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.

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.

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