Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Tropical cyclone (TC) rapid intensity change negatively impacts forecast error. Many studies have investigated rapid intensification, but fewer explore rapid weakening, particularly with aircraft observations due to fewer weakening TCs being flown. This study assesses factors contributing to the rapid weakening of Hurricane Lorenzo (2019) and the comparatively slower weakening of Hurricane Florence (2018) using aircraft observations and satellite-based products to enhance understanding of processes related to TC weakening. Intrusion of environmental dry air into Lorenzo's core under persistent moderate vertical wind shear, in conjunction with quickly decreasing SSTs, largely contributed to the TC's rapid weakening. Conversely, SSTs were higher and decreased more slowly along Florence's track, and dry air did not reach the TC's core. Confirming these processes with both aircraft and satellite observations implies that satellite analysis in the absence of reconnaissance could detect these features to some extent which may support future operational forecasting.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

La reconnaissance d’activités humaines à partir de données vidéo est utilisée pour la surveillance ainsi que pour des applications d’interaction homme-machine. Le principal objectif est de classer les vidéos dans l’une des k classes d’actions à partir de vidéos entièrement observées. Cependant, de tout temps, les systèmes intelligents sont améliorés afin de prendre des décisions basées sur des incertitudes et ou des informations incomplètes. Ce besoin nous motive à introduire le problème de l’analyse de l’incertitude associée aux activités humaines et de pouvoir passer à un nouveau niveau de généralité lié aux problèmes d’analyse d’actions. Nous allons également présenter le problème de reconnaissance d’activités par intervalle de temps, qui vise à explorer l’activité humaine dans un intervalle de temps court. Il a été démontré que l’analyse par intervalle de temps est utile pour la caractérisation des mouvements et en général pour l’analyse de contenus vidéo. Ces études nous encouragent à utiliser ces intervalles de temps afin d’analyser l’incertitude associée aux activités humaines. Nous allons détailler à quel degré de certitude chaque activité se produit au cours de la vidéo. Dans cette thèse, l’analyse par intervalle de temps d’activités humaines avec incertitudes sera structurée en 3 parties. i) Nous présentons une nouvelle famille de descripteurs spatiotemporels optimisés pour la prédiction précoce avec annotations d’intervalle de temps. Notre représentation prédictive du point d’intérêt spatiotemporel (Predict-STIP) est basée sur l’idée de la contingence entre intervalles de temps. ii) Nous exploitons des techniques de pointe pour extraire des points d’intérêts afin de représenter ces intervalles de temps. iii) Nous utilisons des relations (uniformes et par paires) basées sur les réseaux neuronaux convolutionnels entre les différentes parties du corps de l’individu dans chaque intervalle de temps. Les relations uniformes enregistrent l’apparence locale de la partie du corps tandis que les relations par paires captent les relations contextuelles locales entre les parties du corps. Nous extrayons les spécificités de chaque image dans l’intervalle de temps et examinons différentes façons de les agréger temporellement afin de générer un descripteur pour tout l’intervalle de temps. En outre, nous créons une nouvelle base de données qui est annotée à de multiples intervalles de temps courts, permettant la modélisation de l’incertitude inhérente à la reconnaissance d’activités par intervalle de temps. Les résultats expérimentaux montrent l’efficience de notre stratégie dans l’analyse des mouvements humains avec incertitude. / Recognizing human activities from video data is routinely leveraged for surveillance and human-computer interaction applications. The main focus has been classifying videos into one of k action classes from fully observed videos. However, intelligent systems must to make decisions under uncertainty, and based on incomplete information. This need motivates us to introduce the problem of analysing the uncertainty associated with human activities and move to a new level of generality in the action analysis problem. We also present the problem of time-slice activity recognition which aims to explore human activity at a small temporal granularity. Time-slice recognition is able to infer human behaviours from a short temporal window. It has been shown that temporal slice analysis is helpful for motion characterization and for video content representation in general. These studies motivate us to consider timeslices for analysing the uncertainty associated with human activities. We report to what degree of certainty each activity is occurring throughout the video from definitely not occurring to definitely occurring. In this research, we propose three frameworks for time-slice analysis of dyadic human activity under uncertainty. i) We present a new family of spatio-temporal descriptors which are optimized for early prediction with time-slice action annotations. Our predictive spatiotemporal interest point (Predict-STIP) representation is based on the intuition of temporal contingency between time-slices. ii) we exploit state-of-the art techniques to extract interest points in order to represent time-slices. We also present an accumulative uncertainty to depict the uncertainty associated with partially observed videos for the task of early activity recognition. iii) we use Convolutional Neural Networks-based unary and pairwise relations between human body joints in each time-slice. The unary term captures the local appearance of the joints while the pairwise term captures the local contextual relations between the parts. We extract these features from each frame in a time-slice and examine different temporal aggregations to generate a descriptor for the whole time-slice. Furthermore, we create a novel dataset which is annotated at multiple short temporal windows, allowing the modelling of the inherent uncertainty in time-slice activity recognition. All the three methods have been evaluated on TAP dataset. Experimental results demonstrate the effectiveness of our framework in the analysis of dyadic activities under uncertainty

« Thèse présentée à l'École des gradués de l'Université Laval pour l'obtention du grade de maître ès arts (M.A.) (Relations industrielles) » / « La participation de différentes associations de salariés au processus d'accréditation donne lieu à une série de situations d'accréditation syndicale. La recherche porte sur les situations d'accréditation syndicale en vertu du Code du travail du Québec de 1979 à 1982. Elle vise d'abord à présenter les situations théoriques et réelles d'accréditation vues sous l'angle du caractère représentatif. Ses objectifs secondaires sont de voir si les amendements de la fin de 1977 au Code du travail ont produit les effets attendus et si l'approche théorique qui est développée pour définir les situations d'accréditation est valable compte tenu de l'expérience pratique. Pour réaliser ceci, trois chapitres sont élaborés. Le premier met en place les éléments de la vérification du caractère représentatif au Québec. Ainsi, la notion de caractère représentatif est définie et l'historique du monopole de la représentation syndicale en Amérique du Nord est brièvement abordé. Par la suite, il est question du rôle et des devoirs des intervenants en matière d'accréditation, des techniques de vérification du caractère représentatif et des conditions qui doivent être respectées pour l'obtention d'un certificat d'accréditation. Au deuxième chapitre, les situations d'accréditation syndicale sont examinées à l'aide d'une approche théorique. Ainsi, à partir de la conjugaison des dispositions prévues au Code du travail et d'une représentation matricielle des types d'association pouvant être impliquées par une requête en accréditation ; 23 situations sont élaborées. Leur regroupement donne lieu à la constitution d'un modèle susceptible d'expliquer et de prévoir l'ensemble des situations d'accréditation syndicale pour une même unité de négociation. Le dernier chapitre analyse les situations d'accréditation syndicale selon une approche empirique. Le modèle théorique retenu, pour faire l'étude des situations réelles, est celui développé à la deuxième partie. Les résultats démontrent que l'approche théorique est opérationnelle et qu'elle peut constituer un guide valable lors de l'étude des situations d'accréditation. Ils font aussi ressortir que 62.1% des requêtes en accréditation sont déposées en champ libre par une association majoritaire et seule dans la course. S'il n'y a pas d'objection au sujet de l'unité de négociation, l'agent d'accréditation pourra accréditer dans un délai d'environ quatre semaines (41,5% des cas). Lorsque l'employeur montre son désaccord sur l'unité, ce qui se produit de plus en plus, le commissaire du travail devra intervenir et pourra rendre une décision au bout de six mois environ (20,6% des cas). Les résultats du troisième chapitre révèlent de plus que le dénombrement des effectifs syndicaux demeure la technique privilégiée pour la vérification du caractère représentatif. Par ailleurs, les amendements de 1977 au Code du travail, visant à faciliter et è accélérer l'accès à l'accréditation (C.t. 23 al. b et 37 al. 2 et 3), n'ont pas produit les effets attendus et ce, principalement parce qu'ils représentent un risque important de rejet d'une requête en accréditation. »--Pages i-iii

Thèse ou mémoire avec insertion d'articles / La navigation autonome a une longue histoire dans la recherche en robotique et attire de plus en plus l'attention de chercheurs et industriels. Actuellement, les véhicules autonomes dépendent largement du Système de Positionnement Global (GPS) pour la localisation. Toutefois, les lacunes du GPS dans les environnements urbains et souterrains rendent la localisation basée sur la vision une alternative intéressante. Cette dernière peut être réalisée au moyen de la Reconnaissance Visuelle de Lieux (RVL). Sujet qui sera traité en profondeur dans cette thèse. La Reconnaissance Visuelle de Lieu est la méthode par laquelle un système identifie un emplacement représenté dans une image requête en la comparant à une base de données préexistante correspondant à des lieux connus. Les techniques traditionnelles de reconnaissance visuelle reposent souvent sur des descripteurs de caractéristiques locales ou globales élaborés à la main, ce qui présente des difficultés inhérentes qui compliquent leur application à grande échelle. L'avènement des réseaux de neurones profonds a montré un potentiel significatif pour améliorer les capacités des méthodes de RVL. Ces réseaux nécessitent de grands ensembles de données pour l'entraînement et des fonctions de perte spécialisées pour l'apprentissage des paramètres, ouvrant ainsi de nouvelles voies pour la recherche et l'innovation dans ce domaine. Cette thèse propose une étude exhaustive de l'apprentissage profond pour la RVL. Elle se concentre sur trois composantes principales : l'ensemble de données d'entraînement, l'architecture du réseau de neurones et le processus d'apprentissage de paramètres. Tout d'abord, un ensemble de données à grande échelle composé de 560 000 images à travers 67 000 lieux, appelé GSV-Cities, est présenté. Cette base de données permet de relever les défis associés à la supervision faible qui entrave les méthodes existantes, ce qui se traduit par une amélioration des performances et une réduction significative du temps d'entraînement. De plus, l'importance des fonctions de perte issues de l'apprentissage de similarité est illustrée, particulièrement lorsqu'elles sont employées avec les étiquettes de haute précision fournies par GSV-Cities. S'ensuit MixVPR, une architecture d'aggrégation basée entièrement sur les perceptrons multicouches. Cette architecture surpasse les méthodes de RVL les plus avancées, et ce, sur plusieurs benchmarks, tant en termes de performances de reconnaissance qu'en efficacité de calcul. Finalement, une nouvelle technique de formation de batches est présentée. Elle s'appuie sur des descripteurs compacts pour échantillonner efficacement des mini-batches hautement informatifs à chaque itération d'entraînement. Cette méthode maintient un niveau élevé de paires et de triplets informatifs tout au long de la phase d'apprentissage, conduisant à une amélioration significative des performances globales. Collectivement, les contributions apportées par cette thèse contribuent à l'avancement de l'état de l'art en matière de reconnaissance visuelle de lieux, et établissent une base solide pour la recherche et le développement futurs dans ce domaine. / Autonomous navigation has a long history in robotics research and has recently attracted a lot of attention from researchers and industrials. Currently, autonomous vehicles depend largely on the Global Positioning System (GPS) for localization, whose limitations in urban and subterrenean settings make vision-based localization an attractive alternative. This can be done by means of Visual Place Recognition (VPR), which is addressed in depth in this thesis. Visual Place Recognition (VPR) is the method by which a system identifies a location depicted in a query image by comparing it to a pre-existing database of visual information corresponding to known locations. Traditional VPR techniques often rely on hand-crafted local or global feature descriptors, which present inherent challenges that complicate their application in large-scale settings. The emergence of deep neural networks has shown significant promise in advancing VPR methods capabilities. Such networks require extensive datasets for training and specialized loss functions for parameter learnin. This opens new avenues for research and innovation in the field of VPR. First, GSV-Cities, a large-scale dataset comprised of 560,000 images across 67,000 places, is introduced. This dataset alleviates the challenge of weak supervision that constrains current methods, leading to improved performance and significantly reduction in training time. The importance of similarity learning loss functions, especially when paired with the accurate labels of GSV-Cities, is also highlighted. Second, MixVPR, a new aggregation technique is presented. It outperforms existing state-of-the-art VPR methods on multiple benchmarks, not just in terms of accuracy but also in computational efficiency. Lastly, a novel batch formation technique is introduced, which utilizes compact proxy descriptors for the efficient sampling of highly informative mini-batches at each training iteration. This method maintains a high level of informative pairs and triplets throughout the training phase, leading to a substantial improvement in overall performance. Collectively, the contributions of this thesis serve to advance the current state-of-the-art in Visual Place Recognition (VPR), and establish a strong foundation for future research.

Québec Université Laval, Bibliothèque 2015

Au cours de la dernière décennie, la reconnaissance de visage basée sur l’imagerie infrarouge (IR) et en particulier la thermographie IR est devenue une alternative prometteuse aux approches conventionnelles utilisant l’imagerie dans le spectre visible. En effet l’imagerie (visible et infrarouge) trouvent encore des contraintes à leur application efficace dans le monde réel. Bien qu’insensibles à toute variation d’illumination dans le spectre visible, les images IR sont caractérisées par des défis spécifiques qui leur sont propres, notamment la sensibilité aux facteurs qui affectent le rayonnement thermique du visage tels que l’état émotionnel, la température ambiante, la consommation d’alcool, etc. En outre, il est plus laborieux de corriger l’expression du visage et les changements de poses dans les images IR puisque leur contenu est moins riche aux hautes fréquences spatiales ce qui représente en fait une indication importante pour le calage de tout modèle déformable. Dans cette thèse, nous décrivons une nouvelle méthode qui répond à ces défis majeurs. Concrètement, pour remédier aux changements dans les poses et expressions du visage, nous générons une image synthétique frontale du visage qui est canonique et neutre vis-à-vis de toute expression faciale à partir d’une image du visage de pose et expression faciale arbitraires. Ceci est réalisé par l’application d’une déformation affine par morceaux précédée par un calage via un modèle d’apparence active (AAM). Ainsi, une de nos publications est la première publication qui explore l’utilisation d’un AAM sur les images IR thermiques ; nous y proposons une étape de prétraitement qui rehausse la netteté des images thermiques, ce qui rend la convergence de l’AAM rapide et plus précise. Pour surmonter le problème des images IR thermiques par rapport au motif exact du rayonnement thermique du visage, nous le décrivons celui-ci par une représentation s’appuyant sur des caractéristiques anatomiques fiables. Contrairement aux approches existantes, notre représentation n’est pas binaire ; elle met plutôt l’accent sur la fiabilité des caractéristiques extraites. Cela rend la représentation proposée beaucoup plus robuste à la fois à la pose et aux changements possibles de température. L’efficacité de l’approche proposée est démontrée sur la plus grande base de données publique des vidéos IR thermiques des visages. Sur cette base d’images, notre méthode atteint des performances de reconnaissance assez bonnes et surpasse de manière significative les méthodes décrites précédemment dans la littérature. L’approche proposée a également montré de très bonnes performances sur des sous-ensembles de cette base de données que nous avons montée nous-mêmes au sein de notre laboratoire. A notre connaissance, il s’agit de l’une des bases de données les plus importantes disponibles à l’heure actuelle tout en présentant certains défis. / Over the course of the last decade, infrared (IR) and particularly thermal IR imaging based face recognition has emerged as a promising complement to conventional, visible spectrum based approaches which continue to struggle when applied in the real world. While inherently insensitive to visible spectrum illumination changes, IR images introduce specific challenges of their own, most notably sensitivity to factors which affect facial heat emission patterns, e.g., emotional state, ambient temperature, etc. In addition, facial expression and pose changes are more difficult to correct in IR images because they are less rich in high frequency details which is an important cue for fitting any deformable model. In this thesis we describe a novel method which addresses these major challenges. Specifically, to normalize for pose and facial expression changes we generate a synthetic frontal image of a face in a canonical, neutral facial expression from an image of the face in an arbitrary pose and facial expression. This is achieved by piecewise affine warping which follows active appearance model (AAM) fitting. This is the first work which explores the use of an AAM on thermal IR images; we propose a pre-processing step which enhances details in thermal images, making AAM convergence faster and more accurate. To overcome the problem of thermal IR image sensitivity to the exact pattern of facial temperature emissions we describe a representation based on reliable anatomical features. In contrast to previous approaches, our representation is not binary; rather, our method accounts for the reliability of the extracted features. This makes the proposed representation much more robust both to pose and scale changes. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated on the largest public database of thermal IR images of faces on which it achieves satisfying recognition performance and significantly outperforms previously described methods. The proposed approach has also demonstrated satisfying performance on subsets of the largest video database of the world gathered in our laboratory which will be publicly available free of charge in future. The reader should note that due to the very nature of the feature extraction method in our system (i.e., anatomical based nature of it), we anticipate high robustness of our system to some challenging factors such as the temperature changes. However, we were not able to investigate this in depth due to the limits which exist in gathering realistic databases. Gathering the largest video database considering some challenging factors is one of the other contributions of this research.

Variable illumination intensity on unsegmented human face is one of the most challenging problems for reliable face recognition. When the illumination conditions are uncontrolled in a scene, the output of face images will become quite different. We applied a new locally adaptive contrast-invariant filter (LACIF) method in face recognition. Multiplicative and additive transformations of intensity over face images are combined by this filter. And three correlations are calculated by a nonlinear way. The correlation peaks show that LACIF is invariant under a uniform intensity transformation over the face. An extended method based on LACIF is also applied in face recognition. In this method, a linear intensity gradient across the face is considered. A set of basis face images is established. And five correlation planes are combined in a nonlinear way. Thousands of computer simulations are performed to test the face recognition capability. Results show that the discrimination is excellent. We also applied traditional and extended LACIF methods in face recognition with real-world environment. Results with actual experiments demonstrate these methods are effective and robust in real-world face objects. Face recognition is invariant under the intensity transformation. The discrimination capability is good. / Nous avons appliqué une nouvelle méthode de LACIF (locally adaptive contrast-invariant filter ) dans la reconnaissance de visage. Des transformations multiplicatives et additives des images finies de visage d'intensité sont combinées par ce filtre. Les crêtes de corrélation prouvent que LACIF est invariable sous une transformation uniforme d'intensité au-dessus du visage. Une méthode prolongée basée sur LACIF est également appliquée dans la reconnaissance de visage. Dans cette méthode, un gradient linéaire d'intensité à travers le visage est considéré. Un ensemble d'images base de visage est établi. Des milliers de simulations sur ordinateur sont effectués pour examiner les possibilités la reconnaissance de visage. Les résultats prouvent que la discrimination est excellente. Nous avons également appliqué des méthodes traditionnelles et prolongées de LACIF dans la reconnaissance de visage avec l'environnement réel. Les résultats avec des expériences réelles démontrent la reconnaissance de visage est invariable sous la transformation d'intensité.