Dans le contexte de la reconnaissance de forme et de l'observation de similarité d'un objet parmi d'autres, les caractéristiques de forme extraites de son image sont des outils puissants. En effet la forme de l'objet est habituellement et fortement liée à sa fonctionnalité et son identité. S'appuyant sur cette forme, un éventail de méthodes par extraction de caractéristiques et mesures de similarité a été proposé dans la littérature. De nombreuses et diverses applications sont susceptibles d'utiliser ces caractéristiques de forme. L'invariance géométrique et la résistance aux déformations sont des propriétés importantes que doivent posséder ces caractéristiques et mesures de similarité. Dans cette thèse, trois nouveaux descripteurs de forme sont développés. Les deux premiers, celui par différence de surfaces et contrôlée par l'échelle (SCAD) et celui correspondant au vecteur de surfaces partielles normalisées (NPAV), sont fondés sur une normalisation "iso-surface" (IAN). SCAD est un vecteur dont les éléments sont les différences de surface entre les principaux segments du contour original et contour filtré. Ces segments sont définis par des ensembles de points entre chaque paire de points de courbure nulle, relative au contour filtré et au contour original. En nous appuyant sur deux théorèmes que nous proposons et en prenant en considération surface partielle, transformée affine et filtrage linéaire, nous avons défini le second descripteur, NPAV. Nous prouvons alors, que pour tout contour filtré linéairement, la surface d'un triangle, dont les sommets sont le barycentre du contour et une paire de points successifs sur le contour normalisé, reste linéaire sous toutes les transformations affines. Ainsi est établie une relation entre filtrage et transformation affine. Les deux descripteurs SCAD et NPAV ont la propriété d'invariance aux transformations affines. Comparant les deux approches SCAD et NPAV, SCAD s'avère plus compact que NPAV mais les performances de NPAV sont meilleures que celles de SCAD. La dernière approche proposée est la représentation par "contexte des cordes". Cette représentation décrit une distribution des longueurs de cordes selon une orientation. L'histogramme représentant ce contexte des cordes est compacté et normalisé dans une matrice caractéristique. Une mesure de similarité est alors définie sur cette matrice. La méthode proposée est insensible à la translation, à la rotation et au changement d'échelle; de plus, elle s'avère robuste aux faibles occultations, aux déformations élastiques et au bruit. En outre, son évaluation sur des objets réels souligne tous ses atouts dans le contexte des applications de la vision. Ces nouveaux descripteurs de forme proposés sont issus d'une recherche et d'études menées sur une quarantaine de techniques de la littérature. Contrairement à la classification traditionnelle, ici, les approches de descripteurs de forme sont classées selon leurs approches de traitement: ceci facilite ainsi le choix du traitement approprié. Une description et une étude de ces approches est ici fournie, et nous reprenons certaines d'entre elles dans une évaluation comparative avec les nôtres et ce sur différentes bases de données

Le développement des systèmes de télésurveillance médicale à domicile est fondamental face au vieillissement de la population et aux capacités limitées d admission dans les hôpitaux et centres spécialisés. Ce travail de thèse concerne particulièrement la conception d un assistant intelligent pour l analyse des données hétérogènes collectées par des capteurs au domicile afin de détecter, voire prévenir, l occurrence de situations inquiétantes. Il s agit de concevoir un système d apprentissage des habitudes de vie d une personne, tout écart par rapport à ce profil comportemental étant considéré comme critique. L étude proposée concerne d une part la conception d un processus de simulation pour la génération de grandes quantités de données appropriées au contexte expérimental. D autre part, une méthode générique pour l extraction non supervisée de motifs dans des séquences temporelles multidimensionnelles et hétérogènes est proposée puis expérimentée dans le contexte de l identification des comportements récurrents d une personne dans ses activités quotidiennes. On évalue en particulier les indices de sensibilité (tolérance aux modifications normales de comportement) et de spécificité (rejet des modifications inquiétantes) du système. L application du système d apprentissage aux séquences générées par la simulation permet également de vérifier l extraction possible de comportements récurrents interprétés a posteriori en terme de la réalisation d activités de la vie quotidienne.

Le but de ce travail est d'analyser des scènes sous-marines naturelles et en particulier cartographier des environnements sous-marins en 3D. Il existe aujourd'hui de nombreuses techniques pour résoudre ce problème. L'originalité de ce travail se trouve dans la fusion de deux cartes obtenues avec des capteurs de différentes résolutions.Dans un premier temps, un engin autonome (ou un bateau) analyse les fonds marins avec un sonar multifaisceaux et crée une première carte globale de la zone. Cette carte est ensuite décomposée en petites cellules représentant une mosaïque du fond marin. Une deuxième analyse est ensuite réalisée sur certaines cellules particulières à l'aide d'un second capteur avec une résolution plus élevée. Cela permettra d'obtenir une carte détaillée 3D de la cellule. Un véhicule autonome sous-marin ou un plongeur muni d'un système de vision stéréoscopique effectuera cette acquisition. Ce projet se décompose en deux parties, la première s'intéressera à la reconstruction 3D de scènes sous-marines en milieu contraint à l'aide d'une paire stéréoscopique. La deuxième partie de l'étude portera sur l'aspect multimodal. Dans notre cas, nous utilisons cette méthode pour obtenir des reconstructions précises d'objets d'intérêts archéologiques (statues, amphores, etc.) détectés sur la carte globale. La première partie du travail concerne la reconstruction3D de la scène sous-marine.Même si aujourd'hui le monde de la vision a permis de mieux appréhender ce type d'image, l'étude de scène sous-marine naturelle pose encore de nombreux problèmes. Nous avons pris en compte les bruits sous-marins lors de la création du modèle 3D vidéo ainsi que lors de la calibration des appareils photos. Une étude de robustesse à ces bruits a été réalisée sur deux méthodes de détections et d'appariements de points d'intérêt. Cela a permis d'obtenir des points caractéristiques précis et robustes pour le modèle 3D. La géométrie épipolaire nous a permis de projeter ces points en 3D. La texture a été ajoutée sur les surfaces obtenues par triangulation de Delaunay. La deuxième partie consiste à fusionner le modèle 3D obtenu précédemment et la carte acoustique. Dans un premier temps, afin d'aligner les deux modèles 3D (le modèle vidéo et le modèle acoustique), nous appliquons un recalage approximatif en sélectionnant manuellement quelques paires de points équivalents sur les deux nuages de points. Pour augmenter la précision de ce dernier, nous utilisons un algorithme ICP (Iterative Closest Points). Dans ce travail nous avons créé une carte 3D sous-marine multimodale réalisée à l'aide de modèles 3D " vidéo " et d'une carte acoustique globale.

L'imagerie par Radar à Synthèse d'Ouverture (ROS) offre de nombreux axes de recherche en télédétection. Les capteurs ROS satellitaires peuvent fournir des images haute résolution, de jour comme de nuit, par tout temps. Parmi toutes les utilisations possibles de ces images radar, nous nous intéressons ici à l'obtention de Modèles Numériques de Terrain (MNT) à partir de couples d'images ROS stéréoscopiques : la radargrammétrie. Une application radargrammétrique nécessite la maîtrise de la géométrie de la prise de vue, de la mise en correspondance (ou appariement) des images ainsi que de la reconstruction géométrique par résolution des équations de localisation multi-scènes. L'appariement se fait par corrélation, de façon similaire aux méthodes de photogrammétrie utilisées en imagerie optique. Pour améliorer les performances lors de l'appariement, il est intéressant de mettre en oeuvre un filtrage du speckle (bruit multiplicatif propre aux images radar), ainsi qu'une technique pyramidale afin d'accélérer les traitements et de réduire les erreurs d'appariement. De plus, l'utilisation de la mise en géométrie épipolaire permet de réduire la zone de recherche. Dans la zone d'étude à forts reliefs qui nous concerne, ces méthodes permettent de générer un MNT satisfaisant mais encore imprécis. Les méthodes tirées de la photogrammétrie ne sont pas suffisantes pour être directement appliquées sur les images radar. Des méthodes spécifiques sont nécessaires et nous proposons alors une nouvelle approche, qui consiste à utiliser des fenêtres de corrélation de tailles différentes : l'approche multi-fenêtre. Nous procédons notamment à une dilatation en distance de la taille de ces fenêtres, afin de compenser le phénomène de compression d'une image à l'autre. Nous montrons que cette nouvelle méthode permet de fiabiliser l'appariement et d'améliorer les résultats de reconstruction altimétrique.

L'amélioration du contraste des images échographiques occupe une place importante en imagerie ultrasonore médicale puisque la qualité des images impacte directement le diagnostic médical. Les imageries de contraste sous et ultra-harmoniques sont deux techniques permettant de produire des images à fort contraste. Le développement de techniques de filtrage, permettant de mieux extraire les composantes sous et ultra-harmoniques présentes dans les signaux renvoyés par les produits de contraste ultrasonore, a pour conséquence d'améliorer encore plus le contraste des images. Les modèles non linéaires dits " boîtes noires " du type Volterra, Hammerstein, Wiener, sont souvent utilisés pour identifier et modéliser les systèmes non linéaires tels que les produits de contraste ultrasonore. Ces modèles, bien que très bien adaptés pour modéliser les composantes harmoniques entières, ne le sont plus en présence de sous et ultra-harmoniques. Dans les années 2000, une méthode permettant la modélisation de sous et ultra-harmoniques en utilisant un modèle de Volterra à plusieurs entrées (Muliple Input Single Output : MISO) a été développée. Pourtant, bien que cette méthode soit complètement originale dans le domaine considéré, les points clés qui la sous-tendent ne sont pas clairement identifiés. C'est en identifiant clairement les points clés de la méthode existante que nous pouvons la généraliser et proposer plusieurs nouveaux paradigmes pour la modélisation et l'extraction de sous et ultra-harmoniques. Nous proposons alors des alternatives beaucoup plus simples du type mono-entrée mono-sortie (Single Input Single Output: SISO). En modulant en fréquence l'entrée du système, nous avons pu ainsi identifier les réponses impulsionnelles des différents canaux du modèle de Hammerstein généralisé. À partir de ce cadre général, nous avons aussi proposé de nouvelles approches pour réduire la complexité du modèle de Volterra.

L'estimation de mouvement est une opération clé pour la compression vidéo, mais implique une complexité de calcul conséquente, accrue par le contexte de la haute définition et l'évolution des standards de compression vidéo. Jusqu'à 60% de la charge de calcul d'un encodeur vidéo H.264 est dédiée à cette opération. L'adéquation entre les algorithmes et les architectures multicomposants est étudiée dans ce nouveau contexte, avec un cadre méthodologique.<br />Un état de l'art des différentes méthodes d'estimation de mouvement et des architectures matérielles existantes est tout d'abord présenté. Les algorithmes de mise en correspondance de blocs HME et EPZS apparaissent comme les plus performants pour notre étude. La méthode de développement utilisée, ainsi que l'implantation et l'optimisation d'estimateurs de mouvement sur DSP sont ensuite présentés. Un nouvel algorithme d'estimation de mouvement est conçu : HDS. Des implantations parallèles sur plates-formes hétérogènes sont enfin proposées.

Cette thèse a pour but de proposer toutes les avancées possibles dans l'utilisation du modèle de propagation Multi-Resolution Frequency-Domain ParFlow (MR-FDPF). Etant un modèle de propagation radio déterministe, le modèle MR-FDPF possède un haut niveau de précision, mais souffre des limitations communes à tous les modèles déterministes. Par exemple, un canal radio réel n'est pas déterministe, mais un processus aléatoire à cause par exemple des personnes ou objets mobiles, et ne peut donc être décrit fidèlement par un modèle purement déterministe. Dans cette thèse, un modèle semi-déterministe est proposé, basé sur le modèle MR-FDPF, qui introduit une part stochastique pour tenir compte des aspects aléatoires du canal radio réaliste. La partie déterministe du modèle est composée du path loss (atténuation d'espace), et la partie stochastique venant du shadow fading (masquage) et du small scale fading (évanouissement). De même, de nombreux simulateurs de propagation radio ne proposent que la prédiction de la puissance moyenne. Mais pour une simulation précise de la propagation radio il convient de prédire également des informations de fading permettant dès lors une prédiction précise du taux d'erreur binaire (BER) potentiel. Dans cette thèse, l'information de fading est déduite des simulations MR-FDPF et par la suite des valeurs réalistes de BER sont données. Enfin, ces données réalistes de BER permettent d'évaluer l'impact de schémas de modulation adaptatifs. Des résultats sont présentés dans trois configurations : systèmes SISO (mono-antenne à l'émission et à la réception), systèmes à diversité de type MRC, et systèmes large bande de type OFDM.

L'indexation par le contenu de lifelogs issus de capteurs portés a émergé comme un enjeu à forte valeur ajoutée, permettant l'exploitation de ces nouveaux types de donnés. Rendu plus accessible par la récente disponibilité de dispositifs miniaturisés d'enregistrement, les besoins se sont accrus pour l'extraction automatique d'informations pertinentes à partir de contenus générés par de tels dispositifs. Entre autres applications, la localisation en environnement intérieur est l'un des verrous que nous abordons dans cette thèse. Beaucoup des solutions existantes pour la localisation fonctionnent insuffisamment bien ou nécessitent une intervention manuelle importante. Dans cette thèse, nous abordons le problème de la localisation topologique à partir de séquences vidéo issues d'une camera portée en utilisant une approche purement visuelle. Ce travail complète d'extraction des descripteurs visuels de bas niveaux jusqu'à l'estimation finale de la localisation à l'aide d'algorithmes automatiques. Dans ce cadre, les contributions principales de ce travail concernent l'exploitation efficace des informations apportées par des descripteurs visuels multiples, par les images non étiquetées et par la continuité temporelle de la vidéo. Ainsi, la fusion précoce et la fusion tardive des données visuelles ont été examinées et l'avantage apporté par la complémentarité des descripteurs visuels a été mis en évidence sur le problème de la localisation. En raison de difficulté à obtenir des données étiquetées en quantités suffisantes, l'ensemble des données a été exploité ; d'une part les approches de réduction de dimensionnalité non-linéaire ont été appliquées, afin d'améliorer la taille des données à traiter et la complexité associée; d'autre part des approches semi-supervisés ont été étudiées pour utiliser l'information supplémentaire apportée par les images non étiquetées lors de la classification. Ces éléments ont été analysé séparément et ont été mis en oeuvre ensemble sous la forme d'une nouvelle méthode par co-apprentissage avec information temporelle. Finalement nous avons également exploré la question de l'invariance des descripteurs, en proposant l'utilisation d'un apprentissage invariant à la transformation spatiale, comme une autre réponse possible au manque de données annotées et à la variabilité visuelle. Ces méthodes ont été évaluées sur des séquences vidéo en environnement contrôlé accessibles publiquement pour évaluer le gain spécifique de chaque contribution. Ce travail a également été appliqué dans le cadre du projet IMMED, qui concerne l'observation et l'indexation d'activités de la vie quotidienne dans un objectif d'aide au diagnostic médical, à l'aide d'une caméra vidéo portée. Nous avons ainsi pu mettre en oeuvre le dispositif d'acquisition vidéo portée et montrer le potentiel de notre approche pour l'estimation de la localisation topologique sur un corpus présentant des conditions difficiles représentatives des données réelles.

La localisation d'un véhicule via les techniques de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping pour cartographie et localisation simultanées) a connu un essor important durant les 20 dernières années. Pourtant, peu d'approches ont tenté d'étendre ces algorithmes à une flotte de véhicules malgré les nombreuses applications potentielles. C'est ici l'objectif de cette thèse. Pour ce faire, une approche de SLAM monoculaire pour un seul véhicule a d'abord été développée. Celle-ci propose de coupler un filtre de Kalman étendu avec une représentation cartésienne des amers afin de produire des cartes de faible densité mais de qualité. En effet, l'extension à plusieurs véhicules nécessite des échanges permanents par l'intermédiaire de communications sans fil. Avec peu d'amers dans les cartes, notre approche s'accommode bien du nombre de véhicules de la flotte. Des capteurs peu onéreux ont aussi été privilégiés (une unique caméra et un odomètre) afin de réduire le coût d'une extension multivéhicule. Des correctifs ont été proposés afin d'éviter les problèmes de divergence induits par les choix précédents. Des expérimentations ont montré que la solution de SLAM produite était légère et rapide tout en fournissant une localisation de qualité. La dérive, inhérente à tout algorithme de SLAM, a également fait l'objet d'une analyse. Celle-ci a été intégrée au SLAM par l'intermédiaire d'une architecture dédiée et d'un modèle dynamique. Le but est de pouvoir rendre consistante la localisation fournie par le SLAM, même en l'absence d'estimation de la dérive. Cela permet d'effectuer des fermetures de boucle ou encore d'intégrer des informations géo-référencées de manière naturelle tout en conservant l'intégrité de la solution. En multivéhicule, cet aspect est un point clef puisque chaque véhicule dérive différemment des autres. Il est donc important de le prendre en compte. Enfin, le SLAM a été étendu à plusieurs véhicules. Une structure générique a été prévue afin que notre approche monoculaire puisse être remplacée par n'importe quel algorithme de SLAM. Notre architecture décentralisée évite la consanguinité des données (le fait de compter deux fois une même information) et gère les défaillances réseau, que cela soit des ruptures de communication ou encore des latences dans la réception des données. La partie statique du modèle de dérive permet également de prendre en compte le fait que les positions initiales des véhicules d'une flotte puissent être inconnues. L'intégrité est ainsi maintenue en permanence. Enfin, notre approche étant entièrement décentralisée, elle a pu être testée et validée en simulation et avec des expérimentations réelles dans diverses configurations (convoi en colonne ou en ligne, avec 2 ou 3 véhicules).

La mesure de champs de température sans contact est un paramètre clé pour l'optimisation et le contrôle des procédés. Les systèmes actuels présentent des limitations, particulièrement sur des surfaces hétérogènes et/ou dans des conditions dynamiques pouvant entraîner une altération de la surface. Ces restrictions sont causées par la méconnaissance de l'émissivité de la surface qui est une fonction complexe de nombreuses grandeurs physiques (température, longueur d'onde, rugosité, direction de détection). La thèse présentée propose le développement complet d'une nouvelle méthode de mesure de champs de température vraie, dénommée THERMOREFLECTOMETRIE, applicable sur tout type de matériaux opaques, dans la gamme [300-1000]°C. Elle permet la mesure en ligne de l'émissivité par le couplage d'une étape classique de THERMOGRAPHIE avec une étape de REFLECTOMETRIE laser. La démarche adoptée consiste premièrement en l'analyse critique de la méthode et de ses facteurs d'influence, ainsi que du dimensionnement optimal des éléments par des études en simulations. Ensuite un prototype opérationnel est mis en oeuvre et ses défauts sont caractérisés, du point de vue d'un système de type CAMERA, et les corrections nécessaires sont mises en place. Enfin, les performances expérimentales sont évaluées sur des scènes thermiques complexes et hétérogènes qui mettent en évidence la bonne précision du prototype pour tous les échantillons testés.