Les collisions proton-proton produites par le LHC imposent un environnement radiatif hostile au détecteur ATLAS. Afin de quantifier les effets de cet environnement sur la performance du détecteur et la sécurité du personnel, plusieurs simulations Monte Carlo ont été réalisées. Toutefois, la mesure directe est indispensable pour suivre les taux de radiation dans ATLAS et aussi pour vérifier les prédictions des simulations. À cette fin, seize détecteurs ATLAS-MPX ont été installés à différents endroits dans les zones expérimentale et technique d'ATLAS. Ils sont composés d'un détecteur au silicium à pixels appelé MPX dont la surface active est partiellement recouverte de convertisseurs de neutrons thermiques, lents et rapides. Les détecteurs ATLAS-MPX mesurent en temps réel les champs de radiation en enregistrant les traces des particules détectées sous forme d'images matricielles. L'analyse des images acquises permet d'identifier les types des particules détectées à partir des formes de leurs traces. Dans ce but, un logiciel de reconnaissance de formes appelé MAFalda a été conçu. Étant donné que les traces des particules fortement ionisantes sont influencées par le partage de charge entre pixels adjacents, un modèle semi-empirique décrivant cet effet a été développé. Grâce à ce modèle, l'énergie des particules fortement ionisantes peut être estimée à partir de la taille de leurs traces. Les convertisseurs de neutrons qui couvrent chaque détecteur ATLAS-MPX forment six régions différentes. L'efficacité de chaque région à détecter les neutrons thermiques, lents et rapides a été déterminée par des mesures d'étalonnage avec des sources connues. L'étude de la réponse des détecteurs ATLAS-MPX à la radiation produite par les collisions frontales de protons à 7TeV dans le centre de masse a montré que le nombre de traces enregistrées est proportionnel à la luminosité du LHC. Ce résultat permet d'utiliser les détecteurs ATLAS-MPX comme moniteurs de luminosité. La méthode proposée pour mesurer et étalonner la luminosité absolue avec ces détecteurs est celle de van der Meer qui est basée sur les paramètres des faisceaux du LHC. Vu la corrélation entre la réponse des détecteurs ATLAS-MPX et la luminosité, les taux de radiation mesurés sont exprimés en termes de fluences de différents types de particules par unité de luminosité intégrée. Un écart significatif a été obtenu en comparant ces fluences avec celles prédites par GCALOR qui est l'une des simulations Monte Carlo du détecteur ATLAS. Par ailleurs, les mesures effectuées après l'arrêt des collisions proton-proton ont montré que les détecteurs ATLAS-MPX permettent d'observer la désintégration des isotopes radioactifs générés au cours des collisions. L'activation résiduelle des matériaux d'ATLAS peut être mesurée avec ces détecteurs grâce à un étalonnage en équivalent de dose ambiant. / The LHC proton-proton collisions create a hard radiation environment in the ATLAS detector. In order to quantify the effects of this environment on the detector performance and human safety, several Monte Carlo simulations have been performed. However, direct measurement is indispensable to monitor radiation levels in ATLAS and also to verify the simulation predictions. For this purpose, sixteen ATLAS-MPX devices have been installed at various positions in the ATLAS experimental and technical areas. They are composed of a pixelated silicon detector called MPX whose active surface is partially covered with converter layers for the detection of thermal, slow and fast neutrons. The ATLAS-MPX devices perform real-time measurement of radiation fields by recording the detected particle tracks as raster images. The analysis of the acquired images allows the identification of the detected particle types by the shapes of their tracks. For this aim, a pattern recognition software called MAFalda has been conceived. Since the tracks of strongly ionizing particles are influenced by charge sharing between adjacent pixels, a semi-empirical model describing this effect has been developed. Using this model, the energy of strongly ionizing particles can be estimated from the size of their tracks. The converter layers covering each ATLAS-MPX device form six different regions. The efficiency of each region to detect thermal, slow and fast neutrons has been determined by calibration measurements with known sources. The study of the ATLAS-MPX devices response to the radiation produced by proton-proton collisions at a center of mass energy of 7TeV has demonstrated that the number of recorded tracks is proportional to the LHC luminosity. This result allows the ATLAS-MPX devices to be employed as luminosity monitors. To perform an absolute luminosity measurement and calibration with these devices, the van der Meer method based on the LHC beam parameters has been proposed. Since the ATLAS-MPX devices response and the luminosity are correlated, the results of measuring radiation levels are expressed in terms of particle fluences per unit integrated luminosity. A significant deviation has been obtained when comparing these fluences with those predicted by GCALOR, which is one of the ATLAS detector simulations. In addition, radiation measurements performed at the end of proton-proton collisions have demonstrated that the decay of radionuclides produced during collisions can be observed with the ATLAS-MPX devices. The residual activation of ATLAS components can be measured with these devices by means of ambient dose equivalent calibration.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la recherche d’images similaires avec des descripteurs structurés par découpages d’images sur les graphes.Nous proposons une nouvelle approche appelée “bag-of-bags of words” (BBoW) pour la recherche d’images par le contenu (CBIR). Il s’agit d’une extension du modèle classique dit sac-de-mots (bag of words - BoW). Dans notre approche, une image est représentée par un graphe placé sur une grille régulière de pixels d’image. Les poids sur les arêtes dépendent de caractéristiques locales de couleur et texture. Le graphe est découpé en un nombre fixe de régions qui constituent une partition irrégulière de l’image. Enfin, chaque partition est représentée par sa propre signature suivant le même schéma que le BoW. Une image est donc décrite par un ensemble de signatures qui sont ensuite combinées pour la recherche d’images similaires dans une base de données. Contrairement aux méthodes existantes telles que Spatial Pyramid Matching (SPM), le modèle BBoW proposé ne repose pas sur l’hypothèse que des parties similaires d’une scène apparaissent toujours au même endroit dans des images d’une même catégorie. L’extension de cette méthode ` a une approche multi-échelle, appelée Irregular Pyramid Matching (IPM), est ´ également décrite. Les résultats montrent la qualité de notre approche lorsque les partitions obtenues sont stables au sein d’une même catégorie d’images. Une analyse statistique est menée pour définir concrètement la notion de partition stable.Nous donnons nos résultats sur des bases de données pour la reconnaissance d’objets, d’indexation et de recherche d’images par le contenu afin de montrer le caractère général de nos contributions / Image representation is a fundamental question for several computer vision tasks. The contributions discussed in this thesis extend the basic bag-of-words representations for the tasks of object recognition and image retrieval.In the present thesis, we are interested in image description by structural graph descriptors. We propose a model, named bag-of-bags of words (BBoW), to address the problems of object recognition (for object search by similarity), and especially Content-Based Image Retrieval (CBIR) from image databases. The proposed BBoW model, is an approach based on irregular pyramid partitions over the image. An image is first represented as a connected graph of local features on a regular grid of pixels. Irregular partitions (subgraphs) of the image are further built by using graph partitioning methods. Each subgraph in the partition is then represented by its own signature. The BBoW model with the aid of graphs, extends the classical bag-of-words (BoW) model by embedding color homogeneity and limited spatial information through irregular partitions of an image. Compared to existing methods for image retrieval, such as Spatial Pyramid Matching (SPM), the BBoW model does not assume that similar parts of a scene always appear at the same location in images of the same category. The extension of the proposed model to pyramid gives rise to a method we named irregular pyramid matching (IPM).The experiments demonstrate the strength of our approach for image retrieval when the partitions are stable across an image category. The statistical analysisof subgraphs is fulfilled in the thesis. To validate our contributions, we report results on three related computer vision datasets for object recognition, (localized)content-based image retrieval and image indexing. The experimental results in a database of 13,044 general-purposed images demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed BBoW framework.

Les signaux électroencéphalographiques enregistrés chez les patients épileptiques reflètent, en dehors des périodes correspondant aux crises d'épilepsie, des signaux transitoires appelés "activités épileptiformes" (AE). L'analyse des AE peut contribuer à l'étude des épilepsies partielles pharmaco-résistantes. Une méthode de caractérisation de la dynamique spatio-temporelle des AE dans des signaux EEG de profondeur est présentée dans ce document. La méthode est constituée de quatre étapes:<br /><br />1. Détection des AE monovoie. La méthode de détection, qui repose sur une approche heuristique, utilise un banc de filtres en ondelettes pour réhausser la composante pointue des AE (généralement appelée "spike" dans la littérature). La valeur moyenne des statistiques obtenues en sortie de chaque filtre est ensuite analysée avec un algorithme de Page-Hinkley dans le but de détecter des changements abrupts correspondant aux spikes.<br /><br />2. Fusion des AE. Cette procédure recherche des co-occurrences entre AE monovoie à l'aide d'une fenêtre glissante puis forme des AE multivoies.<br /><br />3. Extraction des sous-ensembles de voies fréquement et significativement activées lors des AE multivoies (appelés "ensembles d'activation").<br /><br />4. Evaluation de l'éxistence d'un ordre d'activation temporel reproductible (éventuellement partiel) au sein de chaque ensemble d'activation.<br /><br />Les méthodes proposées dans chacune des étapes ont tout d'abord été évaluées à l'aide de signaux simulés (étape 1) ou à l'aide de models Markoviens (étapes 2-4). Les résultats montrent que la méthode complète est robuste aux effets des fausses-alarmes. Cette méthode a ensuite été appliquée à des signaux enregistrés chez 8 patients (chacun contenant plusieurs centaines d'AE). Les résultats indiquent une grande reproductibilité des distributions spatio-temporelles des AE et ont permis l'identification de réseaux anatomo-fonctionnels spécifiques.

Cette thèse s'intéresse à l'application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction de propriétés moléculaires. Dans ce manuscrit, nous présentons un état de l'art des méthodes à noyaux sur graphes définies dans le cadre de la chémoinformatique et plus particulièrement les noyaux sur graphes basés sur les sacs de motifs. Dans ce cadre, nous proposons un nouveau noyau sur graphes basé sur un ensemble explicite de sous-arbres, appelés treelets, permettant d'encoder une grande partie de l'information structurelle acyclique des graphes moléculaires. Nous proposons également de combiner ce noyau avec des méthodes d'apprentissage à noyaux multiples afin d'extraire un ensemble de motifs pertinents. Cette contribution est ensuite étendue en incluant l'information cyclique encodée par deux représentations moléculaires définies par le graphe de cycles pertinents et l'hypergraphe de cycles pertinents. Le graphe des cycles pertinents permet d'encoder le système cyclique d'une molécule. L'hypergraphe de cycles pertinents correspond à une nouvelle représentation moléculaire permettant d'encoder à la fois le système cyclique d'une molécule ainsi que les relations d'adjacence entre les cycles et les parties acycliques. Nous proposons également deux noyaux sur graphes utilisant ces représentations. Enfin, la dernière partie vise à définir des noyaux sur graphes pour la chémoinformatique basés sur la distance d'édition. Un premier noyau est basé sur un opérateur de régularisation utilisant la distance d'édition entre graphes moléculaires. Le second noyau introduit la comparaison de treelets dissimilaires basée sur un algorithme de calcul de la distance d'édition entre treelets.

Il est beaucoup plus fréquent d'entendre parler de capture que de mesure de mouvement. On peut y voir l'intuition que derrière le mot mouvement se conçoit un phénomène plus complexe que la donnée de marqueurs qui en constitue aujourd'hui la norme d'instrumentation rigoureuse. Si le marqueur est quantifiable, le mouvement conserve une qualité supplémentaire à explorer. Je retrace ainsi ici les travaux de recherche que j'ai encadrés ces dernières années sur cette notion de capture de mouvement, à travers les outils scientifiques que sont la mesure et le modèle. Mes activités ont été initialement dédiées à l'animation 3D, puis se sont progressivement tournées vers des enjeux liés à l'anatomie. Les contributions en animation 3D ont d'abord porté sur la recherche d'espaces paramétriques optimaux pour mesurer et générer le mouvement articulé. L'optimalité est à prendre ici au sens de la recherche d'une réduction de dimensions qui préserve au mieux la qualité du mouvement. Elle s'est déclinée autour d'applications pour l'analyse vidéo du mouvement, en particuliers animal, sur la compression de données de mouvement articulé et l'édition de pose de personnage 3D. Ces différents thèmes ce sont structurés autour de modèles d'analyse statistique multidimensionnelle appris des différentes sources données, vidéo ou articulaires, conduisant à un paramétrage de haut niveau du mouvement. J'ai ensuite abordé différents aspects de l'intégration de données réelles dans des modèles d'animation physiques. Le mouvement animal a été étudié à travers une simulation de quadrupèdes dont les paramètres ont été optimisés par rapport à des données "terrain". Le mouvement humain a quant à lui été modélisé à travers le développement d'une formulation en mécanique Lagrangienne des paramètres de haut niveau identifiés précédemment. Une mesure des aspects dynamiques a été menée pour les situations de contacts multiples avec une application d'estimation de forces directement à partir de la cinématique. Une grande partie de mon activité de recherche a aussi porté sur le développement de systèmes expérimentaux pour le petit animal de laboratoire. Les tests sur rongeurs sont les premières étapes de toute mise sur le marché de médicament, de l'évaluation de la toxicité de substance chimique impliquée dans l'agro-alimentaire et de beaucoup de recherche en génétique grace au phénotypage. L'activité motrice est un indice princeps du comportement et donc sa quantification un enjeu important. Je me suis donc intéressé à la mesure 3D du mouvement du rongeur sous diverses conditions, du laboratoire d'anatomie comparée au vol parabolique en apesanteur. Des modèles anatomiques 3D ont été développés et couplés aux méthodes d'estimation de mouvement à partir de la vidéo. Ces recherches expérimentales ont conduit à la mise en place d'une nouvelle plateforme d'analyse construite autour d'un réseau de caméras et de cinéradiograpie biplanaire.

Les dernières années, la taille des collections vidéo a connu une forte augmentation. La recherche et la navigation efficaces dans des telles collections demande une indexation avec des termes pertinents, ce qui nous amène au sujet de cette thèse, l'indexation sémantique des vidéos. Dans ce contexte, le modèle Sac de Mots (BoW), utilisant souvent des caractéristiques SIFT ou SURF, donne de bons résultats sur les images statiques. Notre première contribution est d'améliorer les résultats des descripteurs SIFT/SURF BoW sur les vidéos en pré-traitant les vidéos avec un modèle de rétine humaine, ce qui rend les descripteurs SIFT/SURF BoW plus robustes aux dégradations vidéo et qui leurs donne une sensitivité à l'information spatio-temporelle. Notre deuxième contribution est un ensemble de descripteurs BoW basés sur les trajectoires. Ceux-ci apportent une information de mouvement et contribuent vers une description plus riche des vidéos. Notre troisième contribution, motivée par la disponibilité de descripteurs complémentaires, est une fusion tardive qui détermine automatiquement comment combiner un grand ensemble de descripteurs et améliore significativement la précision moyenne des concepts détectés. Toutes ces approches sont validées sur les bases vidéo du challenge TRECVid, dont le but est la détection de concepts sémantiques visuels dans un contenu multimédia très riche et non contrôlé.

La connaissance de l'attitude, de l'altitude, de la segmentation du sol et du mouvement est essentielle pour la navigation d'un drone, en particulier durant les phases critiques de décollage et d'atterrissage. Dans ce travail de thèse, nous présentons un système stéréoscopique hybride composé d'une caméra fisheye et d'une caméra perspective pour estimer les paramètres de navigation d'un drone. À partir de ce capteur, une approche systémique est proposée. Contrairement aux méthodes classiques de stéréovision basées sur l'appariement de primitives, nous proposons des méthodes qui évitent toute mise en correspondance entre les vues hybrides. Une technique de plane-sweeping est suggérée pour déterminer l'altitude et détecter le plan du sol. La rotation et la translation du mouvement sont ensuite découplés : la vue fisheye contribue à évaluer l'attitude et l'orientation tandis que la vue perspective contribue à apporter l'échelle métrique de la translation. Le mouvement peut ainsi être estimé de façon robuste et à l'échelle métrique grâce à la connaissance de l'altitude. Cette méthode repose sur l'algorithme des 2-points complété par un filtre de Kalman. Nous proposons des approches robustes, temps réel et précises, exclusivement basées sur la vision avec une implémentation C++. Bien que cette approche évite l'utilisation de capteurs autres que les caméras, ce système peut également être appuyé par une centrale inertielle.

Dans le domaine de la robotique, la vision omnidirectionnelle est privilégiée car elle augmente le champ de vision des capteurs ce qui permet une meilleur navigation et localisation des robots. Les capteurs catadioptriques (combinaison de miroir(s) + caméra(s)) représentent une solution simple et rapide pour atteindre une vue large satisfaisante. Cependant, à cause de la géométrie des miroirs de révolution utilisés, ces capteurs fournissent des images possédant une résolution non uniforme et entrainent des distorsions géométriques. Deux approches sont présentées dans la littérature pour remédier à ces désagréments. La première consiste à traiter les images omnidirectionnelles comme étant des images perspectives, tandis que la seconde utilise des méthodes adaptées à la géométrie des capteurs en travaillant sur des espaces équivalents (Sphère, cylindre). Le principal atout de la première approche est le gain en temps de traitement par contre la qualité des résultats est souvent dépassée par celle des méthodes adaptées. Dans le cadre des travaux de cette thèse, nous avons choisi la voie de la première catégorie. L'objectif est de proposer des méthodes (mise en correspondance, détection de contour et détection de coin) permettant d'améliorer les résultats des traitements des images omnidirectionnelles. Les méthodes proposées sont basées sur des mesures statistiques. Elles présentent l'avantage de parcourir les images omnidirectionnelles par des voisinages (fenêtres) de taille fixe, sans passer par leurs adaptations aux caractéristiques intrinsèques du capteur et à la géométrie du miroir utilisé. Elle présente également l'avantage de ne pas faire appel à la dérivation qui accentue l'effet du bruit aux hautes fréquences de l'image. Les méthodes proposées ont été d'abord validées sur des images perspectives avant d'être appliquées sur les images omnidirectionnelles. Les résultats comparatifs obtenus sont satisfaisants.

Une nouvelle approche pour la mise en correspondance des objets 3D en présence des transformations non-rigides et des modèles partiellement similaires est proposée dans le cadre de cette thèse. L'approche est composée de deux phases. Une première phase pour la description d'objets et une deuxième phase de mesure de similarité. Pour décrire un objet 3D, nous avons choisi une méthode basée sur des descripteurs locaux. La méthode consiste à extraire d'un objet 3D un ensemble de points caractéristiques pour lesquels deux descripteurs locaux sont calculés. Le premier descripteur Geodesic cord descriptor représente la distribution des distances géodésiques entre un point caractéristique et l'ensemble des points de la surface de l'objet 3D. Le deuxième descripteur Curve based descriptor permet de représenter la surface 3D de l'objet par un ensemble de courbes. La forme de ces courbes est analysée à l'aide d'outils issus de la géométrie Riemannienne. Pour mesurer la similarité entre les objets 3D, nous avons utilisé deux techniques différentes dont l'une est basée sur les fonctions de croyance et l'autre est basée sur les sac-de-mots. Afin de valider notre approche nous l'avons adaptée à deux applications différentes à savoir la recherche et la classification d'objets 3D. Les résultats obtenus sur différent benchmarks montrent une efficacité et une pertinence comparés avec les autres méthodes de l'état-de-l'art.

Dans le contexte de la reconnaissance de forme et de l'observation de similarité d'un objet parmi d'autres, les caractéristiques de forme extraites de son image sont des outils puissants. En effet la forme de l'objet est habituellement et fortement liée à sa fonctionnalité et son identité. S'appuyant sur cette forme, un éventail de méthodes par extraction de caractéristiques et mesures de similarité a été proposé dans la littérature. De nombreuses et diverses applications sont susceptibles d'utiliser ces caractéristiques de forme. L'invariance géométrique et la résistance aux déformations sont des propriétés importantes que doivent posséder ces caractéristiques et mesures de similarité. Dans cette thèse, trois nouveaux descripteurs de forme sont développés. Les deux premiers, celui par différence de surfaces et contrôlée par l'échelle (SCAD) et celui correspondant au vecteur de surfaces partielles normalisées (NPAV), sont fondés sur une normalisation "iso-surface" (IAN). SCAD est un vecteur dont les éléments sont les différences de surface entre les principaux segments du contour original et contour filtré. Ces segments sont définis par des ensembles de points entre chaque paire de points de courbure nulle, relative au contour filtré et au contour original. En nous appuyant sur deux théorèmes que nous proposons et en prenant en considération surface partielle, transformée affine et filtrage linéaire, nous avons défini le second descripteur, NPAV. Nous prouvons alors, que pour tout contour filtré linéairement, la surface d'un triangle, dont les sommets sont le barycentre du contour et une paire de points successifs sur le contour normalisé, reste linéaire sous toutes les transformations affines. Ainsi est établie une relation entre filtrage et transformation affine. Les deux descripteurs SCAD et NPAV ont la propriété d'invariance aux transformations affines. Comparant les deux approches SCAD et NPAV, SCAD s'avère plus compact que NPAV mais les performances de NPAV sont meilleures que celles de SCAD. La dernière approche proposée est la représentation par "contexte des cordes". Cette représentation décrit une distribution des longueurs de cordes selon une orientation. L'histogramme représentant ce contexte des cordes est compacté et normalisé dans une matrice caractéristique. Une mesure de similarité est alors définie sur cette matrice. La méthode proposée est insensible à la translation, à la rotation et au changement d'échelle; de plus, elle s'avère robuste aux faibles occultations, aux déformations élastiques et au bruit. En outre, son évaluation sur des objets réels souligne tous ses atouts dans le contexte des applications de la vision. Ces nouveaux descripteurs de forme proposés sont issus d'une recherche et d'études menées sur une quarantaine de techniques de la littérature. Contrairement à la classification traditionnelle, ici, les approches de descripteurs de forme sont classées selon leurs approches de traitement: ceci facilite ainsi le choix du traitement approprié. Une description et une étude de ces approches est ici fournie, et nous reprenons certaines d'entre elles dans une évaluation comparative avec les nôtres et ce sur différentes bases de données