Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au problème de la ré-identification de personnes dans le cadre de bases d'identités ouvertes. Ré-identifier une personne suppose qu'elle a déjà été identifiée auparavant. La galerie fait référence aux identités connues. Dans le cas de bases d'identités ouvertes, la galerie ne contient pas toutes les identités possibles. Ainsi une personne requête peut être une des personnes de la galerie, mais peut aussi ne pas être présente dans la galerie. Ré-identifier en base ouverte consiste donc non seulement à ranger par ordre de similarité les identités galeries les plus semblables à la personne requête mais également à rejeter les personnes requêtes si elles ne correspondent à aucune personne de la galerie. Une de nos contributions, COPReV, s'appuie exclusivement sur des contraintes de vérification afin d'apprendre une projection des descripteurs telle que la distance entre les descripteurs d'une même personne soit inférieure à un seuil et que la distance entre les descripteurs de deux personnes distinctes soit supérieure au même seuil. Nos autres contributions se basent sur des méthodes parcimonieuses collaboratives qui sont performantes pour résoudre des tâches de classement. Nous proposons d'améliorer ces méthodes en introduisant un aspect vérification grâce à une collaboration élargie. De plus, une variante bidirectionnelle de cette approche la rend encore plus robuste et donne des résultats meilleurs que les autres approches actuelles de l'état de l'art dans le cadre de la ré-identification de personne en base d'identités ouverte. / In this thesis we tackle the open world person re-identification task in which the people we want to re-identify (probe) might not appear in the database of known identities (gallery). For a given probe person, the goal is to find out whether he is present in the gallery or not and if so, who he is. Our first contribution is based on a verification formulation of the problem. A linear transformation of the features is learnt so that the distance between features of the same person are below a threshold and that of distinct people are above that same threshold so that it is easy to determine whether two sets of images represent the same person or not. Our other contributions are based on collaborative sparse representations. A usual way to use collaborative sparse representation for re-identification is to approximate the feature of a probe image by a sparse linear combination of gallery elements, where all the known identities collaborate but only the most similar elements are selected. Gallery identities are then ranked according to how much they contributed to the approximation. We propose to enhance the collaborative aspect so that collaborative sparse representations can be used not only as a ranking tool but also as a detection tool which rejects wrong matches. A bidirectional variant gives even more robust results by taking into account the fact that a good match is a match where there is a reciprocal relation in which both the probe and the gallery identities consider the other one as a good match. COPReV shows average performances but bidirectional collaboration enhanced sparse representation method outperforms state-of-the-art methods for open world scenarios.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-26T11:21:06Z No. of bitstreams: 1 leandrorodriguesmansosilva.pdf: 2486503 bytes, checksum: f7db682d8ff4382dc706f061419d2a67 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-26T12:26:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 leandrorodriguesmansosilva.pdf: 2486503 bytes, checksum: f7db682d8ff4382dc706f061419d2a67 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-26T12:26:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 leandrorodriguesmansosilva.pdf: 2486503 bytes, checksum: f7db682d8ff4382dc706f061419d2a67 (MD5) Previous issue date: 2016-02-24 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de métodos de compressão e descompressão de sinais elétricos advindos de sistemas de potência. O método de compressão é baseada em três estágios: a Detecção de Novidades; um estágio de Compressão com Perdas, baseado na Transformada Wavelet Discreta; e finalmente, um estágio de Compressão sem Perdas, baseado no algoritmo Lempel-Ziv-Welch. Foi desenvolvido também, um método para a reconstrução dos sinais comprimidos, que é baseado na Transformada Wavelet Inversa, núcleos de Transformada Discreta de Fourier e na frequência estimada do sinal. A parte de compressão utiliza técnicas de processamento digital de sinais em tempo real, e foi desenvolvida de modo a ser implementada em plataforma FPGA, e a parte de descompressão é executada em um software offline. O trabalho apresenta também um estudo de técnicas de representação esparsa de sinais em dicionários redundantes, com o objetivo de avaliar seu desempenho quando aplicadas à compressão de sinais elétricos, e também, a viabilidade de implementá-las em tempo real, substituindo a Transformada Wavelet Discreta, no estágio de Compressão com Perdas no sistema mencionado anteriormente. / The present work presents the development of a method for power systems signal compression and decompression. The compression method is based in three stages: the novelty detection; the Lossy Compression based on the Discrete Wavelet Transform; and a Lossless Compression stage based on Lempel-Ziv-Welch algorithm. A decompression method was also developed to reconstruct the compressed signals, it is based on Inverse Wavelet Transform, Discrete Fourier Transform cores and the estimated frequency of the signal. The compression part uses digital signal processing techniques in real time, and it was developed to be implemented in FPGA platform. The decompression part runs offline in a PC software. This work also presents a study of sparse representation over redundant dictionaries techniques, in order to evaluate its performance when applied to electrical signal compression, and also the feasibility of implementing them in real time, replacing the Wavelet Transform compression stage in the system mentioned above.

Dans ce manuscrit de thèse, nous introduisons les avancées récentes sur la décomposition en matrices (et tenseurs) de rang faible et parcimonieuse ainsi que les contributions pour faire face aux principaux problèmes dans ce domaine. Nous présentons d’abord un aperçu des méthodes matricielles et tensorielles les plus récentes ainsi que ses applications sur la modélisation d’arrière-plan et la segmentation du premier plan. Ensuite, nous abordons le problème de l’initialisation du modèle de fond comme un processus de reconstruction à partir de données manquantes ou corrompues. Une nouvelle méthodologie est présentée montrant un potentiel intéressant pour l’initialisation de la modélisation du fond dans le cadre de VSI. Par la suite, nous proposons une version « double contrainte » de l’ACP robuste pour améliorer la détection de premier plan en milieu marin dans des applications de vidéo-surveillance automatisées. Nous avons aussi développé deux algorithmes incrémentaux basés sur tenseurs afin d’effectuer une séparation entre le fond et le premier plan à partir de données multidimensionnelles. Ces deux travaux abordent le problème de la décomposition de rang faible et parcimonieuse sur des tenseurs. A la fin, nous présentons un travail particulier réalisé en conjonction avec le Centre de Vision Informatique (CVC) de l’Université Autonome de Barcelone (UAB). / This thesis introduces the recent advances on decomposition into low-rank plus sparse matrices and tensors, as well as the main contributions to face the principal issues in moving object detection. First, we present an overview of the state-of-the-art methods for low-rank and sparse decomposition, as well as their application to background modeling and foreground segmentation tasks. Next, we address the problem of background model initialization as a reconstruction process from missing/corrupted data. A novel methodology is presented showing an attractive potential for background modeling initialization in video surveillance. Subsequently, we propose a double-constrained version of robust principal component analysis to improve the foreground detection in maritime environments for automated video-surveillance applications. The algorithm makes use of double constraints extracted from spatial saliency maps to enhance object foreground detection in dynamic scenes. We also developed two incremental tensor-based algorithms in order to perform background/foreground separation from multidimensional streaming data. These works address the problem of low-rank and sparse decomposition on tensors. Finally, we present a particular work realized in conjunction with the Computer Vision Center (CVC) at Autonomous University of Barcelona (UAB).

Cette thèse propose d'explorer des méthodes de représentations parcimonieuses et d'apprentissage de dictionnaires pour compresser et classifier des images satellites. Les représentations parcimonieuses consistent à approximer un signal par une combinaison linéaire de quelques colonnes, dites atomes, d'un dictionnaire, et ainsi à le représenter par seulement quelques coefficients non nuls contenus dans un vecteur parcimonieux. Afin d'améliorer la qualité des représentations et d'en augmenter la parcimonie, il est intéressant d'apprendre le dictionnaire. La première partie de la thèse présente un état de l'art consacré aux représentations parcimonieuses et aux méthodes d'apprentissage de dictionnaires. Diverses applications de ces méthodes y sont détaillées. Des standards de compression d'images sont également présentés. La deuxième partie traite de l'apprentissage de dictionnaires structurés sur plusieurs niveaux, d'une structure en arbre à une structure adaptative, et de leur application au cas de la compression d'images satellites en les intégrant dans un schéma de codage adapté. Enfin, la troisième partie est consacrée à l'utilisation des dictionnaires structurés appris pour la classification d'images satellites. Une méthode pour estimer la Fonction de Transfert de Modulation (FTM) de l'instrument dont provient une image est étudiée. Puis un algorithme de classification supervisée, utilisant des dictionnaires structurés rendus discriminants entre les classes à l'apprentissage, est présenté dans le cadre de la reconnaissance de scènes au sein d'une image. / This thesis explores sparse representation and dictionary learning methods to compress and classify satellite images. Sparse representations consist in approximating a signal by a linear combination of a few columns, known as atoms, from a dictionary, and thus representing it by only a few non-zero coefficients contained in a sparse vector. In order to improve the quality of the representations and to increase their sparsity, it is interesting to learn the dictionary. The first part of the thesis presents a state of the art about sparse representations and dictionary learning methods. Several applications of these methods are explored. Some image compression standards are also presented. The second part deals with the learning of dictionaries structured in several levels, from a tree structure to an adaptive structure, and their application to the compression of satellite images, by integrating them in an adapted coding scheme. Finally, the third part is about the use of learned structured dictionaries for the classification of satellite images. A method to estimate the Modulation Transfer Function (MTF) of the instrument used to capture an image is studied. A supervised classification algorithm, using structured dictionaries made discriminant between classes during the learning, is then presented in the scope of scene recognition in a picture.

La séparation aveugle de source consiste à estimer les signaux de sources uniquement à partir des mélanges observés. Le problème peut être séparé en deux catégories en fonction du modèle de mélange: mélanges instantanés, où le retard et la réverbération (effet multi-chemin) ne sont pas pris en compte, et des mélanges convolutives qui sont plus généraux mais plus compliqués. De plus, le bruit additif au niveaux des capteurs et le réglage sous-déterminé, où il y a moins de capteurs que les sources, rendent le problème encore plus difficile.Dans cette thèse, tout d'abord, nous avons étudié le lien entre deux méthodes existantes pour les mélanges instantanés: analyse des composants indépendants (ICA) et analyse des composant parcimonieux (SCA). Nous avons ensuite proposé une nouveau formulation qui fonctionne dans les cas déterminés et sous-déterminés, avec et sans bruit. Les évaluations numériques montrent l'avantage des approches proposées.Deuxièmement, la formulation proposés est généralisés pour les mélanges convolutifs avec des signaux de parole. En intégrant un nouveau modèle d'approximation, les algorithmes proposés fonctionnent mieux que les méthodes existantes, en particulier dans des scénarios bruyant et / ou de forte réverbération.Ensuite, on prend en compte la technique de décomposition morphologique et l'utilisation de parcimonie structurée qui conduit à des algorithmes qui peuvent mieux exploiter les structures des signaux audio. De telles approches sont testées pour des mélanges convolutifs sous-déterminés dans un scénario non-aveugle.Enfin, en bénéficiant du modèle NMF (factorisation en matrice non-négative), nous avons combiné l'hypothèse de faible-rang et de parcimonie et proposé de nouvelles approches pour les mélanges convolutifs sous-déterminés. Les expériences illustrent la bonne performance des algorithmes proposés pour les signaux de musique, en particulier dans des scénarios de forte réverbération. / Blind source separation (BSS) consists of estimating the source signals only from the observed mixtures. The problem can be divided into two categories according to the mixing model: instantaneous mixtures, where delay and reverberation (multi-path effect) are not taken into account, and convolutive mixtures which are more general but more complicated. Moreover, the additive noise at the sensor level and the underdetermined setting, where there are fewer sensors than the sources, make the problem even more difficult.In this thesis, we first studied the link between two existing methods for instantaneous mixtures: independent component analysis (ICA) and sparse component analysis (SCA). We then proposed a new formulation that works in both determined and underdetermined cases, with and without noise. Numerical evaluations show the advantage of the proposed approaches.Secondly, the proposed formulation is generalized for convolutive mixtures with speech signals. By integrating a new approximation model, the proposed algorithms work better than existing methods, especially in noisy and/or high reverberation scenarios.Then, we take into account the technique of morphological decomposition and the use of structured sparsity which leads to algorithms that can better exploit the structures of audio signals. Such approaches are tested for underdetermined convolutive mixtures in a non-blind scenario.At last, being benefited from the NMF model, we combined the low-rank and sparsity assumption and proposed new approaches for under-determined convolutive mixtures. The experiments illustrate the good performance of the proposed algorithms for music signals, especially in strong reverberation scenarios.

The thesis deals with modern methods of audio denoising. Reconstruction of the audiosignal is primarly based on utilization of phase information of signals and phase derivatives. Denoising methods also use sparse signal representations. In thesis is described the way of searching sparse coefficients using proximal Condat algorithm and following computation of reconstructed signal using this coefficients. The reconstruction algorithms are implemented in the MATLAB software with toolbox LTFAT included. Results of the reconstruction are compared using objective evaluation method Signal-to-Noise Ratio (SNR) and also by subjective evaluation.

Introduction of this thesis is dedicated to the description of basic concepts and algorithms for image processing using sparse representation. Furthermore there is mentioned neural network model called Restricted Boltzmann machine, which is in the practical part of the thesis subject of behaving observation in the task of determining the optimal block size for extrapolation using K-SVD algorithm

This thesis deals with audio inpainting problem. Firstly, basic concepts are summarized. Then, sparse representation of signals is introduced along with several algorithms. In the main part dedicated to the audio inpainting, the problem is defined and actual methods are presented and compared. The newest approach using the harmonic strucure of sound signals is then introduced, followed by several experiments and evaluation. Lastly, an algorithm ensuring the maximal computational efficiency is derived.

The JPEG codec is currently the most widely used image format. This work deals with the design and implementation of an alternative JPEG codec using proximal algorithms in combination with the fixation of points from the original image to suppression of artifacts created in common JPEG coding. To solve the problem, the prox_TV and then the Douglas-Rachford algorithm were used, for which special functions using l_1-norm for image reconstruction were derived. The results of the proposed solution are very good because they can effectively suppress the artefacts created and the result corresponds to the image with a higher set qualitative factor. The proposed method achieves very good results for both simple images and photos, but in the case of large images (1024 × 1024 px) and larger, a large amount of computing time is required, so the method is more suitable for smaller images.

L'objet de ce document est de rapporter une partie des travaux de recherche auxquels j'ai contribué durant les cinq dernières années. Le but visé n'est pas de faire une synthèse exhaustive des travaux réalisés sur cette période mais d'en sélectionner certains d'entre eux pour leur pertinence et leur cohérence. Les travaux rapportés dans ce manuscrit concernent l'exploitation des représentations parcimonieuses dans les applications en télécommunication. Depuis mes travaux de thèse, où j'ai abordé le problème de la séparation aveugle de sources en exploitant le caractère parcimonieux des signaux audio, mes travaux gravitent autour des représentations parcimonieuses et leurs applications en communication numérique. En effet, après avoir exploité la propriété de parcimonie des signaux audio dans le domaine temps-fréquence d'un point de vue structurel, je me suis intéressé aux mesures de parcimonie et aux problèmes inverses régularisés. Cette réflexion m'a poussé à entreprendre l'étude sur l'exploitation de la parcimonie pour l'estimation aveugle de canaux de communication. En particulier, l'identification aveugle de canaux parcimonieux dans les systèmes Single-Input Multiple-Output (SIMO). Une extension de ces techniques a été développée pour les systèmes Multiple-Input Multiple-Output MIMO OFDM où le cas semi-aveugle a été traité. L'identification de canaux pour les communications étant étroitement liée aux signaux à alphabet fini. Je me suis par conséquent intéressé à l'exploitation de cette caractéristique des signaux de communication (signaux à alphabet fini) par le biais des représentations parcimonieuses afin de résoudre certains problèmes inverses difficiles. Enfin, j'ai abordé le problème de détection de signaux en utilisant des méthodes de tests statistiques basées sur l'hypothèse de parcimonie des signaux observés. Ces méthodes ont trouvés un cadre applicatif dans les communications sans fil, la guerre électronique et la séparation aveugle de sources.