Le développement des spectromètres par transformée de Fourier (FTS) a connu un essor important en bénéficiant de l'attention de nombreux groupes de recherche à travers le monde depuis les années 1960 (bien que cet instrument existait déjà bien avant), résultant dans la connaissance approfondie que nous en avons aujourd'hui. Dans les années 1990 et 2000, l'augmentation grandissante des performances des caméras à intégration (de type «charge-coupled device» (CCD) ou autre) a permis la croissance accélérée de la technologie FTS imageur, combinant ainsi l'information spatiale à l'information spectrale, et ouvrant la porte à de nouvelles applications pour cet instrument de pointe. Mise à part la quantité phénoménale de données produite par un tel instrument, certains aspects fondamentaux de l'appareil, bien caractérisés pour les instruments mono-pixel, méritent une nouvelle analyse lorsqu'un détecteur de type intégrateur est utilisé. Ce mémoire de maîtrise se concentre sur l'un de ces éléments : la minimisation de la gigue d'échantillonnage des données acquises en présence de perturbations mécaniques. Cette gigue étant principalement due aux variations de vitesse du chariot du miroir en mouvement dans l'instrument, la qualité de l'information de position et de vitesse est tout d'abord améliorée afin d'obtenir un estimé plus précis de l'état du chariot. Puis, sur la base de cette connaissance fiable, deux approches générales sont analysées. Dans un premier temps, une approche de réduction de la gigue d'échantillonnage a priori (soit avant l'intégration intrinsèque à l'acquisition avec une caméra) est abordée et les performances de trois méthodes de génération des instants d'échantillonnage sont comparées, à la fois en simulation et via leur implantation dans un système réel. Dans un deuxième temps, deux algorithmes de ré-échantillonnage sont utilisés afin de corriger la grille d'échantillonnage a posteriori, soit avec la connaissance de la position d'échantillonnage du signal telle qu'estimée par le laser de référence. Pour terminer, l'analyse combinée des résultats fait ressortir la meilleure approche globale et les ressources technologiques requises pour l'implémenter.

Ce projet a pour objectif d'étudier les aspects relatifs au suivi de piétons dans le projet MONNET. Pour ce faire, nous adoptons une approche hybride où le suivi est effectué indépendamment pour les images des caméras infrarouge et visible avant d'être combiné. Le suivi se fait à 3 niveaux : au niveau des blobs, au niveau des objets (groupe de blobs) et au niveau des objet fusionnés (détectés dans les deux images). De plus, une méthode robuste de gestion des occultations adaptée à l'environnement intérieur est utilisée pour assurer un suivi adéquat en présence de plusieurs piétons.

De nos jours, certaines applications multimédias embarquées tel que la visiophonie, l'internet à haut débit, etc., de par leur limitations en capacitée dues aux efets introduits par les canaux de transmission, requierent des traitements numériques ecaces des signaux recus. La turbo detection semble prometteuse pour ce genre de demande. Elle permet d'exploiter la totalitée de l'information mise à la disposition du récepteur. Cependant, ses performances pour des canaux fortement dégrades, dependent largement de l'estimation des paramètres du milieu de transmission. Sa complexité calculatoire est liée aux modules échangeant les informations extrinseques. Dans ce contexte, cette thèse cible la conception et l'analyse des récepteurs iteratifs de faible complexitée destinées à la transmission des symboles codés dans les canaux de Rayleigh multi trajets à évanouissements rapides, inconnus au récepteur. Nous nous interessons dans la première partie de la thèse à la turbo égalisation dans le contexte mono usager : nous proposons et analysons une architecture iterative de faible complexité, intégrant l'égalisation, le décodage et l'estimation de la réponse impulsionnelle du canal et ses statistiques. Grâce à des outils semi analytiques, nous expliquons l'in- uence des paramètres du milieu de propagation sur le turbo détecteur et justions le choix des modules realisant le meilleur compromis complexite/performances. D'autre part, nous demontrons que l'architecture proposee s'adapte bien aux milieux severement perturbes dont la reponse impulsionnelle et les statistiques sont inconnues au recepteur. Dans la seconde partie, nos travaux de recherche portent sur la turbo detection multi usagers pour une liaison montante d'un systeme DS-CDMA asynchrone. Nous etudions deux situations. Dans la premiere, le recepteur est equipe d'une seule antenne. Nous proposons et evaluons une architecture iterative constituee de modules de faible complexit e, joignant la detection multi usagers, le decodage et l'estimation des canaux de transmission. Quant a la deuxieme situation, nous exploitons le principe de diversite d'antennes en reception et etendons les modules de l'architecture proposee au contexte multi antennes. Nous demontrons par simulation que l'architecture proposee permet d'eradiquer les interferences occasionnees par les milieux de propagation sans augmenter de maniere significative le rapport signal a bruit. / Beyond their capacity limitations due to the transmission channels efects, nowadays, some embarked multimedia applications such as video telephony, broadband internet, etc., require ecient digital processing of the received signals. Turbo detection is a promising method to address these requirements. It allows exploiting all the available information at the receiver. However, its performance for the severe channels is highly dependent on the transmission parameter estimation. Its computational complexity is mainly due to the SISO modules. In this context, this thesis study the design and analysis of low complexity iterative receiver for the coded symbols over unknown fast fading multipath Rayleigh channels. In the first part of the thesis, we investigate the SISO turbo equalization for single user : we propose and analyze an iterative low complexity architecture, including equalization, decoding and channel estimation with its statistics. Using semi analytical tools, we explain the propagation efect on the turbo equalizer and justify the choice of modules realizing the best complexity/performance compromise. Furthermore, we demonstrate that the proposed architecture is efective in severe channel conditions where the impulse response and statistics are unknown to the receiver. In the second part, our research focuses on multi-user turbo detection for uplink asynchronous DS-CDMA systems. Two situations are considered. For the first one, the receiver has a single antenna. We propose and evaluate an iterative architecture involving lower complexity modules, handling multi-user detection, decoding and channels estimation. As for the second situation, we use the receiver diversity principle and we extend the proposed architecture modules to the multi antennas context. Simulation results showed that the proposed architecture eliminate almost all the interference caused by the channel without increasing significantly the required signal to noise ratio.

Dans ce mémoire, nous nous penchons sur les processus créatifs et techniques d’enregistrement sonore de type DIY (Do It Yourself) pratiqués dans mes expériences avec différents groupes rock, punk, hardcore et alternatif de Québec. Les styles musicaux varient grandement d’un projet à l’autre, mais trois aspects sont communs à chaque groupe : 1) Ils sont issus d’une scène «underground» de la Ville de Québec. 2) Ils ont une instrumentation rock (pour nous, une instrumentation rock est composée des instruments suivants : batterie, guitare électrique, guitare basse et voix). 3) Ils enregistrent de manière DIY jusqu’à un certain niveau. Avec les avancées technologiques, l’enregistrement DIY est une pratique de plus en plus courante chez les groupes de musique. À notre expérience, les artistes œuvrant dans des scènes se rapprochant de la culture punk et underground sont souvent restreints par des ressources et des budgets limités ou ont simplement un désir de liberté créative lorsqu’il est temps d’enregistrer leurs chansons. Dans la recherche de l’indépendance, ils vont souvent opter pour l’approche DIY lorsqu’il est temps d’enregistrer une chanson ou un album, ce qui donne souvent une esthétique punk aux pistes audio. Dans ce partage d’expériences, l’objectif est d’analyser les méthodes de travail qui contribuent à obtenir des résultats de qualité en enregistrement DIY et d’en tirer une méthode efficace qui pourrait servir au DIYer en enregistrement. Nous croyons qu’en prenant connaissance de nos résultats et de nos analyses de chaque projet, un(e) artiste désirant enregistrer un projet musical de façon DIY sera en mesure de faire des choix plus sensés et éclairés par rapport à sa propre situation et son propre projet d’enregistrement. Enfin, j’offre mes observations et conclusions au réalisateur DIY pour qu’il analyse bien sa réalité unique à lui-même et à son ou ses projets d’enregistrement afin qu’il bénéficie d’une courbe d’apprentissage rapide et conviviale. / In this master’s thesis, we address the issue of creative processes and recording techniques in different DIY (Do It Yourself) settings as implemented through my experience with different rock, punk, hardcore and alternative bands in Quebec City. Musical styles greatly vary from one project to another, but all of the music groups share three common aspects : 1) They come from the underground scene around Quebec City. 2) They have a rock-type instrumentation (for us, a rock-type instrumentation is made up of minimum two of the following instruments: drums, electric guitar, electric bass and vocal.) 3) They record in a DIY setting, up to a certain point. With the rise of new technologies, DIY recording is more and more common in music bands. In our experience, artists from scenes close to the punk and underground cultures are often limited by their budget and resources or simply have a desire for creative liberty when recording their music. Seeking independence, they will often go for the DIY approach when the time has come for them to record a song or an album, which often lends a punk aesthetic to their audio tracks. This masters thesis seeks to analyse working methods that contribute to obtaining good quality results in DIY recording and to find an efficient methodology that could help the self-taught DIYer in recording music. We believe that by reading about these projects, with the analysis and feedback, an artist who wants to work in a DIY setting will be able to make better decisions in regard to their own recording project and situation. I also offer advice for the DIY recording artist to analyse his own unique recording reality and the one of his different recording projects in order for him to benefit from a faster and favorable learning curve.

Dans ce travail, on développe plusieurs méthodes de mesure en ligne et non-intrusives basées sur l'utilisation de la méthode de traitement d'images et qui visent à quantifier la qualité du mélange: matrices de co-occurrence des niveaux de gris (GLCM), méthode de seuillage (tons de gris) et la méthode de couleur RGB. Cette qualité de mélange peut être atteinte en jouant sur des aspects dynamiques liés aux mécanismes qui président la mise en mouvement des particules. Ces mécanismes sont le fait, non seulement des propriétés d'écoulement des particules, mais aussi des conditions d'opération du mélangeur. Ceci a été confirmé par une étude comparative de l'état de mélange de plusieurs milieux granulaires (polymère, verre et bois) tout en se basant sur l'effet de la taille des particules, du nombre de Froude, de la charge de remplissage du mélangeur, de la concentration des constituants et par l'effet de la forme et de l'état de surface des particules selon le coefficient de frottement et la densité des particules. La ségrégation axiale a aussi été abordée en déterminant l'effet du rapport des diamètres des particules, la concentration des petites particules, la longueur du cylindre et son diamètre. Finalement, des modèles sont proposés afin de suivre le comportement du mélange en fonction du temps.

Le persillage (gras intramusculaire) dans la viande de boeuf est l'un des critères les plus importants pour l'évaluation de la qualité, notamment sa jutosité, dans les systèmes de classification de la viande. Le processus chimique, méthode destructive, est l'unique moyen officiellement utilisé pour évaluer la proportion du persillage dans la viande. C'est une méthode destructive, complexe et qui n'offre aucune information sur la distribution du persillage dans la viande. Cette thèse porte sur le développement d'une méthode originale destinée à l'évaluation non-destructive de la proportion volumétrique du persillage dans la viande du boeuf. Cette nouvelle méthode, qui pourrait être intégrée dans un système de vision artificielle (machine vision), est une première expérience pour ce genre d'application. À notre meilleure connaissance, aucune méthode semblable n'a été élaborée. De ces travaux de doctorat quatre contributions sont identifiées: la technique proposée, deux méthodes de segmentation d'images et une méthode non-destructive pour estimer la proportion volumétrique du persillage. La technique proposée permet d'avoir deux types d'images : une visible qui illustre la surface de la viande et une proche infrarouge qui est la projection orthogonale de l'échantillon de la viande (3D) en une image d'ombre (2D). Compte tenu de la complexité d'analyse des images, nous avons développé une méthode efficace de segmentation permettant d'identifier les régions homogènes les plus (ou les moins) claires dans une image à niveaux de gris. Cette méthode, qui est relativement générale, est basée sur un modèle mathématique permettant d'évaluer l'homogénéité des régions, qui lui-même a été introduit dans cette thèse. La généralisation de cette méthode pour la segmentation du persillage a démontré des résultats satisfaisants face aux objectifs attendus. Étant donné, que la forme volumétrique du persillage est aléatoire et que celle-ci dépend de la façon dont le persillage est déposé entre les fibres musculaires, ce qui est imprévisible, nous avons combiné les résultats de la segmentation de deux types d'images pour estimer le volume du persillage. L'intégration de l'ensemble des approches précédentes nous a permis de développer une nouvelle méthode non-destructive pour estimer la proportion volumétrique du persillage. Les résultats obtenus par la méthode proposée (non-destructive) ont été comparés aux résultats obtenus par une méthode chimique (destructive) comme étant la vérité-terrain (gold standard). Les résultats expérimentaux confirment les propriétés attendues de la méthode proposée et ils illustrent la qualité des résultats obtenus.

L'analyse, la modélisation et la comparaison de la démarche de personnes à l'aide d'algorithmes de vision artificielle a récemment suscité beaucoup d'intérêt dans les domaines d'applications médicales et de surveillance. Il y a en effet plusieurs avantages à utiliser des algorithmes de vision artificielle pour faire l'analyse, la modélisation et la comparaison de la démarche de personnes. Par exemple, la démarche d'une personne peut être analysée et modélisée de loin en observant la personne à l'aide d'une caméra, ce qui ne requiert pas le placement de marqueurs ou de senseurs sur la personne. De plus, la coopération des personnes observées n'est pas requise, ce qui permet d'utiliser la démarche des personnes comme un facteur d'identification biométrique dans les systèmes de surveillance automatique. Les méthodes d'analyse et de modélisation de la démarche existantes comportent toutefois plusieurs limitations. Plusieurs de ces méthodes nécessitent une vue de profil des personnes puisque ce point de vue est optimal pour l'analyse et la modélisation de la démarche. La plupart de ces méthodes supposent également une distance assez grande entre les personnes et la caméra afin de limiter les effets néfastes que la projection de perspective a sur l'analyse et la modélisation de la démarche. Par ailleurs, ces méthodes ne gèrent pas les changements de direction et de vitesse dans les marches. Cela limite grandement les marches pouvant être analysées et modélisées dans les applications médicales et les applications de surveillance. L'approche proposée dans cette thèse permet d'effectuer l'analyse, la modélisation et la comparaison de la démarche de personnes à partir de marches et de points de vue non contraints. L'approche proposée est principalement constituée d'une méthode de rectification du point de vue qui permet de générer une vue fronto-parallèle (vue de profil) de la trajectoire imagée des membres d'une personne. Cette méthode de rectification de la vue est basée sur un modèle de marche novateur qui utilise la géométrie projective pour faire les liens spatio-temporels entre la position des membres dans la scène et leur contrepartie dans les images provenant d'une caméra. La tête et les pieds sont les seuls membres nécessaires à l'approche proposée dans cette thèse. La position et le suivi de ces membres sont automatiquement effectués par un algorithme de suivi des membres développé dans le cadre de cette thèse. L'analyse de la démarche est effectuée par une nouvelle méthode qui extrait des caractéristiques de la démarche à partir de la trajectoire rectifiée des membres. Un nouveau modèle de la démarche basé sur la trajectoire rectifiée des membres est proposé afin de permettre la modélisation et la comparaison de la démarche en utilisant les caractéristiques dynamiques de la démarche. L'approche proposée dans cette thèse est premièrement validée à l'aide de marches synthétiques comprenant plusieurs points de vue différents ainsi que des changements de direction. Les résultats de cette étape de validation montrent que la méthode de rectification de la vue fonctionne correctement, et qu'il est possible d'extraire des caractéristiques de la démarche valides à partir de la trajectoire rectifiée des membres. Par la suite, l'analyse, la modélisation et la comparaison de la démarche de personnes sont effectuées sur des marches réelles qui ont été acquises dans le cadre de cette thèse. Ces marches sont particulièrement difficiles à analyser et à modéliser puisqu'elles ont été effectuées près de la caméra et qu'elles comportent des changements de direction et de vitesse. Les résultats d'analyse de la démarche confirment que les caractéristiques de la démarche obtenues à l'aide de la méthode proposée sont réalistes et sont en accord avec les résultats présentés dans les études cliniques de la démarche. Les résultats de modélisation et de comparaison de la démarche démontrent qu'il est possible d'utiliser la méthode proposée pour reconnaître des personnes par leur démarche dans le contexte des applications de surveillance. Les taux de reconnaissance obtenus sont bons considérant la complexité des marches utilisées dans cette thèse. / Gait analysis, modelling and comparison using computer vision algorithms has recently attracted much attention for medical and surveillance applications. Analyzing and modelling a person's gait with computer vision algorithms has indeed some interesting advantages over more traditional biometrics. For instance, gait can be analyzed and modelled at a distance by observing the person with a camera, which means that no markers or sensors have to be worn by the person. Moreover, gait analysis and modelling using computer vision algorithms does not require the cooperation of the observed people, which thus allows for using gait as a biometric in surveillance applications. Current gait analysis and modelling approaches have however severe limitations. For instance, several approaches require a side view of the walks since this viewpoint is optimal for gait analysis and modelling. Most approaches also require the walks to be observed far enough from the camera in order to avoid perspective distortion effects that would badly affect the resulting gait analyses and models. Moreover, current approaches do not allow for changes in walk direction and in walking speed, which greatly constraints the walks that can be analyzed and modelled in medical and surveillance applications. The approach proposed in this thesis aims at performing gait analysis, modelling and comparison from unconstrained walks and viewpoints in medical and surveillance applications. The proposed approach mainly consists in a novel view-rectification method that generates a fronto-parallel viewpoint (side view) of the imaged trajectories of body parts. The view-rectification method is based on a novel walk model that uses projective geometry to provide the spatio-temporal links between the body-part positions in the scene and their corresponding positions in the images. The head and the feet are the only body parts that are relevant for the proposed approach. They are automatically localized and tracked in monocular video sequences using a novel body parts tracking algorithm. Gait analysis is performed by a novel method that extracts standard gait measurements from the view-rectified body-part trajectories. A novel gait model based on body-part trajectories is also proposed in order to perform gait modelling and comparison using the dynamics of the gait. The proposed approach is first validated using synthetic walks comprising different viewpoints and changes in the walk direction. The validation results shows that the proposed view-rectification method works well, that is, valid gait measurements can be extracted from the view-rectified body-part trajectories. Next, gait analysis, modelling, and comparison is performed on real walks acquired as part of this thesis. These walks are challenging since they were performed close to the camera and contain changes in walk direction and in walking speed. The results first show that the obtained gait measurements are realistic and correspond to the gait measurements found in references on clinical gait analysis. The gait comparison results then show that the proposed approach can be used to perform gait modelling and comparison in the context of surveillance applications by recognizing people by their gait. The computed recognition rates are quite good considering the challenging walks used in this thesis.

Dans ce projet, nous présentons une méthode nouvelle et précise d’estimation de la direction et des délais d’arrivée dans un environnement à trajets multiples, à des fins d’estimation de canal. Récemment, les méthodes de super-résolution ont été largement utilisées pour l’estimation à haute-résolution de la direction d’arrivée (DOA) ou de la différence de temps d’arrivée (TDOA). L’algorithme proposé dans ce travail est applicable à l’estimation d’un canal espace-temps pour des systèmes de traitement spatio-temporel qui emploient la technologie hybride DOA / TDOA. L’estimateur est basé sur l’algorithme MUSIC classique pour trouver la DOA et en profitant d’un simple corrélateur, il est possible de trouver le retard de chaque arrivée. Il est pertinent d’associer chaque angle à son propre retard pour être capable d’estimer les caractéristiques du canal quand nous ne connaissons pas la séquence transmise par l’émetteur. Pour ce faire, nous proposons une formation de faisceaux (voix) très simple et optimale par l’application du MVDR (Maximum Variance Distortion-less Response). Cette formation de faisceaux maximise le signal desiré par rapport aux autres signaux. Après détermination de l’angle d’arrivée par l’algorithme MUSIC, nous appliquons l’algorithme de formation de faisceaux MVDR pour obtenir le signal qui est reçu par le réseau d’antennes pour une direction. Ce signal est corrélé avec les autres signaux correspondants aux autres directions d’arrivée. Les pics dans les figures ainsi obtenues montrent le décalage temporel de chaque source par rapport à celle obtenue par la formation de faisceaux MVDR. La soustraction du plus petit décalage, correspondant au premier signal reçu à chaque décalage temporel, nous donne le temps d’arrivée de chaque source. Pour être plus précis, nous pouvons choisir la moyenne des vecteurs des délais estimés, chacun étant obtenu à partir d’une angle pour l’algorithme MVDR. / In this project, we present a novel and precise way of estimating the direction and delay of arrivals in multipath environment for channel estimation purposes. Recently, super-resolution methods have been widely used for high resolution Direction Of Arrival (DOA) or Time Difference Of Arrival (TDOA) estimation. The proposed algorithm in this work is applicable to space-time channel estimation for space-time processing systems that employ hybrid DOA/TDOA technology. The estimator is based on the conventional MUSIC algorithm to find the DOA and by using a simple correlator it is possible to find the delay of each arrival. It is of interest to associate each angle to its proper delay to be able to estimate the characteristics of the channel when we have no knowledge about the transmitted sequence. To do this, we suggest a very simple and optimal beamforming method by performing Maximum Variance Distortion-less Response (MVDR). This beamforming maximizes the desired signal in the desired direction compare to the other signals that come from other directions. After finding the DOAs by MUSIC algorithm and selecting our desired direction, we obtain the signal from this direction by applying MVDR beamforming. Then, we perform a correlation between this signal and the others incoming signals from other directions. The peaks in the simulation figures illustrate the delay between each source with the obtained signal from MVDR. If we subtract the delay of the first arrival (the smallest delay in time), from the delays indicated in the figures, we can obtain the delay of each arrival. To be more precise, the mean of these estimated TOAs vector follows the exact TOA of each source.

La thèse présentée a été effectuée en cotutelle entre l'Institut Polytechnique de Grenoble et l'université Laval à Québec. Les travaux ont impliqué les laboratoires universitaire GIPSA-lab à Grenoble et le Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques de l'Université Laval (LVSN). Notre étude porte sur la segmentation des contours internes et externes des lèvres. L'objectif visé dans notre étude est de proposer un ensemble de méthodes permettant de modéliser précisément la zone de la bouche avec la meilleure robustesse possible. Par robustesse, notre [sic] entendons obtenir une méthode fiable qui ne nécessite pas de réglage de paramètres et qui permette une segmentation fidèle des contours externes et internes de la bouche. Dans un premier temps, une approche combinée région-contour est introduite dans le but d'obtenir une segmentation multi-locuteur de la bouche sur des images de visage en couleurs. Nous décrivons une approche par décorrélation permettant d'augmenter le contraste entre la peau et les lèvres sur des images en couleurs ainsi qu'une étude sur les gradients multi-échelles pour améliorer la robustesse de la modélisation des contours de la bouche. Ensuite nous présentons notre méthode de localisation et de segmentation région-contour de la bouche sur des images de visage en couleurs. Dans un second temps nous nous sommes intéressés à la détection de l'état de la bouche. L'étape de détection de l'état de la bouche est nécessaire à la modélisation de la région interne qui présente une grande variabilité de forme et de texture. Une approche bioinspirée, basée sur un modèle de rétine et de cortex visuel conduisant au calcul d'un spectre Log-polaire, a été développée pour modéliser la zone de la bouche. Ces spectres sont, ensuite, utilisés pour entraîner un réseau SVM destiné à identifier l'état de la bouche. D'autre part, de nombreux auteurs ont suggéré d'utiliser la modalité infrarouge en analyse faciale. Le LVSN possédant une solide expertise dans le domaine de la vision infrarouge, une étude sur la pertinence de la modalité infrarouge dans le cadre de la segmentation des lèvres est proposée. Après avoir localisé la bouche et identifié l'état de la bouche, nous nous intéressons alors à la segmentation des contours externes et internes de la bouche. Un modèle polynomial de contour externe, dont la complexité sera automatiquement adaptée en fonction de la bouche traitée, est présenté. L'aspect de la zone interne de la bouche pouvant varier très rapidement, l'extraction du contour interne est particulièrement difficile. Nous proposons de traiter ce problème par une méthode de classification non-supervisée pour sélectionner les régions internes de la bouche. La méthode de modélisation de contour par un modèle polynomial est par la suite appliquée pour extraire le contour interne de la bouche. Enfin, une analyse quantitative de la performance globale de l'extraction des contours internes et externes est réalisée par comparaison avec des vérités-terrain.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2006-2007 / L'analyse de mouvements par un système de vision numérique fait l'objet de plusieurs recherches depuis quelques années et plusieurs y ont déjà apporté des solutions intéressantes. Toutefois, dans un bon nombre de ces recherches, les solutions proposées fonctionnent sous l'hypothèse que la séquence vidéo analysée ne comporte qu'un seul mouvement, cyclique ou non cyclique, aussi appelé activité. Par contre, dans une application réelle d'analyse de mouvements, qu'il s'agisse d'un système de surveillance automatisé, d'un système produisant automatiquement des résumés de bandes vidéo ou autre, les séquences vidéo analysées peuvent comporter un grand nombre d'activités exécutées les unes après les autres, entrecoupées ou non de pauses. Dans ce contexte, cet ouvrage propose, analyse et compare plusieurs variantes d'une méthode visant à extraire automatiquement les mouvements cycliques d'une séquence vidéo. Dans un premier temps, on y présente le problème sous-jacent qu'est la segmentation des parties cycliques d'un signal et on y propose des solutions. Dans un second temps, on y traite du problème de représentation des mouvements par des signaux et de la fusion des segmentations obtenues sur ces signaux. La méthode présentée utilise l'information fournie par un modèle de squelette représentant l'évolution temporelle d'un être humain dans la séquence vidéo. Elle s'applique à n'importe quel format de squelette décrit en terme de joints reliés par des segments de droite et ne requiert aucune connaissance a priori sur les mouvements effectués. / Automated motion analysis and recognition has been the object of numerous researches for a good number of years now. Many of these researches generated interesting solutions to the problem, many of which requires that the analyzed video sequence contains a single cyclic or non-cyclic motion, also referred to as an activity. This hypothesis is however not consistent with many real life applications where such algorithms could be of use. For instance, automated surveillance Systems, automated video summarizers or other such applications would evidently need to process video sequences containing more than one activity, potentially interleaved with pauses. In this regard, this dissertation presents, analyses and compares many variations of a general approach to the problem of extracting single cyclic activities from video sequences. To that end, we first address the underlying problem of cyclic component segmentation from one-dimensional signals. We then address the problem of motion representation through such signals and the problem of merging a number of signal segmentations in order to obtain a single segmentation coherent with the activity content of the original video sequence. The method therein presented uses the information provided by a skeleton sequence representing the motion of a human subject. This method can be applied to any type of skeleton described by nodes linked by straight edges. Moreover, no prior knowledge of the activities to be segmented is required.