal de Monge-Kantorovich. Dans ce cadre, une mesure de dissimilarité est définie pour la comparaison de descripteurs locaux de type SIFT en fonction du coût de transport optimal entre histogrammes circulaires (Circular Earth Mover's Distance). Un critère de mise en correspondance ces descripteurs s'appuyant sur la théorie de la décision a contrario est par la suite introduit. Ce critère permet de s'affranchir du réglage du seuil de détection et de la restriction usuelle au plus proche voisin. Nous proposons un algorithme de type RANSAC (RANdom SAmple Consensus) pour le groupement multiple de correspondances de descripteurs locaux. L'approche proposée permet la sélection du modèle géométrique de la transformation rigide due au changement de point de vue et au mouvement de l'objet détecté entre les différentes images. Dans le cadre du transport optimal, nous étudions par ailleurs l'intérêt de l'EMD (Earth Mover's Distance) pour la comparaison globale d'images (indexation d'images). Nous proposons enfin une méthode de régularisation de la carte de transport s'inspirant des approches par filtrage non-local, en vue d'une application au changement de contraste et au transfert de couleurs entre images.

Trois dérivés d'amino acides sont reconnus d'une manière stéréo sélective par l'albumine du sérum bovin. Cette propriété a été observée dans le cas de la phosphatase alcaline de tissu non spécifique, (TNAP). Des inhibiteurs agissant à trois niveaux distincts sur les processus de minéralisation ont été cherchés: 1) TNAP ; 2) Formation de l'hydroxyapatite (HA); 3) Vésicules maticielles (VMs). Nous avons trouvé que des dérivés de benzothiophènes et de tétramisoles, solubles dans l'eau, sont des inhibiteurs spécifiques de TNAP. Un modèle qui permet de produire du HA, a été développé et a confirmé que les nucléotides sont des inhibiteurs de formation de HA. Nous avons montré que le médicament anti-rhumatisme sinomenine, n'ayant aucun effet sur le TNAP, ainsi que la théophylline ralentissaient tous les deux la formation de HA induits par les VMs. Ces modèles de minéralisation présentent un grand potentiel lors du criblage de médicaments pour le traitement de l'ostéoarthrose