Cette thèse porte sur le développement d'outils permettant le recalage d'images d'une surface déformable et la reconstruction tridimensionnelle de surfaces déformables à partir d'images prises par une seule caméra. Les surfaces que nous souhaitons traiter sont typiquement un visage ou une feuille de papier. Ces problématiques sont mal posées lorsque seule l'information présente dans les images est exploitée. Des informations a priori sur les déformations physiquement admissibles de la surface observée doivent être définies. Elles diffèrent en fonction du problème étudié. Par exemple, pour une feuille de papier, la courbure Gaussienne évaluée en chacun de ces points est nulle, cette propriété n'est pas valide pour un visage. Les applications visées sont l'insertion réaliste de logo 2D, de texte et aussi d'objets virtuels 3D dans des vidéos présentant une surface déformable. La première partie de cette thèse est consacrée au recalage d'images par modèles déformables. Après avoir brièvement introduit les notions de base sur les fonctions de déformation et sur leur estimation à partir de données images, nous donnons deux contributions. La première est un algorithme de recalage d'images d'une surface déformable, qui est efficace en terme de temps de calcul. Nous proposons une paramétrisation par primitives des fonctions de déformation permettant alors leur estimation par des algorithmes compositionnels habituellement réservés aux transformations formant un groupe. La deuxième contribution est la modélisation explicite des auto-occultations, en imposant la contraction de la fonction de déformation le long de la frontière d'auto-occultation. La deuxième partie de cette thèse aborde le problème de la reconstruction tridimensionnelle monoculaire de surfaces déformables. Nous nous basons sur le modèle de faible rang : les déformations sont approximées par une combinaison linéaire de modes de déformation inconnus. Nous supposons que ces derniers sont ordonnés par importance en terme d'amplitude de déformation capturée dans les images. Il en résulte une estimation hiérarchique des modes, facilitant l'emploi d'un modèle de caméra perspectif, la sélection automatique du nombre de modes et réduisant certaines ambiguïtés inhérentes au modèle. Nous explorons finalement la capture des déformations d'une surface peu texturée à partir de données issues d'un capteur 3D. L'information présente au niveau des contours de la surface est notamment utilisée. Nous avons implanté les différentes contributions décrites ci-dessous. Elles sont testées et comparées à l'état de l'art sur des données réelles et synthétiques. Les résultats sont présentés tout au long du tapuscrit.

La problématique scientifique abordée concerne la reconnaissance visuelle d'objets s'inscrivant dans une scène observée. Nous proposons une méthodologie qui va de la définition et la construction du modèle de l'objet, jusqu'à la définition de la stratégie pour la reconnaissance ultérieure de celui-ci. Du point de vue de la représentation, cette approche est capable de modéliser aussi bien la structure de l'objet que son apparence ; à partir de caractéristiques multiples. Celles-ci servent d'indices d'attention lors de la phase de reconnaissance. Dans ce cadre, reconnaître l'objet revient à " instancier " ce modèle dans la scène courante. La tâche de reconnaissance correspond à un processus actif de génération/vérification d'hypothèses régi par le principe de focalisation. Ce dernier agissant sur quatre niveaux du " spectre attentionnel " : la sélection des opérateurs pour le traitement bas niveau, la sélection de l'intervalle d'action de ceux-ci, la sélection de la résolution et la sélection de la région d'intérêt dans l'image. Le fait d'agir sur tous ces niveaux, entraîne une diminution de la combinatoire implicite dans une problématique de recherche visuelle. Sous un regard plutôt unifié, le mécanisme de contrôle de l'attention, du type bottom-up$top-down, reste implicite dans la stratégie globale de reconnaissance. La " focalisation progressive " et la représentation hybride du modèle, permettent de tirer profit des deux types de représentation classiques. D'une part, la structure de l'objet permet de focaliser le processus de reconnaissance à partir d'observations locales, d'autre part, une fois détectée la région probable de l'objet, la décision finale est faite à partir de l'apparence de celui-ci. Dans le cadre proposé, en intégrant des connaissances sur la structure de la scène (paramètres 3D), d'autres tâches comme celles de la localisation et du suivi sont intégrées d'une façon naturelle. La prise en compte de ces paramètres permet d'estimer l'évolution de la zone d'intérêt dans l'image, lorsque l'objet évolue dans le monde 3D. La méthodologie proposée a été testée pour la reconnaissance, la localisation et le suivi de visages et de piétons.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2006-2007 / Une solution de plus en plus courante pour appuyer les forces militaires déployées en milieu urbain consiste à utiliser des plates-formes robotisées pour la réalisation des tâches présentant un niveau de risque important. Dans cette optique, les travaux de recherche présentés dans ce mémoire ont permis de développer un système exploitant un capteur volumétrique 3D pour effectuer la modélisation d'environnements urbains et l'exploration efficace de ceux-ci à l'aide d'une plate-forme mobile autonome. Un aspect important de ce projet est que, le modèle 3D de l'environnement étant préservé sous forme d'octree multirésolution tout au long du processus, les modules de cartographie, d'exploration et de navigation qui composent la plate-forme mobile peuvent y avoir accès en tout temps afin d'effectuer leurs tâches respectives. À partir des résultats obtenus pour des tests effectués en simulation et dans un environnement réel, il a été possible de valider que le système développé permet d'explorer un environnement de façon autonome tout en générant de façon simultanée un modèle 3D complet de l'espace parcouru.