Reproduction de : Thèse de doctorat : Intelligence artificielle : Toulouse 3 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 120-124.

Thèse de doctorat : Sciences informatiques : Paris 12 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. : 100 réf.

Th. doct.--Vision par ordinateur--Nice-Sophia Antipolis, 1996. / Bibliogr. p. 199-204. Résumé en anglais et en français. 1996 d'après la déclaration de dépôt légal.

Th. doct.--Math. appl.--Paris 9, 1996. / Bibliogr. p. 209-221. Résumé. 1996 d'après la déclaration de dépôt légal.

Th. doct.--Informatique temps réel, robotique-automatique--Paris--Éc. natl. supér. mines, 1997. / Bibliogr. p. 159-164. Résumé en anglais et en français. 1997 d'après la déclaration de dépôt légal.

Th. doct.-ing.--Électronique, électrotechn., autom.--Toulouse--I.N.P., 1979. N°: 68.

La présente thèse propose un algorithme de segmentation de bas niveau pour des environnements complexes, allant de scènes intérieures peuplées aux scènes extérieures dynamiques. Basé sur des méthodes d'apprentissage développées pour une séquence vidéo où la caméra est fixe, le système est en mesure d'identifier les sections de l'image appartenant aux objets ou personnes d'avant-plan et ce, en dépit de perturbations temporelles de l'image de l'arrière-plan causées par les ombres, éléments naturels, changements d'illumination, etc. Nous proposons un cadre statistique d'estimation de densité de probabilité basé sur des kernels (KDE). Méthode polyvalente, les KDE requièrent toutefois des séquences d'entraînement où l'activité de l'avant-plan est minimale afin d'obtenir une bonne description initiale de la distribution de l'arrière-plan. Afin d'augmenter la flexibilité de ce type d'approche, nous exploitons la cohérence spatiale des événements d'avant-plan : en minimisant une fonction d'énergie globale par coupure de graphe, nous estimons les probabilités à priori et les densités associées à l'avant et l'arrière-plan pour chaque pixel de la scène. Pour y arriver, des indices tels la dispersion des données, la probabilité associée aux modes dans l'espace RGB, la persistance spatiale des événements et l'entropie relative des régions dans l'image sont utilisés dans un cadre statistique cohérent. Les ombres projetées qui sont détectées lors du processus de soustraction d'arrière-plan induisent des perturbations, tels la distorsion et la fusion des silhouettes, qui nuisent à la performance générale d'algorithmes de plus haut niveau dans un contexte de surveillance vidéo. Deux stratégies sont alors proposées afin de d'éliminer l'ombre projetée de la région d'intérêt. La première méthode utilise la capacité d'apprentissage de l'algorithme de Mixtures de Gaussiennes (GMM) dans le but de caractériser le comportement des ombres projetées sur les surfaces composant l'arrière-plan. La deuxième méthode s'appuie sur les propriétés physiques de l'ombre projetée et d'une mesure de gradient dans un cadre statistique non paramétrique afin d'estimer les valeurs d'atténuation des surfaces ombragées. La méthode permet la différenciation des ombres et de l'avant-plan lorsque ceux-ci partagent des valeurs de chromaticité similaire. Les résultats démontrent que notre approche est efficace dans une multitude de scénarios complexes.

L'intérêt envers la neuroscience informatique pour les applications d'intelligence arti- cielle est motivé par plusieurs raisons. Parmi elles se retrouve la rapidité avec laquelle le domaine evolue, promettant de nouvelles capacités pour l'ingénieur. Dans cette thèse, une méthode exploitant les récents avancements en neuroscience informatique est présentée: la machine à état liquide (\liquid state machine"). Une machine à état liquide est un modèle de calcul de données inspiré de la biologie qui permet l'apprentissage sur des ux de données. Le modèle représente un outil prometteur de reconnaissance de formes temporelles. Déjà, il a démontré de bons résultats dans plusieurs applications. En particulier, la reconnaissance de formes temporelles est un problème d'intérêt dans les applications militaires de surveillance telle que la reconnaissance automatique de cibles. Jusqu'à maintenant, la plupart des machines à état liquide crées pour des problèmes de reconnaissance de formes sont demeurées semblables au modèle original. D'un point de vue ingénierie, une question se dégage: comment les machines à état liquide peuvent-elles être adaptées pour améliorer leur aptitude à solutionner des problèmes de reconnaissance de formes temporelles ? Des solutions sont proposées. La première solution suggèrée se concentre sur l'échantillonnage de l'état du liquide. À ce sujet, une méthode qui exploite les composantes fréquentielles du potentiel sur les neurones est définie. La combinaison de différents types de vecteurs d'état du liquide est aussi discutée. Deuxièmement, une méthode pour entrâner le liquide est développée. La méthode utilise la plasticité synaptique à modulation temporelle relative pour modeler le liquide. Une nouvelle approche conditionnée par classe de données est proposée, où différents réseaux de neurones sont entraînés exclusivement sur des classes particuli ères de données. Concernant cette nouvelle approche ainsi que celle concernant l'échantillonnage du liquide, des tests comparatifs ont été effectués avec l'aide de jeux de données simulées et réelles. Les tests permettent de constater que les méthodes présentées surpassent les méthodes conventionnelles de machine à état liquide en termes de taux de reconnaissance. Les résultats sont encore plus encourageants par le fait qu'ils ont été obtenus sans l'optimisation de plusieurs paramètres internes pour les differents jeux de données testés. Finalement, des métriques de l'état du liquide ont été investiguées pour la prédiction de la performance d'une machine à état liquide. / There are a number of reasons that motivate the interest in computational neuroscience for engineering applications of artificial intelligence. Among them is the speed at which the domain is growing and evolving, promising further capabilities for artificial intelligent systems. In this thesis, a method that exploits the recent advances in computational neuroscience is presented: the liquid state machine. A liquid state machine is a biologically inspired computational model that aims at learning on input stimuli. The model constitutes a promising temporal pattern recognition tool and has shown to perform very well in many applications. In particular, temporal pattern recognition is a problem of interest in military surveillance applications such as automatic target recognition. Until now, most of the liquid state machine implementations for spatiotemporal pattern recognition have remained fairly similar to the original model. From an engineering perspective, a challenge is to adapt liquid state machines to increase their ability for solving practical temporal pattern recognition problems. Solutions are proposed. The first one concentrates on the sampling of the liquid state. In this subject, a method that exploits frequency features of neurons is defined. The combination of different liquid state vectors is also discussed. Secondly, a method for training the liquid is developed. The method implements synaptic spike-timing dependent plasticity to shape the liquid. A new class-conditional approach is proposed, where different networks of neurons are trained exclusively on particular classes of input data. For the suggested liquid sampling methods and the liquid training method, comparative tests were conducted with both simulated and real data sets from different application areas. The tests reveal that the methods outperform the conventional liquid state machine approach. The methods are even more promising in that the results are obtained without optimization of many internal parameters for the different data sets. Finally, measures of the liquid state are investigated for predicting the performance of the liquid state machine.

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.

La détection des objets transportés est un des prérequis pour développer des systèmes qui cherchent à comprendre les activités impliquant des personnes et des objets. Cette thèse présente de nouvelles méthodes pour détecter et segmenter les objets transportés dans des vidéos de surveillance. Les contributions sont divisées en trois principaux chapitres. Dans le premier chapitre, nous introduisons notre détecteur d’objets transportés, qui nous permet de détecter un type générique d’objets. Nous formulons la détection d’objets transportés comme un problème de classification de contours. Nous classifions le contour des objets mobiles en deux classes : objets transportés et personnes. Un masque de probabilités est généré pour le contour d’une personne basé sur un ensemble d’exemplaires (ECE) de personnes qui marchent ou se tiennent debout de différents points de vue. Les contours qui ne correspondent pas au masque de probabilités généré sont considérés comme des candidats pour être des objets transportés. Ensuite, une région est assignée à chaque objet transporté en utilisant la Coupe Biaisée Normalisée (BNC) avec une probabilité obtenue par une fonction pondérée de son chevauchement avec l’hypothèse du masque de contours de la personne et du premier plan segmenté. Finalement, les objets transportés sont détectés en appliquant une Suppression des Non-Maxima (NMS) qui élimine les scores trop bas pour les objets candidats. Le deuxième chapitre de contribution présente une approche pour détecter des objets transportés avec une méthode innovatrice pour extraire des caractéristiques des régions d’avant-plan basée sur leurs contours locaux et l’information des super-pixels. Initiallement, un objet bougeant dans une séquence vidéo est segmente en super-pixels sous plusieurs échelles. Ensuite, les régions ressemblant à des personnes dans l’avant-plan sont identifiées en utilisant un ensemble de caractéristiques extraites de super-pixels dans un codebook de formes locales. Ici, les régions ressemblant à des humains sont équivalentes au masque de probabilités de la première méthode (ECE). Notre deuxième détecteur d’objets transportés bénéficie du nouveau descripteur de caractéristiques pour produire une carte de probabilité plus précise. Les compléments des super-pixels correspondants aux régions ressemblant à des personnes dans l’avant-plan sont considérés comme une carte de probabilité des objets transportés. Finalement, chaque groupe de super-pixels voisins avec une haute probabilité d’objets transportés et qui ont un fort support de bordure sont fusionnés pour former un objet transporté. Finalement, dans le troisième chapitre, nous présentons une méthode pour détecter et segmenter les objets transportés. La méthode proposée adopte le nouveau descripteur basé sur les super-pixels pour iii identifier les régions ressemblant à des objets transportés en utilisant la modélisation de la forme humaine. En utilisant l’information spatio-temporelle des régions candidates, la consistance des objets transportés récurrents, vus dans le temps, est obtenue et sert à détecter les objets transportés. Enfin, les régions d’objets transportés sont raffinées en intégrant de l’information sur leur apparence et leur position à travers le temps avec une extension spatio-temporelle de GrabCut. Cette étape finale sert à segmenter avec précision les objets transportés dans les séquences vidéo. Nos méthodes sont complètement automatiques, et font des suppositions minimales sur les personnes, les objets transportés, et les les séquences vidéo. Nous évaluons les méthodes décrites en utilisant deux ensembles de données, PETS 2006 et i-Lids AVSS. Nous évaluons notre détecteur et nos méthodes de segmentation en les comparant avec l’état de l’art. L’évaluation expérimentale sur les deux ensembles de données démontre que notre détecteur d’objets transportés et nos méthodes de segmentation surpassent de façon significative les algorithmes compétiteurs. / Detecting carried objects is one of the requirements for developing systems that reason about activities involving people and objects. This thesis presents novel methods to detect and segment carried objects in surveillance videos. The contributions are divided into three main chapters. In the first, we introduce our carried object detector which allows to detect a generic class of objects. We formulate carried object detection in terms of a contour classification problem. We classify moving object contours into two classes: carried object and person. A probability mask for person’s contours is generated based on an ensemble of contour exemplars (ECE) of walking/standing humans in different viewing directions. Contours that are not falling in the generated hypothesis mask are considered as candidates for carried object contours. Then, a region is assigned to each carried object candidate contour using Biased Normalized Cut (BNC) with a probability obtained by a weighted function of its overlap with the person’s contour hypothesis mask and segmented foreground. Finally, carried objects are detected by applying a Non-Maximum Suppression (NMS) method which eliminates the low score carried object candidates. The second contribution presents an approach to detect carried objects with an innovative method for extracting features from foreground regions based on their local contours and superpixel information. Initially, a moving object in a video frame is segmented into multi-scale superpixels. Then human-like regions in the foreground area are identified by matching a set of extracted features from superpixels against a codebook of local shapes. Here the definition of human like regions is equivalent to a person’s probability map in our first proposed method (ECE). Our second carried object detector benefits from the novel feature descriptor to produce a more accurate probability map. Complement of the matching probabilities of superpixels to human-like regions in the foreground are considered as a carried object probability map. At the end, each group of neighboring superpixels with a high carried object probability which has strong edge support is merged to form a carried object. Finally, in the third contribution we present a method to detect and segment carried objects. The proposed method adopts the new superpixel-based descriptor to identify carried object-like candidate regions using human shape modeling. Using spatio-temporal information of the candidate regions, consistency of recurring carried object candidates viewed over time is obtained and serves to detect carried objects. Last, the detected carried object regions are refined by integrating information of their appearances and their locations over time with a spatio-temporal extension of GrabCut. This final stage is used to accurately segment carried objects in frames. Our methods are fully automatic, and make minimal assumptions about a person, carried objects and videos. We evaluate the aforementioned methods using two available datasets PETS 2006 and i-Lids AVSS. We compare our detector and segmentation methods against a state-of-the-art detector. Experimental evaluation on the two datasets demonstrates that both our carried object detection and segmentation methods significantly outperform competing algorithms.