Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet « SCALA » financé par l’ANR à travers le programme ANR-11-SECU-0005. Son objectif consiste à surveiller des systèmes de contrôle et d’acquisition de données (SCADA) contre des attaques cyber-physiques. Il s'agit de résoudre un problème de détection-localisation séquentielle de signaux transitoires dans des systèmes stochastiques et dynamiques en présence d'états inconnus et de bruits aléatoires. La solution proposée s'appuie sur une approche par redondance analytique composée de deux étapes : la génération de résidus, puis leur évaluation. Les résidus sont générés de deux façons distinctes, avec le filtre de Kalman ou par projection sur l’espace de parité. Ils sont ensuite évalués par des méthodes d’analyse séquentielle de rupture selon de nouveaux critères d’optimalité adaptés à la surveillance des systèmes à sécurité critique. Il s'agit donc de minimiser la pire probabilité de détection manquée sous la contrainte de niveaux acceptables pour la pire probabilité de fausse alarme et la pire probabilité de fausse localisation. Pour la tâche de détection, le problème d’optimisation est résolu dans deux cas : les paramètres du signal transitoire sont complètement connus ou seulement partiellement connus. Les propriétés statistiques des tests sous-optimaux obtenus sont analysées. Des résultats préliminaires pour la tâche de localisation sont également proposés. Les algorithmes développés sont appliqués à la détection et à la localisation d'actes malveillants dans un réseau d’eau potable / This PhD thesis is registered in the framework of the project “SCALA” which received financial support through the program ANR-11-SECU-0005. Its ultimate objective involves the on-line monitoring of Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) systems against cyber-physical attacks. The problem is formulated as the sequential detection and isolation of transient signals in stochastic-dynamical systems in the presence of unknown system states and random noises. It is solved by using the analytical redundancy approach consisting of two steps: residual generation and residual evaluation. The residuals are firstly generated by both Kalman filter and parity space approaches. They are then evaluated by using sequential analysis techniques taking into account certain criteria of optimality. However, these classical criteria are not adequate for the surveillance of safety-critical infrastructures. For such applications, it is suggested to minimize the worst-case probability of missed detection subject to acceptable levels on the worst-case probability of false alarm and false isolation. For the detection task, the optimization problem is formulated and solved in both scenarios: exactly and partially known parameters. The sub-optimal tests are obtained and their statistical properties are investigated. Preliminary results for the isolation task are also obtained. The proposed algorithms are applied to the detection and isolation of malicious attacks on a simple SCADA water network

L’estimation de la pose du corps humain est un problème difficile en vision par ordinateur et les actions de toutes les difficultés de détection d’objet. Cette thèse se concentre sur les problèmes de l’estimation de la pose du corps humain dans les images ou vidéo, y compris la diversité des apparences, les changements de scène et l’éclairage de fond de confusion encombrement. Pour résoudre ces problèmes, nous construisons un modèle robuste comprenant les éléments suivants. Tout d’abord, les méthodes top-down et bottom-up sont combinés à l’estimation pose humaine. Nous étendons le modèle structure picturale (PS) de coopérer avec filtre à particules recuit (APF) pour robuste multi-vues estimation de la pose. Deuxièmement, nous proposons plusieurs parties de mélange à base (MMP) modèle d’une partie supérieure du corps pour l’estimation de la pose qui contient deux étapes. Dans la phase de pré-estimation, il y a trois étapes: la détection du haut du corps, catégorie estimation du modèle pour le haut du corps, et la sélection de modèle complet pour pose estimation. Dans l’étape de l’estimation, nous abordons le problème d’une variété de poses et les activités humaines. Enfin, le réseau de neurones à convolution (CNN) est introduit pour l’estimation de la pose. Un Local Multi-résolution réseau de neurones à convolution (LMR-CNN) est proposé pour apprendre la représentation pour chaque partie du corps. En outre, un modèle hiérarchique sur la base LMR-CNN est défini pour faire face à la complexité structurelle des parties de branche. Les résultats expérimentaux démontrent l’efficacité du modèle proposé / Human pose estimation is a challenging problem in computer vision and shares all the difficulties of object detection. This thesis focuses on the problems of human pose estimation in still images or video, including the diversity of appearances, changes in scene illumination and confounding background clutter. To tackle these problems, we build a robust model consisting of the following components. First, the top-down and bottom-up methods are combined to estimation human pose. We extend the Pictorial Structure (PS) model to cooperate with annealed particle filter (APF) for robust multi-view pose estimation. Second, we propose an upper body based multiple mixture parts (MMP) model for human pose estimation that contains two stages. In the pre-estimation stage, there are three steps: upper body detection, model category estimation for upper body, and full model selection for pose estimation. In the estimation stage, we address the problem of a variety of human poses and activities. Finally, a Deep Convolutional Neural Network (DCNN) is introduced for human pose estimation. A Local Multi-Resolution Convolutional Neural Network (LMR-CNN) is proposed to learn the representation for each body part. Moreover, a LMR-CNN based hierarchical model is defined to meet the structural complexity of limb parts. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed model

Cognitive radio is one of the modern techniques for wireless communication systems to utilize the unused spread spectrum effectively. This novel paradigm makes wireless communication possible with less interference. In our work we have investigated one of the functions of cogni- tive radio called spectrum sensing. We have specifically used the method of Cyclostationary fea- ture detection. Spectrum sensing is also a very effective method to detect spectrum holes and to utilize them. We have implemented spectrum sensing technique in these experiments. A signal is randomly generated which could be Binary shift phase keying (BPSK) or Quadrature phase shift keying (QPSK), then this modulated signal is passed through Additive white Gaussian noise (AWGN), The output signal of AWGN is then passed to cyclostationary detector, various func- tions are pre-implemented inside cyclostationary detector and this includes Fast Fourier trans- form (FFT), Auto correlation, Sliding window to identify that signal. Finally we have demon- strated the results of signal to noise ratio to show the performance evaluation of our experiments. The results have shown a decreasing trend in the probability of incorrect detection by increasing signal to noise ratio.

Le problème de détection et localisation d’anomalie peut être traité comme le problème du test entre des hypothèses multiples (THM) dans le cadre bayésien. Le test bayésien avec la fonction de perte 0−1 est une solution standard pour ce problème, mais les hypothèses alternatives pourraient avoir une importance tout à fait différente en pratique. La fonction de perte 0−1 ne reflète pas cette réalité tandis que la fonction de perte quadratique est plus appropriée. L’objectif de cette thèse est la conception d’un test bayésien avec la fonction de perte quadratique ainsi que son étude asymptotique. La construction de ce test est effectuée en deux étapes. Dans la première étape, un test bayésien avec la fonction de perte quadratique pour le problème du THM sans l’hypothèse de base est conçu et les bornes inférieures et supérieures des probabilités de classification erronée sont calculées. La deuxième étape construit un test bayésien pour le problème du THM avec l’hypothèse de base. Les bornes inférieures et supérieures des probabilités de fausse alarme, des probabilités de détection manquée, et des probabilités de classification erronée sont calculées. A partir de ces bornes, l’équivalence asymptotique entre le test proposé et le test standard avec la fonction de perte 0−1 est étudiée. Beaucoup d’expériences de simulation et une expérimentation acoustique ont illustré l’efficacité du nouveau test statistique / The anomaly detection and localization problem can be treated as a multiple hypotheses testing (MHT) problem in the Bayesian framework. The Bayesian test with the 0−1 loss function is a standard solution for this problem, but the alternative hypotheses have quite different importance in practice. The 0−1 loss function does not reflect this fact while the quadratic loss function is more appropriate. The objective of the thesis is the design of a Bayesian test with the quadratic loss function and its asymptotic study. The construction of the test is made in two steps. In the first step, a Bayesian test with the quadratic loss function for the MHT problem without the null hypothesis is designed and the lower and upper bounds of the misclassification probabilities are calculated. The second step constructs a Bayesian test for the MHT problem with the null hypothesis. The lower and upper bounds of the false alarm probabilities, the missed detection probabilities as well as the misclassification probabilities are calculated. From these bounds, the asymptotic equivalence between the proposed test and the standard one with the 0-1 loss function is studied. A lot of simulation and an acoustic experiment have illustrated the effectiveness of the new statistical test

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2015-12-16T13:33:15Z No. of bitstreams: 1 bernardosottomaiorperalva.pdf: 8631621 bytes, checksum: e4e7f3d592c91e719474b259727bab6c (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2015-12-16T15:15:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 bernardosottomaiorperalva.pdf: 8631621 bytes, checksum: e4e7f3d592c91e719474b259727bab6c (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-16T15:15:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bernardosottomaiorperalva.pdf: 8631621 bytes, checksum: e4e7f3d592c91e719474b259727bab6c (MD5) Previous issue date: 2015-09-11 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Esta tese apresenta técnicas de processamento de dados para a detecção de sinais e estimação de energia usando calorimetria de altas energias. Os calorímetros modernos possuem milhares de canais de leitura e operam sob alta taxa de eventos. Tipicamente, a reconstrução da energia envolve etapas de detecção e estimação, e é baseada na medida da amplitude do sinal (digitalizado) recebido. Os métodos empregados, atualmente, em experimentos de altas energias são baseados em técnicas de minimização da variância e selecionam os sinais de interesse a partir da estimação da energia. Este trabalho explora o uso de filtros casados para a detecção de sinais e faz uso de uma calibração para a estimação da energia dos sinais. Na abordagem proposta, os parâmetros aleatórios do pulso processado (fase e deformação) e a estatística do ruído de fundo são considerados no projeto do filtro digital, aumentando seu desempenho. No caso particular de experimentos onde a probabilidade de empilhamento de sinais é alta, uma outra solução, baseada na desconvolução linear de sinais para estimação de energia, é discutida. As técnicas propostas nesta tese foram implementadas offline e aplicadas no calorímetro de telhas (TileCal) do ATLAS no LHC. Foram utilizados sinais simulados, assim como dados reais adquiridos durante a operação nominal do LHC. Os estimadores propostos apresentaram menor erro quando comparados aos métodos empregados em calorímetros modernos e estão, atualmente, sendo validados para serem utilizados no TileCal. / This thesis presents data processing techniques of signal detection and energy estimation for high energy calorimetry. Modern calorimeters have thousands of readout channels and operate at high event rate conditions. Typically, the energy reconstruction involves both detection and estimation tasks, and it is based on the amplitude estimation of the received digitized signal. The current methods employed by high energy experiments are based on variance minimization techniques, and the valid signals are selected based on the energy estimation. This work explores the use of a technique based on Matched Filter for signal detection, and it makes use of a calibration factor to estimate the energy. In the proposed approach, the stochastic parameters of the pulse (phase and deformation) and the statistics from the background are considered for the filter design in order to increase performance. In particular cases, where the signal pile-up is likely to occur, another promising technique, based on linear signal deconvolution is discussed. The techniques proposed in this thesis were implemented offline and applied on the ATLAS Tile Calorimeter (TileCal) at LHC. Both simulated signals and real data acquired during nominal LHC operation were used. The proposed estimators presented smaller error with respect to the methods currently used in modern calorimeter systems, and they have been extensively tested to be used in TileCal.

L'attention est une fonction au cœur de la cognition qui, à tout moment, nous permet de sélectionner les informations pertinentes à traiter, tout en ignorant les autres. Cette sélection de l’information qui s’opère à la fois dans l'espace et dans le temps résulte de l’intégration des informations sensorielles et d’un contrôle de "haut niveau" en fonction de nos buts. Cette fonction dépend d’un réseau cérébral incluant le système fronto-pariétal et est sous l’influence de différents neuromodulateurs, en particulier la noradrénaline, dont l’action reste encore mal connue. Mon travail de thèse consistait à comprendre le rôle de la noradrénaline sur les processus attentionnels. Mes objectifs étaient d’une part de vérifier notre hypothèse selon laquelle la noradrénaline modulerait les différentes facettes de l’attention (attention spatiale et attention soutenue) et d’autre part d’élucider les mécanismes d’action par lesquelles la noradrénaline exercerait ces effets. Pour répondre à ces questions, nous avons testé l’impact d’une augmentation de la transmission noradrénergique (administration intramusculaire d'atomoxétine) chez le singe, dans des tâches comportementales nécessitant une sélection de l’information visuelle soit dans l’espace (tâche d'attention avec indice et exploration spontanée d'images) soit au cours du temps (tâche de discrimination go/nogo). Nos résultats démontrent que l’atomoxétine facilite les processus attentionnels à la fois dans l’espace et au cours du temps. Dans l’espace, l’atomoxétine module l’orientation de l’attention visuo-spatiale en fonction du contexte, en ajustant le taux d’accumulation sensorielle ou l’impact de la saillance des images sur l’orientation de l’attention. Au cours du temps, l’atomoxétine ajuste la relation entre la sensibilité à discriminer la cible parmi des distracteurs et le biais de réponse des animaux. En résumé, mes résultats démontrent que la noradrénaline influence les deux facettes, spatiale et temporelle de l’attention et suggèrent une action via un ajustement des processus de traitement de l’information sensorielle et un ajustement du contrôle de l’attention au contexte / Attention is a function at the heart of cognition that, at any given moment, enables us to select some information for further processing, while setting aside others. This selection of information that operates both in space and time, results from the integration of sensory information and higher-level control according to our goals. This function depends on a cerebral network including the fronto-parietal system. It is also under the influence of different neuromodulators, in particular norepinephrine, the action of which is still poorly understood.The aim of my PhD work was to understand the role of norepinephrine on attentional processes. My objectives were, on the one hand, to test our hypothesis that norepinephrine is capable of acting on the different facets of attention (spatial attention and sustained attention) and, on the other hand, to elucidate the mechanisms of action by which noradrenaline exerts its action. To answer these questions, we tested the impact of an increase in noradrenergic transmission (intramuscular administration of atomoxetine) in monkeys, using behavioral tasks requiring a selection of visual information in space (cued attentional task and spontaneous image exploration) or over time (go/nogo discrimination task). Our results demonstrate that atomoxetine facilitates attentional processes both in space and over time. In space, atomoxetine modulates the orientation of visuospatial attention according to the context, adjusting the rate of sensory accumulation or the impact of image saliency on attention orientation. Over time, atomoxetine adjusts the relationship between the sensitivity to discriminate a target among distractors and the animal’s response bias.In summary, my results demonstrate that norepinephrine influences both the spatial and temporal facets of attention and suggests an action through an adjustment of sensory information processing and an adjustment of attention control to the context

Thesis (S.M. in Oceanographic Engineering)--Joint Program in Applied Ocean Science and Engineering (Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Ocean Engineering; and the Woods Hole Oceanographic Institution), 1999. / Includes bibliographical references (leaves 85-89). / by Qiang Wang. / S.M.in Oceanographic Engineering

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<p>Examensarbetet är utfört vid Institutionen för teknik och naturvetenskap (ITN) vid Tekniska fakulteten, Linköpings universitet</p>

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