La détection de la similarité ou de la différence entre les images et leur mise en correspondance sont des problèmes fondamentaux dans le traitement de l'image. Pour résoudre ces problèmes, on utilise, dans la littérature, différents algorithmes d'appariement. Malgré leur nouveauté, ces algorithmes sont pour la plupart inefficaces et ne peuvent pas fonctionner correctement dans les situations d’images bruitées. Dans ce mémoire, nous résolvons la plupart des problèmes de ces méthodes en utilisant un algorithme fiable pour segmenter la carte des contours image, appelée carte des CCPs, et une nouvelle méthode d'appariement. Dans notre algorithme, nous utilisons un descripteur local qui est rapide à calculer, est invariant aux transformations affines et est fiable pour des objets non rigides et des situations d’occultation. Après avoir trouvé le meilleur appariement pour chaque contour, nous devons vérifier si ces derniers sont correctement appariés. Pour ce faire, nous utilisons l'approche « Weighted Graph Transformation Matching » (WGTM), qui est capable d'éliminer les appariements aberrants en fonction de leur proximité et de leurs relations géométriques. WGTM fonctionne correctement pour les objets à la fois rigides et non rigides et est robuste aux distorsions importantes. Pour évaluer notre méthode, le jeu de données ETHZ comportant cinq classes différentes d'objets (bouteilles, cygnes, tasses, girafes, logos Apple) est utilisé. Enfin, notre méthode est comparée à plusieurs méthodes célèbres proposées par d'autres chercheurs dans la littérature. Bien que notre méthode donne un résultat comparable à celui des méthodes de référence en termes du rappel et de la précision de localisation des frontières, elle améliore significativement la précision moyenne pour toutes les catégories du jeu de données ETHZ. / Matching and detecting similarity or dissimilarity between images is a fundamental problem in image processing. Different matching algorithms are used in literature to solve this fundamental problem. Despite their novelty, these algorithms are mostly inefficient and cannot perform properly in noisy situations. In this thesis, we solve most of the problems of previous methods by using a reliable algorithm for segmenting image contour map, called CCP Map, and a new matching method. In our algorithm, we use a local shape descriptor that is very fast, invariant to affine transform, and robust for dealing with non-rigid objects and occlusion. After finding the best match for the contours, we need to verify if they are correctly matched. For this matter, we use the Weighted Graph Transformation Matching (WGTM) approach, which is capable of removing outliers based on their adjacency and geometrical relationships. WGTM works properly for both rigid and non-rigid objects and is robust to high order distortions. For evaluating our method, the ETHZ dataset including five diverse classes of objects (bottles, swans, mugs, giraffes, apple-logos) is used. Finally, our method is compared to several famous methods proposed by other researchers in the literature. While our method shows a comparable result to other benchmarks in terms of recall and the precision of boundary localization, it significantly improves the average precision for all of the categories in the ETHZ dataset.

Dans ce mémoire, nous proposons des améliorations à une méthode existante de dé- tection d'objets de forme inconnue à partir de primitives simples. Premièrement, avec un algorithme adaptatif, nous éliminons les cas où on n'obtenait aucun résultat avec certaines images en retirant la plupart des seuils fixes, ce qui assure un certain nombre de groupes de primitives à chaque étape. Ensuite, l'ajout de certaines optimisations et d'une version parallèle de la méthode permettent de rendre le temps d'exécution raisonnable pour ce nouvel algorithme. Nous abordons ensuite le problème des solutions trop semblables en ajoutant une nouvelle étape de structuration qui réduira leur nombre sans en affecter la variété grâce au regroupement hiérarchique. Finalement, nous ajustons certains paramètres et des résultats sont produits avec trois ensembles de 10 images. Nous réussissons à prouver de manière objective que les résultats obtenus sont meilleurs qu'avec la méthode précédente. / In this thesis, we propose improvements to an existing unknown shape object detection method that uses simple primitives. Firstly, we eliminate cases where no results were obtained with some images using an adaptive algorithm by removing most of the fixed thresholds, assuring a certain number of primitive groups at each step. Secondly, adding some optimizations and a parallel version of the algorithm make the running time of this new algorithm reasonable. Thirdly, we approach the problem of the redundant solutions by adding a new structuring step that will reduce their number without affecting their variety using hierarchical clustering. Finally, we adjust some parameters and results are produced using three sets of 10 images. We prove in an objective manner that the obtained results are better than those of the previous method.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2017-2018 / Ce mémoire présente des estimateurs d'états dans le but de pister des cibles devant un lidar dont la résolution angulaire est faible. D'abord, la transformée de Hough est adaptée à la configuration polaire du lidar et au bruit de mesure qui est gaussien en distance radiale et uniforme en position angulaire. La transformée de Hough développée permet d'estimer la trajectoire de la cible en évaluant la meilleure droite passant par les détections les plus récentes et cette estimation s'approche du maximum de vraisemblance. Ensuite, le résultat de la transformée de Hough est intégré à un filtre de Kalman, classique, étendu ou non parfumé. Deux stratégies sont employées : transformer le bruit uniforme en bruit gaussien en projetant les mesures de position angulaire sur la droite ou ajouter la droite comme une contrainte relaxée dans les observations du filtre de Kalman. Des simulations montrent que le filtre de Kalman non parfumé avec contrainte relaxée est celui qui offre les meilleures performances d'estimation en moyenne. Particulièrement, le gain de l'utilisation de cette méthode par rapport au filtre non parfumé ordinaire augmente dans les situations suivantes : lorsque la cible s'éloigne, plus elle est loin du lidar, plus la cible est petite par rapport à la largeur d'un élément lidar. Les simulations sont analysées pour difiérentes trajectoires linéaires et courbes, pour des cibles de deux tailles (piéton ou voiture) et trois configurations lidars (16 éléments de 2:8° chaque, 8 éléments de 5° chaque et 9 éléments de 10° chaque). Des résultats expérimentaux pour des piétons et une configuration de 16 éléments sont aussi illustrés. / In this master's thesis, state estimators are designed to track targets seen by a lidar with very low angular resolution. The Hough transform is modified in order to consider the polar configuration of the lidar detections, the gaussian noise on their distance measurements and the uniform noise on their angular position measurements. The designed Hough transform estimates the trajectory of a target by evaluating the best line passing on the most recent detections. This estimation approaches the maximum likelihood. Some methods to reduce the computational complexity are also shown. The results of the Hough transform are then combined with Kalman filters (classic, extended and unscented). Two main strategies are developed : transforming the uniform noise into gaussian noise by projecting the angular position on the estimated line, or adding the line as soft constraints in the observation vector of the Kalman filter. Simulations show that the unscented Kalman filter with soft constraints has the lowest mean square error on the state estimation on average. Moreover, this method's improvement in accuracy, in comparaison to a regular unscented Kalman filter, is significant in the following cases : when the target moves away, when the target is far away or when the target is smaller than the width of a lidar element. Simulations are done for different linear and curved trajectories, for two sizes of targets (pedestrian and car) and for three lidar configurations (16 elements of 2:8° each, 8 elements of 5° each et 9 elements of 10° each). Experimental results for pedestrians and a 16 elements lidar are also discussed.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Automatique et Informatique industrielle : Lille 1 : 2006. / N° d'ordre (Lille 1) : 3940. Résumé en français et en anglais. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. [191]-201. Liste des publications.

Les systèmes biométriques sont de plus en plus utilisés pour vérifier ou déterminer l'identité d'un individu. Compte tenu des enjeux liés à leur utilisation, notamment pour des applications dans le domaine de commerce électronique, il est particulièrement important de disposer d'une méthodologie d'évaluation de tels systèmes. Le problème traité dans cette thèse réside dans la conception d'une méthodologie générique visant à évaluer un système biométrique. Trois méthodes ont été proposées dans cette thèse: 1) une méthode de qualité sans référence pour prédire la qualité d'une donnée biométrique, 2) une méthode d'usage pour évaluer l'acceptabilité et la satisfaction des usagers lors de l'utilisation des systèmes biométriques et 3) une méthode d'analyse sécuritaire d'un système biométrique afin de mesurer sa robustesse aux attaques

L'objectif de cette thèse est d'améliorer ou de préserver les performances d'un système décisionnel quand l’environnement peut impacter certains attributs de l'espace de représentation à un instant donné ou en fonction de la position géographique de l’observation. S'inspirant des méthodes d'ensemble, notre approche a consisté à prendre les décisions dans des sous-espaces de représentation résultant de projections de l'espace initial, espérant ainsi travailler dans des sous-espaces non impactés. La décision finale est alors prise par fusion des décisions individuelles. Dans ce contexte, trois méthodes de classification (one-class SVM, Kernel PCA et Kernel ECA) ont été testées en segmentation d'images texturées qui constitue un support applicatif parfaitement adéquat en raison des ruptures de modèle de texture aux frontières entre deux régions. Ensuite, nous avons proposé une nouvelle règle de fusion reposant sur un test du rapport de vraisemblance pour un ensemble de classifieurs indépendants. Par rapport au vote majoritaire, cette règle de fusion a montré de meilleures performances face à l'altération de l'espace de représentation. Enfin, nous avons établi un modèle conjoint pour l’ensemble des variables décisionnelles de Bernoulli corrélées associées aux décisions des classifieurs individuels. Cette modélisation doit permettre de lier les performances des classifieurs individuels à la performance de la règle de décision globale et d’étudier et de maîtriser l'impact des changements de l'espace initial sur la performance globale / The objective of this thesis is to improve or maintain the performance of a decision-making system when the environment can impact some attributes of the feature space at a given time or depending on the geographical location of the observation. Inspired by ensemble methods, our approach has been to make decisions in representation sub-spaces resulting of projections of the initial space, expecting that most of the subspaces are not impacted. The final decision is then made by fusing the individual decisions. In this context, three classification methods (one-class SVM, Kernel PCA and Kernel ECA) were tested on a textured images segmentation problem which is a perfectly adequate application support because of texture pattern changes at the border between two regions. Then, we proposed a new fusion rule based on a likelihood ratio test for a set of independent classifiers. Compared to the majority vote, this fusion rule showed better performance against the alteration of the performance space. Finally, we modeled the decision system using a joint model for all decisions based on the assumption that decisions of individual classifiers follow a correlated Bernoulli law. This model is intended to link the performance of individual classifiers to the performance of the overall decision rule and to investigate and control the impact of changes in the original space on the overall performance

Le système d’identification d’iris est considéré comme l’une des meilleures technologies biométriques. Toutefois, des problèmes liés à la segmentation de l’iris et à la normalisation de la texture de l’iris sont généralement signalés comme principales origines des reconnaissances incorrectes. Dans notre travail, trois contributions principales sont proposées pour améliorer le système d’identification d’iris. Une nouvelle méthode de segmentation est développée. Elle détecte la frontière externe de l’iris par un contour circulaire et la pupille, d’une manière précise, à l’aide d’un modèle de contour actif. Ensuite, une nouvelle méthode de normalisation est proposée. Elle assure une représentation plus robuste et un meilleur échantillonnage de la texture de l’iris comparée aux méthodes traditionnelles. Enfin en utilisant le système d’identification d’iris proposé, la localisation des caractéristiques discriminantes dans une région d’iris est identifiée. Nous vérifions que l’information la plus importante de la région de l’iris se trouve à proximité de la pupille et que la capacité discriminante de la texture diminue avec la distance à la pupille. Les méthodes de segmentation et de normalisation développées sont testées et comparées à un système de référence sur une base de données contenant 2639 images d’iris. Une amélioration des performances de reconnaissance valide l’efficacité du système proposé / Iris identification system is considered among the best biometric technologies. However problems related to the segmentation of the iris and to the normalization of iris templates are generally reported and induce loss of recognition performance. In this work three main contributions are made to the progress of the iris identification system. A new segmentation method is developed. It approximates the outer iris boundary with a circle and segments accurately the inner boundary of the iris by use of an active contour model. Next, a new normalization method is proposed. It leads to a more robust characterization and a better sampling of iris textures compared to traditional normalization methods. Finally using the proposed iris identification system, the location of discriminant characteristics along iris templates is identified. It appears that the most discriminant iris characteristics are located in inner regions of the iris (close to the pupil boundary) and that the discriminant capabilities of these characteristics decreases as outer regions of the iris are considered. The developed segmentation and normalization methods are tested and compared to a reference iris identification system over a database of 2639 iris images. Improvement in recognition performance validates the effectiveness of the proposed system

Cette thèse présente une méthode de suivi et de classification conjoints en temps réel d'un nombre variable d'objets tels que des piétons et/ou des véhicules, sous conditions d'illumination variables au cours du temps. La méthode retenue entre dans le champ du suivi Multi-Objets par Filtre Particulaire, dont la clé de voûte est l'échantillonnage des particules. Nous examinons deux familles de filtres particulaires : les Filtres Particulaires Partitionnés, et les Filtres Particulaires par Chaîne de Markov (FP MCMC). Nous comparons ensuite leurs performances sur des données de synthèse. Les résultats obtenus montrent la supériorité du Filtre Particulaire MCMC. Un système de suivi et classification conjoints en temps réel d'un nombre variable d'ojets tels que des piétons et/ ou des véhicules, sous illumination variable, est ensuite présenté. La mesure est délivrée par une ou plusieurs caméras statiques. Nous avons délibérément choisi d'alimenter le filtre avec une observation pauvre, reposant uniquement sur une segmentation binaire avant-plan / arrière-plan basée sur un modèle de l'arrière-plan mis à jour en ligne à chaque image. Pour résister aux variations d'illumination, les ombres sont modélisées et le filtre est étendu afin de suivre conjointement le soleil et les objets. Les résultats de suivi et classification en temps réel sont présentés et discutés sur des séquences réelles et sur des séquences de synthèse, impliquant plusieurs catégories d'utilisateurs tels que des piétons, des voitures, des camionettes et des poids lourds.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Lille 1 : 2004. / N° d'ordre (Lille 1) : 3508. Texte en anglais. Résumé en français et en anglais. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. 101-107. Liste des publications.

Le processus de rétro-conception (RC), dans la littérature, permet de retrouver un modèle CAO pauvrement paramétré, les modifications sont difficilement réalisables. C’est à partir de ce dernier et d’un logiciel FAO (Fabrication Assistée par Ordinateur) qu’une gamme de fabrication est générée. Cette thèse propose une méthodologie de RC de composants mécaniques dans un contexte de fabrication, nommée « Reverse Engineering For Manufacturing ». Une gamme de fabrication incluant les informations de type opérations d’usinage, posages, phases… est obtenue. Une fois cette gamme générée, elle sera stockée afin d’être réutilisée sur des cas similaires. L’intégration des contraintes métier dans le processus de RC fait penser aux concepts de Design For Manufacturing (DFM) et Knowledge Based Engineering (KBE). La réutilisation de stratégies d’usinage afin de supporter le contexte récurrent fait penser aux travaux sur le « Shape Matching ». En effet, des travaux sur les descripteurs topologiques permettent de reconnaitre, après numérisation, la nature d’une pièce et ainsi appliquer une stratégie d’usinage existante. Cette thèse propose donc un rapprochement entre deux domaines de recherches: la reconnaissance de formes (Shape Matching) et les méthodologies de gestion des données techniques (DFM et KBE). Cette thèse vise à proposer une nouvelle approche de RC dans un contexte d’usinage, et à développer un démonstrateur de RC qui permet de gérer les aspects récurrents de la RC en réutilisant des cas d’études connus / Reverse Engineering (RE) process, in the literature, allows to find a poorly parametrized CAD model, the changes are very difficult. It is from this CAD model and a CAM (Computer Aided Manufacturing) software that a CAPP (Computer Aided Process Planning) model is generated. This thesis proposes a RE methodology of mechanical components in a manufacturing context, called “Reverse Engineering For Manufacturing”. A CAPP model including information like machining operations, fixtures, steps… is obtained. Once this CAPP generated, it will be stored for reuse in similar cases.The integration of design intents in the RE process requires the use of Design For Manufacturing (DFM) and Knowledge Based Engineering (KBE) concepts. The reuse of machining strategies to support the recurrent context requires the use of Shape Matching works. Indeed, works on topological descriptors allow to recognize, after scanning, the nature of a part and thus apply an existing machining strategy. This thesis proposes to combine two research domains: Shape Matching and technical data management methodologies (DFM and KBE). This thesis aims to propose a new RE approach in a machine context, and to develop a RE viewer for managing recurrent aspects of RE by reusing known case studies