Etude bibliographique sur le recalage d'images de visage et sur le recalage d'images et travail en collaboration avec Son VuS, pour définir la précision nécessaire du recalage en fonction des exigences des méthodes de reconnaissance de visages. / Face alignment is an important step in a typical automatic face recognition system.This thesis addresses the alignment of faces for face recognition applicationin video surveillance context. The main challenging factors of this research includethe low quality of images (e.g., low resolution, motion blur, and noise), uncontrolledillumination conditions, pose variations, expression changes, and occlusions. In orderto deal with these problems, we propose several face alignment methods using differentstrategies. The _rst part of our work is a three-stage method for facial pointlocalization which can be used for correcting mis-alignment errors. While existingalgorithms mostly rely on a priori knowledge of facial structure and on a trainingphase, our approach works in an online mode without requirements of pre-de_nedconstraints on feature distributions. The proposed method works well on images underexpression and lighting variations. The key contributions of this thesis are aboutjoint image alignment algorithms where a set of images is simultaneously alignedwithout a biased template selection. We respectively propose two unsupervised jointalignment algorithms : \Lucas-Kanade entropy congealing" (LKC) and \gradient correlationcongealing" (GCC). In LKC, an image ensemble is aligned by minimizing asum-of-entropy function de_ned over all images. GCC uses gradient correlation coef-_cient as similarity measure. The proposed algorithms perform well on images underdi_erent conditions. To further improve the robustness to mis-alignments and thecomputational speed, we apply a multi-resolution framework to joint face alignmentalgorithms. Moreover, our work is not limited in the face alignment stage. Since facealignment and face acquisition are interrelated, we develop an adaptive appearanceface tracking method with alignment feedbacks. This closed-loop framework showsits robustness to large variations in target's state, and it signi_cantly decreases themis-alignment errors in tracked faces.

Afin de mieux comprendre le comportement mécanique de l’os trabéculaire et d’améliorer la prédiction du risque de fracture, l’objectif de cette thèse est de développer un modèle numérique « bio-fidèle » prenant en compte l’hétérogénéité tissulaire, et de déterminer les contraintes mécaniques au sein des travées osseuses, dans le domaine de déformation élastique. À l’échelle tissulaire, une étude par nanoindentation a permis de dissocier les comportements élastiques et plastiques de l’os en fonction de sa composition (minéral/collagène). Ainsi, le comportement élastique du tissu osseux serait principalement lié à sa quantité de minéral alors que ses propriétés plastiques seraient davantage liées à la phase organique. Une loi reliant le degré de minéralisation de l’os (DMB) au module élastique a été déterminée dans l’os humain. La création d’un modèle numérique reproduisant de manière rigoureuse le comportement élastique de l’os trabéculaire, nécessite la prise en compte de l’hétérogénéité de la quantité de minéral (DMB) et donc son acquisition en 3D. Grâce à une méthode de recalage d’image 2D/3D, les acquisitions de microtomographie ont été comparées aux valeurs obtenues par microradiographie quantitative, méthode de référence de mesure du DMB. Sous certaines conditions, la microtomographie permet une évaluation correcte de l’hétérogénéité minérale. La création et l’analyse d’un modèle numérique par éléments finis de l’os trabéculaire, à partir des images de tomographie, a montré l’importance des paramètres du modèle (taille et formulation des éléments) ainsi que le rôle de l’hétérogénéité minérale sur l’évaluation des contraintes locales appliquées aux travées osseuses. / Finite element modeling has become more and more suitable to estimate the mechanical properties of trabecular bone. Such models tend to be used to evaluate bone fracture risk. The main goal of this study was to create a bio-faithful model of trabecular bone to evaluate elastic stresses fields in trabeculae. In a first part, a nanoindentation study lead to a dissociation of elastic and plastic behavior of bone tissue, depending of its composition (mineral/collagen). At osteon level, bone elastic behavior mainly depends on mineral quantity whereas its plastic behavior mainly depends on collagen maturity. The relation between degree of mineralization of bone (DMB) and elastic modulus have been determined for human bone. The purpose of second part of the study was to evaluate DMB heterogeneity inside a 3D model of trabecular bone. Using 2D/3D registration, we compare the results obtain with high resolution microtomography to those from quantitative microradiography, the goldstandard method used to measure DMB. We prove that it was possible to obtain a good evaluation of mineral heterogeneity in trabecular bone by tomography. The last part of this study, is dedicated to the creation of a finite element model of trabecular bone. After analyzing the influence of finite element modeling parameter on the assessment of mechanical response (size and element formulation), we showed that the integration of mineral heterogeneity at the tissue level lead to strong modifications of stress fields in bone trabeculae. The results of this study prove that bone mineral heterogeneity is an important parameter and should be taken into account when evaluating trabecular bone mechanical properties.

La société contemporaine fait face à un niveau de menace sans précédent depuis la seconde guerre mondiale. La lutte contre le trafic illicite mobilise aussi l’ensemble desorganes de police, visant à endiguer le financement du crime organisé. Dans cet effort, les autorités s’engagent à employer des moyens de plus en plus modernes, afin notamment d’automatiser les processus d’inspection. L’objectif de cette étude est de développer des outils de vision par ordinateur afin d’assister les officiers de douanes dans la détection d’armes et de narcotiques. Letravail présenté examine l’emploi de techniques avancées de classification et de recalage d’images pour l’identification d’irrégularités dans des acquisitions radiographiques de fret. Plutôt que de recourir à la reconnaissance par apprentissage, nos méthodes revêtent un intérêt particulier lorsque les objets ciblés présentent des caractéristiques visuelles variées. De plus, elles augmentent notablement la détectabilité d’éléments cachés dans des zones denses, là où même les algorithmes de reconnaissance n’identifieraient pas d’anomalie. Nos travaux détaillent l’état de l’art des méthodes de classification et de recalage, explorant aussi diverses pistes de résolution. Les algorithmes sont testés sur d’importantes bases de données pour apprécier visuellement et numériquement leurs performances / Our societies, faced with an unprecedented level of security threat since WWII, must provide fast and adaptable solutions to cope with a new kind of menace. Illicit trade also, oftencorrelated with criminal actions, is viewed as a defining stake by governments and agencies. Enforcement authorities are thus very demandingin terms of technological features, asthey explicitly aim at automating inspection processes. The main objective of our research is to develop assisting tools to detect weapons and narcotics for lawenforcement officers. In the present work, we intend to employ and customize both advanced classification and image registration techniques for irregularity detection in X-ray cargo screening scans. Rather than employing machine-learning recognition techniques, our methods prove to be very efficient while targeting a very diverse type of threats from which no specific features can be extracted. Moreover, the proposed techniques significantly enhance the detection capabilities for law-enforcement officers, particularly in dense regions where both humans or trained learning models would probably fail. Our work reviews state-of-the art methods in terms of classification and image registration. Various numerical solutions are also explored. The proposed algorithms are tested on a very large number ofimages, showing their necessity and performances both visually and numerically.

Le Doppler ultrasensible est une nouvelle technique d'imagerie ultrasonore permettant d'observer les flux sanguins avec une résolution très fine et sans agent de contraste. Appliquée à l'imagerie microvasculaire cérébrale des rongeurs, cette méthode produit de très fines cartes vasculaires 3D du cerveau à haute résolution spatiale. Ces réseaux vasculaires contiennent des structures tubulaires caractéristiques qui pourraient servir de points de repère pour localiser la position de la sonde ultrasonore et tirer parti des avantages pratiques des appareils à ultrason. Ainsi, nous avons développé un premier système de neuronavigation chez les rongeurs basé sur le recalage automatique d'images cérébrales. En utilisant des méthodes d’extraction de chemins minimaux, nous avons développé une nouvelle méthode isotrope de segmentation pour l’analyse géométrique des réseaux vasculaires en 3D. Cette méthode a été appliquée à la quantification des réseaux vasculaires et a permis le développement d'algorithmes de recalage de nuages de points pour le suivi temporel de tumeurs. / Ultrasensitive Doppler is a new ultrasound imaging technique allowing the observation of blood flows with a very fine resolution and no contrast agent. Applied to cerebral microvascular imaging in rodents, this method produces very fine vascular 3D maps of the brain at high spatial resolution. These vascular networks contain characteristic tubular structures that could be used as landmarks to localize the position of the ultrasonic probe and take advantage of the easy-to-use properties of ultrasound devices such as low cost and portability. Thus, we developed a first neuronavigation system in rodents based on automatic registration of brain images. Using minimal path extraction methods, we developed a new isotropic segmentation framework for 3D geometric analysis of vascular networks (extraction of centrelines, diameters, curvatures, bifurcations). This framework was applied to quantify brain and tumor vascular networks, and finally leads to the development of point cloud registration algorithms for temporal monitoring of tumors.

La profondeur possible d’imagerie en laser-scanning microscopie est limitée non seulement par la distance de travail des lentilles de objectifs mais également par la dégradation de l’image causée par une atténuation et une diffraction de la lumière passant à travers l’échantillon. Afin d’étendre cette limite, il est possible, soit de retourner le spécimen pour enregistrer les images depuis chaque côté, or couper progressivement la partie supérieure de l’échantillon au fur et à mesure de l‘acquisition. Les différentes images prises de l’une de ces manières doivent ensuite être combinées pour générer un volume unique. Cependant, des mouvements de l’échantillon durant les procédures d’acquisition engendrent un décalage non seulement sur en translation selon les axes x, y et z mais également en rotation autour de ces même axes, rendant la fusion entres ces multiples images difficile. Nous avons développé une nouvelle approche appelée 2D-SIFT-in-3D-Space utilisant les SIFT (scale Invariant Feature Transform) pour atteindre un recalage robuste en trois dimensions de deux images. Notre méthode recale les images en corrigeant séparément les translations et rotations sur les trois axes grâce à l’extraction et l’association de caractéristiques stables de leurs coupes transversales bidimensionnelles. Pour évaluer la qualité du recalage, nous avons également développé un simulateur d’images de laser-scanning microscopie qui génère une paire d’images 3D virtuelle dans laquelle le niveau de bruit et les angles de rotations entre les angles de rotation sont contrôlés avec des paramètres connus. Pour une concaténation précise et naturelle de deux images, nous avons également développé un module permettant une compensation progressive de la luminosité et du contraste en fonction de la distance à la surface de l’échantillon. Ces outils ont été utilisés avec succès pour l’obtention d’images tridimensionnelles de haute résolution du cerveau de la mouche Drosophila melanogaster, particulièrement des neurones dopaminergiques, octopaminergiques et de leurs synapses. Ces neurones monoamines sont particulièrement important pour le fonctionnement du cerveau et une étude de leur réseau et connectivité est nécessaire pour comprendre leurs interactions. Si une évolution de leur connectivité au cours du temps n’a pas pu être démontrée via l’analyse de la répartition des sites synaptiques, l’étude suggère cependant que l’inactivation de l’un de ces types de neurones entraine des changements drastiques dans le réseau neuronal. / Although laser scanning microscopy is a powerful tool for obtaining thin optical sections, the possible depth of imaging is limited by the working distance of the microscope objective but also by the image degradation caused by the attenuation of both excitation laser beam and the light emitted from the fluorescence-labeled objects. Several workaround techniques have been employed to overcome this problem, such as recording the images from both sides of the sample, or by progressively cutting off the sample surface. The different views must then be combined in a unique volume. However, a straightforward concatenation is often not possible, because the small rotations that occur during the acquisition procedure, not only in translation along x, y and z axes but also in rotation around those axis, making the fusion uneasy. To address this problem we implemented a new algorithm called 2D-SIFT-in-3D-Space using SIFT (scale Invariant Feature Transform) to achieve a robust registration of big image stacks. Our method register the images fixing separately rotations and translations around the three axes using the extraction and matching of stable features in 2D cross-sections. In order to evaluate the registration quality, we created a simulator that generates artificial images that mimic laser scanning image stacks to make a mock pair of image stacks one of which is made from the same stack with the other but is rotated arbitrarily with known angles and filtered with a known noise. For a precise and natural-looking concatenation of the two images, we also developed a module progressively correcting the sample brightness and contrast depending on the sample surface. Those tools we successfully used to generate tridimensional high resolution images of the fly Drosophila melanogaster brain, in particular, its octopaminergic and dopaminergic neurons and their synapses. Those monoamine neurons appear to be determinant in the correct operating of the central nervous system and a precise and systematic analysis of their evolution and interaction is necessary to understand its mechanisms. If an evolution over time could not be highlighted through the pre-synaptic sites analysis, our study suggests however that the inactivation of one of these neuron types triggers drastic changes in the neural network.

Cette thèse porte sur la caractérisation cardiaque, qui représente un enjeu méthodologique et clinique important, à la fois pour améliorer le diagnostic des pathologies et optimiser les moyens de traitement. Des méthodes de recalage et de fusion de données sont proposées pour amener dans un même référentiel des images IRM, scanner, échographiques et électro-anatomiques et ainsi décrire le cœur suivant des caractéristiques anatomiques, électriques, mécaniques et tissulaires. Les méthodes proposées pour recaler des données multimodales reposent sur deux processus principaux : l'alignement temporel et le recalage spatial. Les dimensions temporelles des images considérées sont mises en synchronisées par une méthode de déformation temporelle dynamique adaptative. Celle-ci permet de compenser les modifications temporelles non-linéaires entre les différentes acquisitions. Pour le recalage spatial, des méthodes iconiques ont été développées pour corriger les artefacts de mouvements dans les séquences ciné-IRM, pour recaler les séquences ciné-IRM avec les séquences d'IRM de rehaussement tardif et pour recaler les ciné-IRM avec les images scanner. D'autre part, une méthode basée contours, développée dans un précédent travail, a été améliorée pour prendre en compte des acquisitions échographiques multi-vues. Ces méthodes ont été évaluées sur données réelles pour sélectionner les métriques les plus adaptées et pour quantifier les performances des approches iconiques et pour estimer la précision du recalage entre échographies et ciné-IRM. Ces méthodes sont appliquées à la caractérisation de cardiomyopathies hypertrophiques (CMH) et d'asynchronismes cardiaques. Pour la CMH, l'objectif était de mieux interpréter les données échographiques par la fusion de l'information de fibrose issue de l'IRM de rehaussement tardif avec l'information mécanique issue de l'échographie de speckle tracking. Cette analyse a permis d'évaluer le strain régional en tant qu'indicateur de la présence locale de fibrose. Concernant l'asynchronisme cardiaque, nous avons établi une description du couplage électromécanique local du ventricule gauche par la fusion de données échographiques, électro-anatomiques, scanner et, dans les cas appropriés, d'IRM de rehaussement tardif. Cette étude de faisabilité ouvre des perspectives pour l'utilisation de nouveaux descripteurs pour la sélection des sites de stimulation optimaux pour la thérapie de resynchronisation cardiaque. / This work concerns cardiac characterization, a major methodological and clinical issue, both to improve disease diagnostic and to optimize its treatment. Multisensor registration and fusion methods are proposed to bring into a common referential data from cardiac magnetic resonance (CMRI), dynamic cardiac X-ray computed tomography (CT), speckle tracking echocardiography (STE) and electro-anatomical mappings of the inner left ventricular chamber (EAM). These data is used to describe the heart by its anatomy, electrical and mechanical function, and the state of the myocardial tissue. The methods proposed to register the multimodal datasets rely on two main processes: temporal registration and spatial registration. The temporal dimensions of input data (images) are warped with an adaptive dynamic time warping (ADTW) method. This method allowed to handle the nonlinear temporal relationship between the different acquisitions. Concerning the spatial registration, iconic methods were developed, on the one hand, to correct for motion artifacts in cine acquisition, to register cine-CMRI and late gadolinium CMRI (LGE-CMRI), and to register cine-CMRI with dynamic CT. On the other hand, a contour-based method developed in a previous work was enhanced to account for multiview STE acquisitions. These methods were evaluated on real data in terms of the best metrics to use and of the accuracy of the iconic methods, and to assess the STE to cine-CMRI registration. The fusion of these multisensor data enabled to get insights about the diseased heart in the context of hypertrophic cardiomyopathy (HCM) and cardiac asynchronism. For HCM, we aimed to improve the understanding of STE by fusing fibrosis from LGE-CMRI with strain from multiview 2D STE. This analysis allowed to assess the significance of regional STE strain as a surrogate of the presence of regional myocardial fibrosis. Concerning cardiac asynchronism, we aimed to describe the intra-segment electro-mechanical coupling of the left ventricle using fused data from STE, EAM, CT and, if relevant, from LGE-CMRI. This feasibility study provided new elements to select the optimal sites for LV stimulation.