La compréhension du fonctionnement du corps humain est un challenge de recherche an de prendre une décision médicale (le diagnostic, le traitement) adéquate dans le cas des pathologies liées au syst ème musculosquelettique. Pour faire face à cette problématique, dans un premier temps, un modèle biomécanique a été développé décrivant la dynamique du mouvement avec prise en considération des caractéristiques géométriques (os et muscles) et mécaniques du système musculo-squelettique. Une étude de sensibilité de ces paramètres géométriques à partir des données de la littérature a montré l'importance de la personnalisation des ces paramètres. En application, un cas d'étude clinique d'un sujet présentant une pathologie (Heine-Medin (polio)) a été étudié. Deux modèles personnalisés (un sujet sain et un sujet pathologique) ont été réalisés. Les résultats obtenus ont montré l'intérêt d'une modélisation personnalisée pour évaluer et concevoir des orthèses personnalisés. Dans un deuxième temps, nous avons proposé une nouvelle classe de modèle - un méta modèle (Système d'Aide à la Décision) - intégrant des résultats du domaine de l'ingénierie des connaissances pour prédire, diagnostiquer, classer et proposer un traitement des pathologies du système musculo-squelettique des membres inférieurs (anomalies rotationnelles (AR), enfants PC (Paralysie Cérébrale), pied bot). La modélisation de ce méta modèle se base sur les modèles mathématiques prédictifs pour prendre une décision médicale (une prédiction, un diagnostic, ou une classi cation). Le but nal est de dégager un résultat cliniquement applicable. Ce système est générique, exible, et extensible et permet donc l'étude et l'analyse de pathologies diverses du système musculosquelettique des membres inférieurs. Enn, une comparaison de ces deux approches de modélisation a été eectuée an d'évaluer leur complémentarité pour une utilisation clinique.

La rééducation neuromotrice est un des nouveaux champs d'application de la robotique en interaction physique. Dans ce domaine, on cherche à concevoir des machines pouvant assister les mouvements de patients atteints de troubles neuromoteurs dans la réalisation d'exercices physiques. Un des enjeux importants est de pouvoir proposer des machines capables de maîtriser des efforts mécaniques distribués le long des membres du patient durant les mouvements. Ceci a conduit la communauté à travailler au développement de structure exosquelettiques. L'essentiel des recherches en cours est focalisé sur les aspects cinématiques plus que sur le problème des transmissions d'efforts. C'est au contraire à ces aspects cruciaux qu'est consacrée la présente thèse. Pour améliorer la qualité du contrôle des efforts dans la mise en oeuvre des exosquelettes robotiques, les principales contributions se situent dans les domaines de la conception et de la commande. S'agissant de la conception, nous avons exploité des résultats existants dans la littérature pour la structure mécanique et la mécatronique d'actionnement, en utilisant l'exosquelette réversible ABLE conçu au CEA LIST. Partant de ce modèle, représentatif de l'existant, nous avons travaillé sur le problème du couplage mécanique entre le robot et le bras. Ce travail a permis de proposer une méthode générale pour synthétiser des mécanismes de fixation articulés passifs entre un exosquelette et un membre humain. Les fixations ainsi conçues garantissent l'isostaticité globale de l'ensemble. L'étude théorique générale est appliquée à ABLE, montrant une amélioration nette de la qualité de l'interaction. S'agissant de la commande, nous avons déployé une commande en efforts multi-contacts, ce qui constitue en soit une originalité, puis proposé de faciliter l'accompagnement des mouvements du sujet en exploitant une anticipation de trajectoire, grâce à un contrôleur mixte force/position. Là encore, l'apport expérimental évalué sur l'exosquelette ABLE est probant. Un dernier résultat important de la thèse concerne l'évaluation de la qualité de l'interaction homme-exosquelette dans des tâches de comanipulation. En effet, pour pouvoir quantifier l'apport des différentes propositions dans le domaine de la conception et de la commande, nous avons dû établir une méthode permettant d'étudier de manière reproductible l'interaction physique homme-robot, en analysant simultanément les efforts et la cinématique des gestes.

Cette thèse s'intéresse à des approches factorielles et probabilistes de la covariance qui tient compte d'une connaissance exogène sur les observations. Nous adoptons un modèle qui décompose le signal en une fonction déterministe du temps caractérisant la tendance, et en un terme résiduel. Les méthodes factorielles sont consacrées à l'étude du terme tendanciel. Nous présentons le formalisme général de la covariance relationnelle ainsi que de nouvelles propriétés qui éclairent les interprétations et faisons le lien avec les notions déjà existantes. La covariance relationnelle s'intègre dans l'analyse en composantes principales (ACP), l'analyse factorielle d'opérateurs et l'analyse discriminante d'opérateurs.<br />Nous montrons que l'ACP relationnelle est un cas particulier de l'ACP à noyaux et de l'ACP fonctionnelle, dont nous dressons les schémas de dualité correspondants. L'étude du terme résiduel est menée à l'aide d'approches probabilistes fondées sur la covariance. Dans un premier temps, ce terme est assimilé à un vecteur gaussien et nous introduisons une procédure de classification de matrices de covariance par la distribution de Wishart induite par l'hypothèse de gaussianité. En particulier, l'algorithme EM sur matrices de covariance est proposé. Dans un second temps, on procède à l'analyse fractale du terme résiduel, identifié par une trajectoire d'un processus autosimilaire. L'indice d'autosimilarité est estimé quelque soit l'échantillonnage et nous déterminons dans quelle<br />mesure cette contrainte temporelle influe sur l'estimation. Nous appliquons les concepts présentés à l'analyse du mouvement : corpus<br />de mouvements de danse contemporaine (méthodes factorielles et classification par Wishart), et données de biologie marine (segmentation par analyse fractale).

L'analyse du mouvement humain s'appuie généralement sur des techniques de suivi de marqueurs cutanés pour reconstruire la cinématique articulaire. Cependant, ces techniques d'acquisition présentent d'importantes limites dont les " artefacts de tissus mous " (i.e., le mouvement relatif entre les marqueurs cutanés et le squelette sous-jacent). La méthode d'optimisation multi-segmentaire viseà compenser ces artefacts en imposant aux trajectoires de marqueurs les degrés de liberté d'un modèle cinématique prédéfini. Les liaisons mécaniques modélisant classiquement les articulations empêchent toutefois une estimation satisfaisante de la cinématique articulaire. Cette thèse aborde des perspectives d'amélioration de la méthode d'optimisation multi-segmentaire pour l'estimation de la cinématique articulaire du membre inférieur,à travers différentes approches : (1) la reconstruction de la cinématique par suivi de la vitesse angulaire, de l'accélération et de l'orientation de centrales inertiellesà la place du suivi de marqueurs, (2) l'introduction d'un modèle articulaire élastique basé sur la matrice de raideur du genou, permettant une estimation physiologique de la cinématique articulaire et (3) l'introduction d'un modèle des artefacts de tissus mous " cinématique-dépendant ", visantà évaluer et compenser les artefacts de tissus mous simultanément avec l'estimation la cinématique articulaire. Ce travail a démontré la polyvalence de la méthode d'optimisation multi-segmentaire. Les résultats obtenus laissent espérer une amélioration significative de cette méthode qui devient de plus en plus utilisée en biomécanique, en particulier pour la modélisation musculo-squelettique / Human movement analysis generally relies on skin markers monitoring techniques to reconstruct the joint kinematics. However, these acquisition techniques have important limitations including the "soft tissue artefacts" (i.e., the relative movement between the skin markers and the underlying bones). The multi-body optimization method aims to compensate for these artefacts by imposing the degrees of freedom from a predefined kinematic model to markers trajectories. The mechanical linkages typically used for modeling the joints however prevent a satisfactory estimate of the joint kinematics. This thesis addresses the prospects of improvement of the multi-body optimization method for the estimation of joint kinematics of the lower limb through different approaches: (1) the reconstruction of the kinematics by monitoring the angular velocity, the acceleration and the orientation of magneto-inertial measurement units instead of tracking markers, (2) the introduction of an elastic joint model based on the knee stiffness matrix, enabling a physiological estimation of joint kinematics and (3) the introduction of a "kinematic-dependent" soft tissue artefact model to assess and compensate for soft tissue artefact concurrently with estimating the joint kinematics. This work demonstrated the versatility of the multi-body optimization method. The results give hope for significant improvement in this method which is becoming increasingly used in biomechanics, especially for musculoskeletal modeling

Lors de l'analyse 3D du mouvement humain basée sur des marqueurs cutanés, la position des os ne peut être qu'indirectement estimée. Au cours d'une tâche, les déformations des tissus mous génèrent des déplacements des marqueurs par rapport à l'os : les artefacts de tissus mous (STA), entraînant des effets dévastateurs sur l'estimation de la position. La compensation des STA demeure une question ouverte. L'objectif de cette thèse est de contribuer à la solution de cette question cruciale. La modélisation des STA en utilisant des variables spécifiques mesurables est une condition préalable à son élimination. Un modèle corrigeant les trajectoires individuelles de marqueurs de la cuisse, calibré par des mesures directes des STA, est d'abord présenté. Les STA sont modélisés comme une combinaison linéaire des angles articulaires impliqués. Trois représentations des STA par une série de modes sont proposées : déplacements de marqueurs individuels, transformations géométriques de clusters de marqueurs (MCGT), et variations de forme de l'enveloppe de peau. Le MCGT permet de dissocier les composantes rigides et non rigides. Il a été démontré que seule la composante rigide affecte la cinématique articulaire. Un modèle de cette composante est alors défini pour les clusters cuisse et jambe. Un compromis acceptable entre la correction des STA et le nombre de paramètres a ainsi été obtenu. Les principales applications sont de générer une simulation réaliste des STA ; et surtout, en se concentrant sur la composante rigide, le modèle permet une reconstruction satisfaisante des STA avec moins de paramètres, ce qui facilite son incorporation dans un algorithme d'estimation de la position osseuse / In 3D human movement analysis performed using stereophotogrammetry and skin markers, bone pose can be only indirectly estimated. During a task, soft tissue deformations make the markers move with respect to the underlying bone generating soft tissue artefacts (STA), causing devastating effects on pose estimation and its compensation remains an open issue. The thesis’ aim was to contribute to the solution of this crucial issue. Modelling STA using measurable trial-specific variables is a prerequisite for its removal from marker trajectories. Two STA model architectures are proposed. A thigh marker-level model is first presented. STA was modeled as a linear combination of joint angles involved in the task. The model was calibrated with direct STA measures. The considerable number of model parameters led to defining STA approximations. Three definitions were proposed to represent STA as series of modes : individual marker displacements, marker-cluster geometrical transformations (MCGT), and skin envelope shape variations. Modes were selected using two criteria : modal energy and selecting them a priori. The MCGT allows to select either rigid or non-rigid components. It was also demonstrated that only the rigid component affects joint kinematics. A model of thigh and shank rigid component at cluster-level was then defined. An acceptable trade-off between STA compensation and number of parameters was obtained. These results lead to two main potential applications : generate realistic STAs for simulation

Le principe de la radiothérapie est de délivrer le maximum de dose de rayons X à la tumeur en épargnant au mieux les tissus sains environnants. Dans le cas du cancer du poumon, les mouvements respiratoires représentent une difficulté majeure. L’imagerie tomodensitométrique (TDM) 4D fournit des informations de mouvement spécifique à chaque patient qui peuvent servir de base pour la construction de modèles de mouvement respiratoire. La disponibilité dans les salles de traitement d’imageurs tomographiques embarqués sur les accélérateurs linéaires permet une estimation direct du mouvement et offre des informations plus précises. Un tel système d’imagerie permet entre-autre d’acquérir des images fluoroscopiques : ensemble de projections radiographiques 2D acquises au cours du temps et sous le même angle de vue. Notre approche s’intègre dans des systèmes de synchronisation de l’irradiation avec la respiration. Actuellement, cette technique existe en utilisant pour signal de synchronisation soit un signal externe, soit un signal interne issu du mouvement de marqueurs implantés autour de la tumeur. Notre approche permet d’obtenir un signal de synchronisation obtenu à partir de données internes sans marqueurs implantés. Dans ce cadre, nous avons expérimenté, développé puis évalué 3 méthodes de détection du mouvement à partir de séquences fluoroscopiques. Ces méthodes sont basées respectivement sur la variation de l’intensité, l’extraction de la hauteur du diaphragme et le suivi de blocst. A partir d’un algorithme de mise en correspondance de blocs, nous avons étudié l’homogénéité du mouvement apparent et déterminé, sans a priori géométrique, des régions où le mouvement est uniforme. Nous avons ensuite étudié la corrélation entre le signal interne extrait sur des séquences fluoroscopiques, et un signal extrait d’une vidéo-caméra synchronisée aux séquences fluoroscopiques assimilable à un signal externe. Dans une dernière partie, nous proposons d’estimer le mouvement 3D de la tumeur à partir d’un modèle de mouvement a priori élaboré dans une étape de pré-traitement à l’aide d’images TDM 4D et du signal respiratoire acquis dans la salle de traitement. L’intérêt de notre approche est qu’elle ne nécessite pas de marqueurs implantés ce qui la rend moins invasive que de nombreuses autres techniques. D’autre part, nous proposons un suivi 2D donc potentiellement rapide, mais basé sur un modèle 3D sous-jacent permettant ainsi de retrouver le maximum d’information. Cliniquement, notre approche permettrait de réaliser une adaptation quotidienne aux mouvements inter-sessions. Une des limites de notre approche est qu’elle nécessite une prise d’images ionisantes en continue. Un système hybride basée sur la combinaison d’un signal interne et d’un signal externe permettrait de limiter la dose additionnelle. Des efforts supplémentaires sur la réduction du temps de calcul sont encore nécessaires pour espérer guider un traitement par une telle approche. / Radiotherapy consist of locally exposing target tumor cells to ionizing radiation with the aim of causing irreparable damage to their DNA. Respiratory motion introduces uncertainties in radiation therapy fo lung cancer treatment. The main risks are an over-irradiation of soft tissue and under-irradiation of tumor. The principal aim of this work is to provide a contribution to the extraction of quantitative motion parameters which can help to improve treatment planning. Recent developments have led to the routine acquisition of four-dimensional computed tomography (4DCT) and cone-beam computed tomography (CBCT) for the planning and delivery of certain treatment strategies. The availability of these images over the course of treatment make them particularly suited for providing patient-specific motion information and deriving motion models. Cone-beam is mainly use for its 3D capacity with the rotation system. But it can also acquire fluoroscopic sequences : a set of 2D projections acquired during time and under the same angle of projection. Our approach take place in the gating category treatment where the dose delivery is synchronized with respiration. For lung cancer treatment with gated radiotherapy, tracking apparent respiratory motion in fluoroscopic images is an important step. It is frequently realize using implanted marker next to the tumor. The first purpose of this study is to extract respiratory motion during treatment delivery from fluoroscopy images without implanted markers. We developed 3 methods inspired from literature and compared them. These methods are respectively based on variation intensity in the lung, diaphragm motion extraction and block matching. For each method, we obtain a signal correlated to the respiratory motion. In a second part, we study the spatial variation of the motion in the lung. We try to determine regions where the extracted apparent motion is homogeneous and reliable. Using an adapted block-matching algorithm on fluoroscopic sequences, we extracted individual point trajectories in region of interest corresponding to the lung and classified them using the k-means++ clustering algorithm. We then studied the apparent motion separately in each determined region. As a result, we obtained regions with homogeneous motion. In a third part, we are interested in the correlation of internal and external motion. Finally, in the last section, we propose to estimate 3D motion tumor from an a priori motion model obtained with the planning 4DCT and the respiratory signal extracted in the treatment room.

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée. / Elderly falls are a major public health problem. Studies show that about 30% of people aged 65 and older fall each year in Canada, with negative consequences on individuals, their families and our society. Faced with such a situation a video surveillance system is an effective solution to ensure the safety of these people. To this day many systems support services to the elderly. These devices allow the elderly to live at home while ensuring their safety by wearing a sensor. However the sensor must be worn at all times by the subject which is uncomfortable and restrictive. This is why research has recently been interested in the use of cameras instead of wearable sensors. The goal of this project is to demonstrate that the use of a video surveillance system can help to reduce this problem. In this thesis we present an approach for automatic detection of falls based on a method for tracking 3D subject using a depth camera (Kinect from Microsoft) positioned vertically to the ground. This monitoring is done using the silhouette extracted in real time with a robust approach for extracting 3D depth based on the depth variation of the pixels in the scene. This method is based on an initial capture the scene without any body. Once extracted, 10% of the silhouette corresponding to the uppermost region (nearest to the Kinect) will be analyzed in real time depending on the speed and the position of its center of gravity . These criteria will be analysed to detect the fall, then a signal (email or SMS) will be transmitted to an individual or to the authority in charge of the elderly. This method was validated using several videos of a stunt simulating falls. The camera position and depth information reduce so considerably the risk of false alarms. Positioned vertically above the ground, the camera makes it possible to analyze the scene especially for tracking the silhouette without major occlusion, which in some cases lead to false alarms. In addition, the various criteria for fall detection, are reliable characteristics for distinguishing the fall of a person, from squatting or sitting. Nevertheless, the angle of the camera remains a problem because it is not large enough to cover a large surface. A solution to this dilemma would be to fix a lens on the objective of the Kinect for the enlargement of the field of view and monitored area.

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée. / Elderly falls are a major public health problem. Studies show that about 30% of people aged 65 and older fall each year in Canada, with negative consequences on individuals, their families and our society. Faced with such a situation a video surveillance system is an effective solution to ensure the safety of these people. To this day many systems support services to the elderly. These devices allow the elderly to live at home while ensuring their safety by wearing a sensor. However the sensor must be worn at all times by the subject which is uncomfortable and restrictive. This is why research has recently been interested in the use of cameras instead of wearable sensors. The goal of this project is to demonstrate that the use of a video surveillance system can help to reduce this problem. In this thesis we present an approach for automatic detection of falls based on a method for tracking 3D subject using a depth camera (Kinect from Microsoft) positioned vertically to the ground. This monitoring is done using the silhouette extracted in real time with a robust approach for extracting 3D depth based on the depth variation of the pixels in the scene. This method is based on an initial capture the scene without any body. Once extracted, 10% of the silhouette corresponding to the uppermost region (nearest to the Kinect) will be analyzed in real time depending on the speed and the position of its center of gravity . These criteria will be analysed to detect the fall, then a signal (email or SMS) will be transmitted to an individual or to the authority in charge of the elderly. This method was validated using several videos of a stunt simulating falls. The camera position and depth information reduce so considerably the risk of false alarms. Positioned vertically above the ground, the camera makes it possible to analyze the scene especially for tracking the silhouette without major occlusion, which in some cases lead to false alarms. In addition, the various criteria for fall detection, are reliable characteristics for distinguishing the fall of a person, from squatting or sitting. Nevertheless, the angle of the camera remains a problem because it is not large enough to cover a large surface. A solution to this dilemma would be to fix a lens on the objective of the Kinect for the enlargement of the field of view and monitored area.

Il est beaucoup plus fréquent d'entendre parler de capture que de mesure de mouvement. On peut y voir l'intuition que derrière le mot mouvement se conçoit un phénomène plus complexe que la donnée de marqueurs qui en constitue aujourd'hui la norme d'instrumentation rigoureuse. Si le marqueur est quantifiable, le mouvement conserve une qualité supplémentaire à explorer. Je retrace ainsi ici les travaux de recherche que j'ai encadrés ces dernières années sur cette notion de capture de mouvement, à travers les outils scientifiques que sont la mesure et le modèle. Mes activités ont été initialement dédiées à l'animation 3D, puis se sont progressivement tournées vers des enjeux liés à l'anatomie. Les contributions en animation 3D ont d'abord porté sur la recherche d'espaces paramétriques optimaux pour mesurer et générer le mouvement articulé. L'optimalité est à prendre ici au sens de la recherche d'une réduction de dimensions qui préserve au mieux la qualité du mouvement. Elle s'est déclinée autour d'applications pour l'analyse vidéo du mouvement, en particuliers animal, sur la compression de données de mouvement articulé et l'édition de pose de personnage 3D. Ces différents thèmes ce sont structurés autour de modèles d'analyse statistique multidimensionnelle appris des différentes sources données, vidéo ou articulaires, conduisant à un paramétrage de haut niveau du mouvement. J'ai ensuite abordé différents aspects de l'intégration de données réelles dans des modèles d'animation physiques. Le mouvement animal a été étudié à travers une simulation de quadrupèdes dont les paramètres ont été optimisés par rapport à des données "terrain". Le mouvement humain a quant à lui été modélisé à travers le développement d'une formulation en mécanique Lagrangienne des paramètres de haut niveau identifiés précédemment. Une mesure des aspects dynamiques a été menée pour les situations de contacts multiples avec une application d'estimation de forces directement à partir de la cinématique. Une grande partie de mon activité de recherche a aussi porté sur le développement de systèmes expérimentaux pour le petit animal de laboratoire. Les tests sur rongeurs sont les premières étapes de toute mise sur le marché de médicament, de l'évaluation de la toxicité de substance chimique impliquée dans l'agro-alimentaire et de beaucoup de recherche en génétique grace au phénotypage. L'activité motrice est un indice princeps du comportement et donc sa quantification un enjeu important. Je me suis donc intéressé à la mesure 3D du mouvement du rongeur sous diverses conditions, du laboratoire d'anatomie comparée au vol parabolique en apesanteur. Des modèles anatomiques 3D ont été développés et couplés aux méthodes d'estimation de mouvement à partir de la vidéo. Ces recherches expérimentales ont conduit à la mise en place d'une nouvelle plateforme d'analyse construite autour d'un réseau de caméras et de cinéradiograpie biplanaire.

Dans ce mémoire, nous proposons une méthode permettant de modéliser, de façon globale, tout type de mouvement par des combinaisons linéaires de polynômes orthogonaux. Pour cela, nous projetons chaque champ de déplacement représentant le mouvement étudié sur une base orthogonale composée des polynômes de Legendre. Nous obtenons alors une expression polynomiale du mouvement considéré. Une modélisation d'ordre faible permet d'interpréter physiquement le mouvement dominant de séquences d'images. Cette caractéristique trouve un intérêt particulier dans des applications telles que la vidéo-surveillance, l'indexation ou l'étude du comportement. Nous montrons également que notre méthode permet de modéliser des mouvements complexes tels que des écoulements fluides. La représentation du mouvement sous forme polynomiale, les faibles temps de calcul ainsi que les taux de compression élevés sont alors des atouts importants pour traiter ce type de données.