Cette thèse a pour but d'étudier et de quantifier la contribution de la perception multimodale assistée par le contexte pour détecter et suivre des objets en mouvement. Cette étude sera appliquée à la détection et la reconnaissance des objets pertinents dans les environnements de la circulation pour les véhicules intelligents (VI). Les résultats à obtenir devront permettre de transposer le concept proposé à un ensemble plus large de capteurs et de classes d'objets en utilisant une approche système intégrative qui implique des méthodes d'apprentissage. En particulier, ces méthodes d'apprentissage vont examiner comment l'implantation dans un système intégré, qui prévoie une multitude des sources de données différentes, peut conduire à apprendre 1) sans ou avec une supervision limitée, réduite en exploitant des corrélations 2) de façon incrémentale à la connaissance stockée au lieu de faire un entraînement complet à chaque fois qu’une nouvelle donnée arrive 3) collectivement à chaque instant d'apprentissage dans le système entraîné d'une manière qui assure approximativement une fusion optimale. Concrètement, le couplage fort entre les classifier des objets en modalités multiples aussi bien que l'extraction du contexte de la géométrie de la scène sont à étudier: d'abord en théorie, après en application du trafic routier. La nouveauté de l'approche d'intégration envisagée se pose dans le couplage fort entre les composants du système, tels que la segmentation, le suivi des objets, l'estimation de la géométrie de la scène et la catégorisation des objets basée sur la stratégie de l'inférence probabiliste. Une telle stratégie caractérise des systèmes où toutes les composants de perception émettent et reçoivent les distributions des résultats possibles avec leur score de croyance probabiliste attribué. De cette façon, chaque composant de traitement peut prendre en compte les résultats des autres composants au niveau plus bas par rapport aux combinaisons des résultats finaux. Cela diminue beaucoup le temps et les ressources pour le calcul, quand les techniques de l'application de l'inférence Bayésienne garantissent que les données d'entrée peu plausible n'apportent pas des impacts négatifs. / This thesis project will investigate and quantify the contribution of context-aided multimodal perception for detecting and tracking moving objects. This research study will be applied to the detection and recognition ofrelevant objects in road traffic environments for Intelligent Vehicles (IV). The results to be obtained will allow us to transpose the proposed concept to a wide range of state-of-the-art sensors and object classes by means of an integrative system approach involving learning methods. In particular, such learning methods will investigate how the embedding into an embodied system providing a multitude of different data sources, can be harnessed to learn 1) without, or with reduced, explicit supervision by exploiting correlations 2) incrementally, by adding to existing knowledge instead of complete retraining every time new data arrive 3) collectively, each learning instance in the system being trained in a way that ensures approximately optimal fusion. Concretely, a tight coupling between object classifiers in multiple modalities as well as geometric scene context extraction will be studied, first in theory, then in the context of road traffic. The novelty of the envisioned integration approach lies in the tight coupling between system components such as object segmentation, object tracking, scene geometry estimation and object categorization based on a probabilistic inference strategy. Such a strategy characterizes systems where all perception components broadcast and receive distributions of multiple possible results together with a probabilistic belief score. In this way, each processing component can take into account the results of other components at a much earlier stage (as compared to just combining final results), thus hugely increasing its computation power, while the application of Bayesian inference techniques will ensure that implausible inputs do not cause negative effects.

Les maladies neuromusculaires regroupent des pathologies engendrant un dysfonctionnement de l'unité motrice, d'évolution et de gravité hétérogène. Leur point commun est l'apparition d'une diminution de la force musculaire, notamment des muscles respiratoires conditionnant le pronostic vital. La survenue d'une insuffisance respiratoire est en général progressive et insidieuse. Son diagnostic repose sur des examens cliniques et para-cliniques. Pour la plupart de ces pathologies, il n’existe aucun traitement curatif. Seule la ventilation mécanique associée à une prise en charge cardiaque adaptée permet, pour certaines pathologies, une survie prolongée avec une qualité de vie satisfaisante. Son indication au long cours peut se poser de différentes manières : soit au décours d'une décompensation respiratoire aiguë révélatrice de la maladie ou survenant en l'absence de suivi, soit de façon programmée (le cas le plus fréquent) dans le cadre d’un suivi pluridisciplinaire. Les critères d'indication retenus sont l’existence d’au moins un signe clinique évoquant une atteinte respiratoire, associée à une PaCO2 > 45 mmgH ou à une CV < 50% ou à une désaturation nocturne. Toutefois ces indications sont à nuancer en fonction de la pathologie et de la clinique. D’autre part, il existe également très peu d'études ayant pu démontrer l'efficacité de la ventilation sur la survie, ceci est dû à la rareté de ces pathologies et de la durée nécessaire des études. En outre, l'utilisation de la trachéotomie comme technique de ventilation reste discutée. Les objectifs de ce travail sont : dans un premier temps, de décrire l'évolution de la prise en charge respiratoire chez les patients atteints d'une maladie neuromusculaire et d'identifier les facteurs prédictifs de mise sous ventilation invasive. Ensuite d'analyser les facteurs influençant l’observance de la ventilation non invasive et de mesurer l’impact de celle-ci sur la survie des patients atteints d'une dystrophie myotonique de type 1. Enfin, d'analyser l'impact de la ventilation mécanique invasive lorsque la ventilation non invasive est inefficace sur la survie des patients atteints d'une myopathie de Duchenne de Boulogne. / Neuromuscular diseases include pathologies causing a malfunction of a motor unit with an evolution and gravity heterogeneous. Their common point is the appearance of a decrease in muscle strength, especially respiratory muscles conditioned the vital prognosis. Generally, the occurrence of respiratory failure is progressive and insidious. Its diagnosis is based on clinical and para- clinical exams. For all of these diseases, there is no cureOnly mechanical ventilation coupled with a cardiac treatment allows certain conditions for prolonged survival with a satisfactory quality of life. Its long-term indication can be indicated in different ways: either as a result of acute respiratory decompensation (revealing the disease or due at absence of follow-up) or programmed during of multidisciplinary monitoring (the most frequent case). The consensual indication criteria used are the existence of a clinical sign suggestive of respiratory impairment associated with a PaCO2> 45 mmgH or a CV <50% or a nocturnal desaturation. However, these indications must be classified according to the pathology and the clinic. On the other hand, there are also very few studies which have demonstrated the effectiveness of ventilation on survival, this is due to the rarity of these pathologies and to the necessary duration of the studies. In addition, the use of tracheotomy as a ventilation technique remains controversial. The objectives of this work were: in first part, analyzed the evolution of respiratory management in patients with neuromuscular disease and the identification of predictive factors for invasive ventilation. We then analyzed the factors influencing the respect of noninvasive ventilation and the impact of the master on the survival of myotonic mystery patients 1. Finally, we analyzed of the impact of invasive ventilation on the survival of patients with Duchenne de Boulogne myopathie. when noninvasive ventilation was ineffective.

Dans cette thèse, nous traiterons du problème de la détection et du suivi 3D de personnes dans des séquences d'images omnidirectionnelles, dans le but de réaliser des applications permettant l'estimation de pose 3D. Ceci nécessite, la mise en place d'un suivi stable et précis de la personne dans un environnement réel. Dans le cadre de cette étude, on utilisera une caméra catadioptrique composée d'un miroir sphérique et d'une caméra perspective. Ce type de capteur est couramment utilisé dans la vision par ordinateur et la robotique. Son principal avantage est son large champ de vision qui lui permet d'acquérir une vue à 360 degrés de la scène avec un seul capteur et en une seule image. Cependant, ce capteur va engendrer des distorsions importantes dans les images, ne permettant pas une application directe des méthodes classiquement utilisées en vision perspective. Cette thèse traite de deux approches de suivi développées durant cette thèse, qui permettent de tenir compte de ces distorsions. Elles illustrent le cheminement suivi par nos travaux, nous permettant de passer de la détection de personne à l'estimation 3D de sa pose. La première étape de nos travaux a consisté à mettre en place un algorithme de détection de personnes dans les images omnidirectionnelles. Nous avons proposé d'étendre l'approche conventionnelle pour la détection humaine en image perspective, basée sur l'Histogramme Orientés du Gradient (HOG), pour l'adapter à des images sphériques. Notre approche utilise les variétés riemanniennes afin d'adapter le calcul du gradient dans le cas des images omnidirectionnelles. Elle utilise aussi le gradient sphérique pour le cas les images sphériques afin de générer notre descripteur d'image omnidirectionnelle. Par la suite, nous nous sommes concentrés sur la mise en place d'un système de suivi 3D de personnes avec des caméras omnidirectionnelles. Nous avons fait le choix de faire du suivi 3D basé sur un modèle de la personne avec 30 degrés de liberté car nous nous sommes imposés comme contrainte l'utilisation d'une seule caméra catadioptrique. / In this thesis we will handle the problem of 3D people detection and tracking in omnidirectional images sequences, in order to realize applications allowing3D pose estimation, we investigate the problem of 3D people detection and tracking in omnidirectional images sequences. This requires a stable and accurate monitoring of the person in a real environment. In order to achieve this, we will use a catadioptric camera composed of a spherical mirror and a perspective camera. This type of sensor is commonly used in computer vision and robotics. Its main advantage is its wide field of vision, which allows it to acquire a 360-degree view of the scene with a single sensor and in a single image. However, this kind of sensor generally generates significant distortions in the images, not allowing a direct application of the methods conventionally used in perspective vision. Our thesis contains a description of two monitoring approaches that take into account these distortions. These methods show the progress of our work during these three years, allowing us to move from person detection to the 3Destimation of its pose. The first step of this work consisted in setting up a person detection algorithm in the omnidirectional images. We proposed to extend the conventional approach for human detection in perspective image, based on the Gradient-Oriented Histogram (HOG), in order to adjust it to spherical images. Our approach uses the Riemannian varieties to adapt the gradient calculation for omnidirectional images as well as the spherical gradient for spherical images to generate our omnidirectional image descriptor.

Contexte La drépanocytose est un problème de santé publique en République Démocratique du Congo (RDC), mais elle est encore mal connue par les familles concernées et pas suffisamment par les professionnels de santé. L’utilisation de l’hydroxyurée dans sa prise en charge est rare malgré son efficacité prouvée. Les centres de référence de la drépanocytose sont basés dans les grandes villes et capitales, n’existent presque pas dans les zones reculées pour les familles ayant de très faibles sources de revenus. Les objectifs de cette étude sont 1) d’évaluer le niveau de connaissance et les comportements de familles concernées ainsi que l’impact de cette maladie dans leur quotidien, 2) d’évaluer les connaissances et les pratiques des médecins congolais vis-à-vis de la drépanocytose, 3) de démontrer la faisabilité et l’accessibilité d’un suivi médical standardisé et régulier des enfants atteints de drépanocytose sur la base de la création d’un centre de référence dans une ville reculée de la RDC, et 4) d’établir la disponibilité et le coût moyen de l’hydroxyurée en RDC. Ces deux derniers aspects permettront d’envisager l’introduction de l’hydroxyurée dans l’arsenal thérapeutique des malades.Méthode À Mbujimayi, une ville reculée au Centre-Est en RDC, ont été réalisées des études de type transversal descriptif à l’aide de questionnaires à choix multiples ou à réponses ouvertes, et de type prospectif par un suivi médical d’une cohorte de 143 enfants atteints de drépanocytose. Le suivi médical consistait en une période de 12 mois sans intervention médicale spécifique en dehors de la gestion des événements aigus, suivi d’une seconde période de 12 mois avec une visite médicale mensuelle, un suivi biologique et une prophylaxie régulière. Résultats Les enquêtes menées sur le terrain pendant une période allant de 2015 à 2018 ont montré que chaque premier enfant drépanocytaire faisait en moyenne annuellement trois crises douloureuses, 4 épisodes de fièvre, recevait deux transfusions sanguines et avait 3 épisodes d’hospitalisation. Le niveau des connaissances des familles concernées sur la drépanocytose est faible. Soixante-deux pourcents (31/50) des familles concernées n’avaient pas un revenu mensuel suffisant pour la prise en charge de leur(s) enfant(s), 96% (48/50) des familles souhaitaient la création d’un centre de référence de prise en charge. Bien que l’autoévaluation des connaissances de la drépanocytose par les médecins ait été estimée comme moyenne à bonne, moins de la moitié des participants (212/460 ;46 %) a signalé une gestion adéquate des crises vaso-occlusives par manque de moyens, et seulement 1 % d’entre eux avaient reçu une formation spécifique sur les syndromes drépanocytaires majeurs. La plupart des médecins ont signalé des difficultés tant en termes de diagnostic (299/460 ;65 %) que de la prise en charge (363/460 ;79%). En outre, 85 % de ces médecins n’avaient pas accès aux outils de diagnostic. L’âge médian des patients au moment du diagnostic de la drépanocytose était de deux ans (IQR :1–5). L’hydroxyurée n’était disponible que dans 22% des pharmacies participantes (41/188) et beaucoup plus fréquemment dans celles d'une grande ville que dans celles d’une ville reculée (34/96 contre 7/92). Le prix de l'hydroxyurée variait de 10 à 35 $, avec un prix moyen de 15 $ pour une boîte de 20 gélules. Ce prix est prohibitif pour la majorité des patients drépanocytaires. La mise en place d’un suivi médical standardisé et régulier a montré une augmentation du niveau annuel moyen d’hémoglobine de 50 à 70 g/L (p = 0,001), et une diminution significative (p < 0,001) du nombre annuel moyen d’hospitalisations, d’épisodes de crises vaso-occlusives, de transfusions sanguines, d’infections et de syndromes thoraciques aigus. ConclusionsCe travail montre qu’il y a des lacunes au niveau des connaissances et pratiques des familles concernées par la drépanocytose à Mbujimayi en RDC. La situation de cette maladie reste préoccupante dans cette région que ce soit au niveau de la morbidité ou de son impact sur les familles concernées. Les médecins congolais présentent des connaissances insuffisantes sur la drépanocytose et ont des moyens de diagnostic et de traitement insuffisants. Ceci pourrait contribuer à une augmentation de la morbidité et de la mortalité de la drépanocytose en RDC. La création d'un centre de référence de la drépanocytose et l'application des recommandations classiques de prise en charge sont possibles et applicables dans le contexte d'une ville reculée dans un pays à revenu faible. La mise en place d’un suivi médical standardisé et régulier diminue significativement la moyenne annuelle des complications aiguës de la maladie. Des mesures simples et accessibles incluses dans les recommandations conventionnelles peuvent réduire la morbi-mortalité de ces patients dans les régions reculées si elles sont appliquées de manière rigoureuse avec un suivi médical régulier. Ce travail démontre que ce suivi est possible et applicable dans une région reculée en RDC et dresse les conditions d’instauration d’un traitement par hydroxyurée pour la prise en charge de la drépanocytose même dans ces milieux reculés. Cependant l’hydroxyurée reste peu disponible dans les pharmacies en RDC et son prix est prohibitif pour beaucoup de patients drépanocytaires. / Doctorat en Sciences médicales (Médecine) / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Dans ce travail de thèse, on s'est intéressé à la simulation d'écoulements incompressibles multi-échelles et multiphasiques. L'une des principales difficultés numériques est l'introduction d'une diffusion numérique due aux schémas utilisés. Celle-ci étant indépendante du maillage, une possibilité est de simuler ce type d'écoulement avec un très grand nombre points. Cependant, les besoins en ressources informatiques et en temps deviennent rapidement importants. On a donc développé une méthode de raffinement de maillage adaptatif (AMR) dans le but de suivre, soit des interfaces dans un écoulement diphasique, soit des fronts de concentration dans un écoulement monophasique avec transport d'une espèce inerte, de manière précise tout en optimisant le temps CPU et<br />la taille mémoire. On montre au travers de cas d'étude 2D et 3D, judicieusement choisis, l'efficacité de cette méthode.

Le travail développé dans cette thèse porte sur l'analyse de séquences vidéo. Cette dernière est basée sur 3 taches principales : la détection, la catégorisation et le suivi des objets. Le développement de solutions fiables pour l'analyse de séquences vidéo ouvre de nouveaux horizons pour plusieurs applications telles que les systèmes de transport intelligents, la vidéosurveillance et la robotique. Dans cette thèse, nous avons mis en avant plusieurs contributions pour traiter les problèmes de détection et de suivi d'objets multiples sur des séquences vidéo. Les techniques proposées sont basées sur l’apprentissage profonds et des approches de transfert d'apprentissage. Dans une première contribution, nous abordons le problème de la détection multi-objets en proposant une nouvelle technique de transfert d’apprentissage basé sur le formalisme et la théorie du filtre SMC (Sequential Monte Carlo) afin de spécialiser automatiquement un détecteur de réseau de neurones convolutionnel profond (DCNN) vers une scène cible. Dans une deuxième contribution, nous proposons une nouvelle approche de suivi multi-objets original basé sur des stratégies spatio-temporelles (entrelacement / entrelacement inverse) et un détecteur profond entrelacé, qui améliore les performances des algorithmes de suivi par détection et permet de suivre des objets dans des environnements complexes (occlusion, intersection, fort mouvement). Dans une troisième contribution, nous fournissons un système de surveillance du trafic, qui intègre une extension du technique SMC afin d’améliorer la précision de la détection de jour et de nuit et de spécialiser tout détecteur DCNN pour les caméras fixes et mobiles. Tout au long de ce rapport, nous fournissons des résultats quantitatifs et qualitatifs. Sur plusieurs aspects liés à l’analyse de séquences vidéo, ces travaux surpassent les cadres de détection et de suivi de pointe. En outre, nous avons implémenté avec succès nos infrastructures dans une plate-forme matérielle intégrée pour la surveillance et la sécurité du trafic routier. / The work developed in this PhD thesis is focused on video sequence analysis. Thelatter consists of object detection, categorization and tracking. The development ofreliable solutions for the analysis of video sequences opens new horizons for severalapplications such as intelligent transport systems, video surveillance and robotics.In this thesis, we put forward several contributions to deal with the problems ofdetecting and tracking multi-objects on video sequences. The proposed frameworksare based on deep learning networks and transfer learning approaches.In a first contribution, we tackle the problem of multi-object detection by puttingforward a new transfer learning framework based on the formalism and the theoryof a Sequential Monte Carlo (SMC) filter to automatically specialize a Deep ConvolutionalNeural Network (DCNN) detector towards a target scene. The suggestedspecialization framework is used in order to transfer the knowledge from the sourceand the target domain to the target scene and to estimate the unknown target distributionas a specialized dataset composed of samples from the target domain. Thesesamples are selected according to the importance of their weights which reflectsthe likelihood that they belong to the target distribution. The obtained specializeddataset allows training a specialized DCNN detector to a target scene withouthuman intervention.In a second contribution, we propose an original multi-object tracking frameworkbased on spatio-temporal strategies (interlacing/inverse interlacing) and aninterlaced deep detector, which improves the performances of tracking-by-detectionalgorithms and helps to track objects in complex videos (occlusion, intersection,strong motion).In a third contribution, we provide an embedded system for traffic surveillance,which integrates an extension of the SMC framework so as to improve the detectionaccuracy in both day and night conditions and to specialize any DCNN detector forboth mobile and stationary cameras.Throughout this report, we provide both quantitative and qualitative results.On several aspects related to video sequence analysis, this work outperformsthe state-of-the-art detection and tracking frameworks. In addition, we havesuccessfully implemented our frameworks in an embedded hardware platform forroad traffic safety and monitoring.

Ce travail propose une contribution originale à la compréhension du comportement spatial des pêcheurs, basée sur les paradigmes de l'écologie comportementale et de l'écologie du mouvement. En s'appuyant sur des données du 'Vessel Monitoring System', nous étudions le comportement des pêcheurs d'anchois du Pérou à des échelles différentes: (1) les modes comportementaux au sein des voyages de pêche (i.e. recherche, pêche et trajet), (2) les patrons comportementaux parmi les voyages de pêche, (3) les patrons comportementaux par saison de pêche conditionnés par des scénarios écosystémiques et (4) les patrons spatiaux des positions de modes comportementaux, que nous utilisons pour la création de cartes de probabilité de présence d'anchois. Pour la première échelle, nous comparons plusieurs modèles Markoviens (modèles de Markov et semi-Markov cachés) et discriminatifs (forêts aléatoires, machines à vecteurs de support et réseaux de neurones artificiels) pour inférer les modes comportementaux associés aux trajectoires VMS. L'utilisation d'un ensemble de données pour lesquelles les modes comportementaux sont connus (grâce aux données collectées par des observateurs embarqués), nous permet d'entraîner les modèles dans un cadre supervisé et de les valider. Les modèles de semi-Markov cachés sont les plus performants, et sont retenus pour inférer les modes comportementaux sur l'ensemble de données VMS. Pour la deuxième échelle, nous caractérisons chaque voyage de pêche par plusieurs descripteurs, y compris le temps passé dans chaque mode comportemental. En utilisant une analyse de classification hiérarchique, les patrons des voyages de pêche sont classés en groupes associés à des zones de gestion, aux segments de la flottille et aux personnalités des capitaines. Pour la troisième échelle, nous analysons comment les conditions écologiques donnent forme au comportement des pêcheurs à l'échelle d'une saison de pêche. Via des analyses de co-inertie, nous trouvons des associations significatives entre les dynamiques spatiales des pêcheurs, des anchois et de l'environnement, et nous caractérisons la réponse comportementale des pêcheurs selon des scénarios environnementaux contrastés. Pour la quatrième échelle, nous étudions si le comportement spatial des pêcheurs reflète dans une certaine mesure la répartition spatiale de l'anchois. Nous construisons un indicateur de la présence d'anchois à l'aide des modes comportementaux géo-référencés inférés à partir des données VMS. Ce travail propose enfin une vision plus large du comportement de pêcheurs: les pêcheurs ne sont pas seulement des agents économiques, ils sont aussi des fourrageurs, conditionnés par la variabilité dans l'écosystème. Pour conclure, nous discutons de la façon dont ces résultats peuvent avoir de l'importance pour la gestion de la pêche, des analyses de comportement collectif et des modèles end-to-end. / This work proposes an original contribution to the understanding of fishermen spatial behavior, based on the behavioral ecology and movement ecology paradigms. Through the analysis of Vessel Monitoring System (VMS) data, we characterized the spatial behavior of Peruvian anchovy fishermen at different scales: (1) the behavioral modes within fishing trips (i.e., searching, fishing and cruising); (2) the behavioral patterns among fishing trips; (3) the behavioral patterns by fishing season conditioned by ecosystem scenarios; and (4) the computation of maps of anchovy presence proxy from the spatial patterns of behavioral mode positions. At the first scale considered, we compared several Markovian (hidden Markov and semi-Markov models) and discriminative models (random forests, support vector machines and artificial neural networks) for inferring the behavioral modes associated with VMS tracks. The models were trained under a supervised setting and validated using tracks for which behavioral modes were known (from on-board observers records). Hidden semi-Markov models performed better, and were retained for inferring the behavioral modes on the entire VMS dataset. At the second scale considered, each fishing trip was characterized by several features, including the time spent within each behavioral mode. Using a clustering analysis, fishing trip patterns were classified into groups associated to management zones, fleet segments and skippers' personalities. At the third scale considered, we analyzed how ecological conditions shaped fishermen behavior. By means of co-inertia analyses, we found significant associations between fishermen, anchovy and environmental spatial dynamics, and fishermen behavioral responses were characterized according to contrasted environmental scenarios. At the fourth scale considered, we investigated whether the spatial behavior of fishermen reflected to some extent the spatial distribution of anchovy. Finally, this work provides a wider view of fishermen behavior: fishermen are not only economic agents, but they are also foragers, constrained by ecosystem variability. To conclude, we discuss how these findings may be of importance for fisheries management, collective behavior analyses and end-to-end models.

Les humains sont capables de suivre visuellement des objets sans effort. Cependant les algorithmes de vision artificielle rencontrent des limitations pour suivre des objets en mouvement rapide, sous un éclairage variable, en présence d'occultations, dans un environnement complexe ou dont l'apparence varie à cause de déformations et de changements de point de vue. Parce que des systèmes génériques, précis, robustes et rapides sont nécessaires pour de nombreuses d’applications, le suivi d’objets reste un problème pratique important en vision par ordinateur. La première contribution de cette thèse est une approche calculatoire rapide pour le suivi d'objets de forme et de mouvement variable. Elle consiste en un système unifié et configurable pour estimer l'attitude d’un objet déformable dans un espace d'états de dimension petite ou grande. L’objet est décomposé en une suite de segments composés de parties et organisés selon une hiérarchie spatio-temporelle contrainte. L'efficacité et l’universalité de cette approche sont démontrées expérimentalement sur de nombreux exemples de suivi de divers objets flexibles et articulés. Les caractéristiques de Haar (HLF) sont abondement utilisées pour le suivi d’objets. La deuxième contribution est une méthode de décomposition des HLF permettant de les calculer de manière efficace. Ces caractéristiques sont décomposées en noyaux plus simples, éventuellement réutilisables, et reformulées comme des convolutions multi-passes. La recherche et l'alignement des noyaux dans et entre les passes permet de créer des arbres récursifs de noyaux qui nécessitent moins d’opérations en mémoire que les systèmes de calcul classiques, pour un résultat de convolution identique et une mise en œuvre plus efficace. Cette approche a été validée expérimentalement sur des exemples de HLF très utilisés / Humans can visually track objects mostly effortlessly. However, it is hard for a computer to track a fast moving object under varying illumination and occlusions, in clutter, and with varying appearance in camera projective space due to its relaxed rigidity or change in viewpoint. Since a generic, precise, robust, and fast tracker could trigger many applications, object tracking has been a fundamental problem of practical importance since the beginnings of computer vision. The first contribution of the thesis is a computationally efficient approach to tracking objects of various shapes and motions. It describes a unifying tracking system that can be configured to track the pose of a deformable object in a low or high-dimensional state-space. The object is decomposed into a chained assembly of segments of multiple parts that are arranged under a hierarchy of tailored spatio-temporal constraints. The robustness and generality of the approach is widely demonstrated on tracking various flexible and articulated objects. Haar-like features are widely used in tracking. The second contribution of the thesis is a parser of ensembles of Haar-like features to compute them efficiently. The features are decomposed into simpler kernels, possibly shared by subsets of features, thus forming multi-pass convolutions. Discovering and aligning these kernels within and between passes allows forming recursive trees of kernels that require fewer memory operations than the classic computation, thereby producing the same result but more efficiently. The approach is validated experimentally on popular examples of Haar-like features

Cette thèse traite de l'utilisation de méthodes séquentielles et variationnelles de suivi pour des problèmes de suivi dans des séquences d'images. Ces méthodes cherchent à estimer l'état d'un système à partir d'un modèle d'évolution dynamique et d'un ensemble d'observations bruitées et généralement incomplètes de l'état. Ces techniques sont appliquées à divers problèmes de vision par ordinateur: le suivi de courbe, l'estimation de champs de mouvement fluide et le suivi couplé de courbe et de champs de vecteurs. Nous montrons comment l'assimilation de données permet de gérer des occultations totales pendant le suivi d'objets sur une séquence d'images. Nous nous intéressons enfin à l'estimation de mouvement de couches atmosphériques à partir d'images satellitaires, puis étudions l'estimation de coefficients associés à des systèmes dynamiques réduits associés à la visualisation d'écoulements expérimentaux.

La membrane cellulaire est une partie vitale de la cellule dont l'architecture joue un rˆole crucial dans de nombreux processus cellulaires, comme la signalisation et le trafic, et dans diverses pathologies. Cette th'ese vise 'a sonder l'architecture membranaire via le mouvement de deux r'ecepteurs membranaires qui sont exploit'es par des toxines bact'eriennes. Les progr'es r'ecents des techniques de microscopie optique ont montr'e que certains r'ecepteurs membranaires ne diffusent pas librement dans la membrane, mais sont confin'es ou diffusent de fa¸con anomale. Actuellement, plusieurs mod'eles con- courent pour expliquer le confinement des r'ecepteurs, tel que le mod'e le Picket-Fence, les radeaux lipidiques et les agr'egats de prot'eines. Pour sonder la membrane, des nanoparticules (Y0.6Eu0.4VO4) dop'ees avec des lan- thanides sont coupl'ees 'a deux toxines peptidiques diff'erentes formant des pores dans la membrane, la toxine α de C. septicum et la toxine ǫ de C. perfingens. Le suivi de r'ecepteurs individuels sur lesquels sont fix'ees des toxines marqu'ees dans la mem- brane apicale de cellules MDCK avec un microscope 'a champ large permet de d'etecter le mouvement du r'ecepteur avec une r'esolution meilleure que la limite de diffrac- tion. Les r'ecepteurs de la toxine α et ǫ montrent une diffusion confin'ee avec des coefficients de diffusion similaires de 0.16 ± 0.14 µm2/s dans des domaines stables de 0.5 µm2. Pour analyser les trajectoires des r'ecepteurs, nous avons mis en oeuvre une nouvelle technique bas'ee sur une m'ethode d'inf'erence. Notre seule hypoth'ese est que le r'ecepteur se d'eplace selon l''equation de Langevin. Cette m'ethode exploite l'ensemble de l'information stock'ee dans la trajectoire et la qualit'e des valeurs extraites est v'erifi'ee par des simulations. Les deux r'ecepteurs sont confin'es dans un potentiel de type ressort avec une raideur de 0.45 pN/µm. Des exp'eriences apr'es d'epl'etion du cholest'erol par la cholest'erol oxydase et apr'es la d'epolym'erisation du cytosquelette par latrunculin B montrent que le confinement des r'ecepteurs individuels d'epend du taux de cholest'erol et que la d'epolym'erisation de l'actine n'influence pas le confinement. En utilisant la nanoparticule coupl'ee aux toxines comme un amplificateur de la force hydrodynamique applique'e par un flux liquide, nous avons mesur'e la r'eponse du r'ecepteur 'a une force ext'erieure. Les r'esultats indiquent une fixation des domaines de confinement sur le cy- tosquelette. Enfin, un mod'ele pour le confinement du r'ecepteur est propos'e, bas'e sur le couplage hydrophobe entre le r'ecepteur et la bicouche lipidique qui l'entoure. Ce mod'ele permet d'expliquer le potentiel de type ressort 'a l'int'erieur du domaine de confinement.