Le paradigme d'émergence spontanée de services (Spontaneous Emergence Paradigm, SEP) pour la mise en œuvre de l’informatique omniprésente ou diffuse (pervasive computing), consiste à fournir des services aux utilisateurs en fonction de leur environnement ad hoc. Ce paradigme a prouvé son efficacité et son adéquation aux applications distribuées sensibles au contexte. Ce travail se concentre sur deux aspects liés à la mise en œuvre des services SEP. Le premier se distingue de ce qui est proposé dans la littérature, par une approche physiologique de « Dead Reckoning » (Physiological Pedestrian Dead Reckoning Approach, PDR), qui permet de corriger les erreurs de positionnement à partir de données physiologiques comme la fréquence cardiaque et la vitesse de déplacement. Cette approche utilise des modèles stochastiques, qui reposent sur la distribution des probabilités des fréquences cardiaques précédemment collectées par rapport à la vitesse de déplacement de l’utilisateur (par exemple, par apprentissage via une marche sur un tapis roulant). Le modèle proposé permet ainsi d’ajuster les vitesses lues dans n’importe quel futur système PDR. Le deuxième aspect de cette recherche concerne la détection de réseaux d’affinités (Social Relationship Detection framework, SRD). Cette approche propose d’explorer le niveau d’affinité entre personnes en fonction de leur connexions et interactions selon plusieurs conditions. Ces connexions à des bornes WAP (Wireless Access Point), par rapport à chaque condition, sont consolidées pour former des distributions de probabilités. Par la suite, ces distributions de probabilités sont introduites dans un réseau de neurones (back propagation neural network) pour détecter et déterminer les affinités entre utilisateurs. Cette approche permet une prise de décision adaptative à chaque connexion au WAP et selon le comportement de l’utilisateur, contrairement aux approches classiques reposant uniquement sur une connaissance globale au préalable de la convergence des attributs des utilisateurs concernés. / Service Emergence Paradigm (SEP), based on a pervasive computing approach, consists of providing services to users within intended applications, transparently from their intentions, relatively to their needs, and regardless of the time and devices used. This considered paradigm has been proved sufficiently in applications that have context awareness schemes and various working threads. This research focuses on two aspects for providing SEP services. This first aspect is to implement a Physiological Pedestrian Dead Reckoning Approach (PPDR) that corrects position errors in pedestrian dead reckoning systems based on the heart rate parameter. This approach uses specific stochastic models that rely on probability distributions of previously collected heart rate values with respect to their velocities of a user during a treadmill walk. The reason behind this collection is to form a pattern that contributes in adjusting currently read velocities in any future PDR system. The second aspect of this research is the Social Relationship Detection framework (SRD). This approach proposes a mean for exploring the level of relationship between people by observing the network connection pattern of each person over several conditions. These connections, with respect to each condition, are consolidated to form a set that holds different probability distributions. These distributions are formed based on the users’ Wireless Access Point (WAP) connection establishment routine. Afterwards, the distributions of the probabilities are fed into a trained back propagation neural network to detect the level of relationship between candidate users for forthcoming friendship recommendations. This approach is elaborated in a technique that achieves intelligent decision-making whenever the connection pattern to the WAP and the user behavior are changing with time. It is also distinguished from other classical approaches that rely solely on prior knowledge of the convergence of the users’ attributes.

Dans un contexte présentiel, un acte de communication comprend des expressions orales et émotionnelles. A partir de l’observation, du diagnostic et de l’identification de l’état émotionnel d’un individu, son interlocuteur pourra entreprendre des actions qui influenceraient la qualité de la communication. A cet égard, nous pensons améliorer la manière dont les individus perçoivent leurs échanges en proposant d’enrichir la CEMO (communication écrite médiatisée par ordinateur) par des émotions ressenties par les collaborateurs. Pour ce faire, nous proposons d’intégrer un système de reconnaissance, en temps réel, des émotions (joie, peur, surprise, colère, dégoût, tristesse, neutralité) à la plate-forme pédagogique “Moodle”, à partir de l’analyse des expressions faciales de l’apprenant à distance lors des activités collaboratives. La reconnaissance des expressions faciales se fait en trois étapes. Tout d’abord, le visage et ses composants (sourcils, nez, bouche, yeux) sont détectés à partir de la configuration de points caractéristiques. Deuxièmement, une combinaison de descripteurs hétérogènes est utilisée pour extraire les traits caractéristiques du visage. Finalement, un classifieur est appliqué pour classer ces caractéristiques en six émotions prédéfinies ainsi que l’état neutre. Les performances du système proposé seront évaluées sur des bases publiques d’expressions faciales posées et spontanées telles que Cohn-Kanade (CK), Karolinska Directed Emotional Faces (KDEF) et Facial Expressions and Emotion Database (FEED). / In face-to-face settings, an act of communication includes verbal and emotional expressions. From observation, diagnosis and identification of the individual's emotional state, the interlocutor will undertake actions that would influence the quality of the communication. In this regard, we suggest to improve the way that the individuals perceive their exchanges by proposing to enrich the textual computer-mediated communication by emotions felt by the collaborators. To do this, we propose to integrate a real time emotions recognition system in a platform “Moodle”, to extract them from the analysis of facial expressions of the distant learner in collaborative activities. There are three steps to recognize facial expressions. First, the face and its components (eyebrows, nose, mouth, eyes) are detected from the configuration of facial landmarks. Second, a combination of heterogeneous descriptors is used to extract the facial features. Finally, a classifier is applied to classify these features into six predefined emotions as well as the neutral state. The performance of the proposed system will be assessed on a public basis of posed and spontaneous facial expressions such as Cohn-Kanade (CK), Karolinska Directed Emotional Faces (KDEF) and Facial Expressions and Emotion Database (FEED).

L'élimination des cellules apoptotiques est un évènement critique pour le maintien de l'homéostasie tissulaire et pour le contrôle des réponses immunes orchestrées par les phagocytes. A l'heure actuelle, les acteurs et en particulier les signaux « eat-me » impliqués ne sont pas encore entièrement caractérisés. C1q, élément de reconnaissance du complément, participe à la reconnaissance des structures altérées du soi et est un acteur majeur de la tolérance immune. Le travail a porté sur l'identification des signaux exposés au cours de l'apoptose et responsables de la fixation de C1q. Dans un premier temps, l'utilisation de la résonance plasmonique de surface a permis de montrer que C1q se fixe de façon précoce après induction de l'apoptose et que cette reconnaissance implique un composant membranaire. Dans un deuxième temps, différentes approches (biologie cellulaire, biochimie et biologie structurale) ont permis d'identifier la phosphatidylsérine et le désoxyribose de l'ADN comme cibles de C1q à la surface des cellules apoptotiques. Enfin, le rôle respectif au cours de l'apoptose de partenaires connus de C1q (calréticuline et p33) a été précisé. Etant donné la versatilité des propriétés de reconnaissance de C1q, cette molécule aurait donc la capacité originale de détecter et de collecter différents signaux, qui pris ensemble fourniraient un signal fort permettant l'élimination efficace des cellules apoptotiques.

Nos travaux concernent la reconnaissance de l'écriture manuscrite qui est l'un des domaines de prédilection pour la reconnaissance des formes et les algorithmes d'apprentissage. Dans le domaine de l'écriture en-ligne, les applications concernent tous les dispositifs de saisie permettant à un usager de communiquer de façon transparente avec les systèmes d'information. Dans ce cadre, nos travaux apportent une contribution pour proposer une nouvelle architecture de reconnaissance de mots manuscrits sans contrainte de style. Celle-ci se situe dans la famille des approches hybrides locale/globale où le paradigme de la segmentation/reconnaissance va se trouver résolu par la complémentarité d'un système de reconnaissance de type discriminant agissant au niveau caractère et d'un système par approche modèle pour superviser le niveau global. Nos choix se sont portés sur des Séparateurs à Vastes Marges (SVM) pour le classifieur de caractères et sur des algorithmes de programmation dynamique, issus d'une modélisation par Modèles de Markov Cachés (HMM). Cette combinaison SVM/HMM est unique dans le domaine de la reconnaissance de l'écriture manuscrite. Des expérimentations ont été menées, d'abord dans un cadre de reconnaissance de caractères isolés puis sur la base IRONOFF de mots cursifs. Elles ont montré la supériorité des approches SVM par rapport aux solutions à bases de réseaux de neurones à convolutions (Time Delay Neural Network) que nous avions développées précédemment, et leur bon comportement en situation de reconnaissance de mots.

La Langue Française Parlée Complétée (LPC) héritée du Cued Speech (CS) a été conçue pour compléter la lecture labiale par nature ambigüe et ainsi améliorer la perception de la parole par les sourds profonds. Dans ce système, le locuteur pointe des positions précises sur le côté de son visage ou à la base du cou en présentant de dos des formes de main bien définies. La main et les lèvres portent chacune une partie complémentaire de l'information phonétique. Cette thèse présente tout d'abord une modélisation du flux manuel pour le codage automatique des positions de la main et de la configuration. Puis les travaux sont centrés sur le flux labial en discutant la classification des voyelles et des consonnes du Français. Le flux labial est composé des variations temporelles de paramètres caractéristiques issus du contour interne et externe des lèvres. Dans le cas des voyelles la méthode de classification utilise la modélisation gaussienne et les résultats montrent une performance moyenne de 89 % en fonction de la position de la main LPC. Le contexte vocalique est pris en compte dans le cas des consonnes par une modélisation HMM de la transition labiale de la consonne vers la voyelle avec un taux d'identification de 80 % en termes de visèmes CV. Un modèle de fusion « Maître-Esclave » piloté par le flux manuel est présenté et discuté dans le cadre de la reconnaissance des voyelles et des consonnes produites en contexte LPC. Le modèle de fusion prend en compte les contraintes temporelles de la production et la perception du LPC, ce qui constitue aussi une première contribution à la modélisation du système LPC du point de vue perceptif.

Ce mémoire a pour objectif de faire le bilan qualitatif et quantitatif de mes activités de recherche depuis ma nomination à l'Ecole nationale supérieure des mines de Saint-Étienne en 1996. La première partie sera consacrée à la pertinence scientifique du concept de la connaissance d'un phénomène continu simultanément dans l'espace et dans le temps dans un Environnement physique et anthropique. Cette problématique de recherche est centrée sur un domaine d'application, l'optimisation et la simulation d'impacts environnementaux. Volontairement elle ne se scinde pas entre le réalisé et le futur. Car les travaux de recherche se déroulent dans un continuum temporel du point de vue des problématiques d'application ou au niveau des avancées historiques. Ce qui impliquerait que les travaux passés sont exhaustifs, et sans amélioration possible. Ce travail est une réflexion approfondie d'une préoccupation commune se déclinant au travers de 2 grands axes de recherche (volet 1 et volet 2) qui débouchent sur une proposition de thématiques de recherche pour les années à venir (volet 3). Les 3 volets sont :<br>- volet 1 : Structuration et Modélisation de l'information spatialisée environnementale - aide à la décision en hydrodynamique et Ressources en eaux<br>- volet 2 : Analyse espace - temps de l'information environnementale<br>- volet 3 : Justification d'heuristique de la composante espace - temps de l'information environnementale Un rapport annexe contient le syllabus:<br>- des activités d'enseignement et de responsabilités diverses assurées,<br>- des thématiques de recherche abordées avec leurs principaux résultats issues :<br> - des activités d'encadrement doctoral<br> - de la réalisation de projets de recherche ( académique et appliquée )<br> - des publications réalisées à ce jour. <br>Ce document est établi en vue de l'obtention de l'Habilitation à Diriger des Recherches.

Cette thèse s'intéresse au probleme de la reconnaissance d'objets en présence d'une vaste base de modèles. L'indexation de modèles peut être décrite comme suit: étant donne un groupe d'indices image, extraire rapidement de la base de modèles, les modèles contenant le groupe d'indices. La combinatoire du paradigme classique d'appariement indices-modèles étant prohibitive dans ce cas, nous proposons une methode d'indexation par une technique de hachage de graphes. Nous décrivons d'abord les principes: codage d'image et des modelés sous une forme de graphes, gestion d'une base de modèles par tables hash-codees, comparaison de graphes sur la base de leur caractérisation polynomiale, accès a la base de modèles. Ensuite, nous décrivons le système mis en œuvre selon ces principes, et nous présentons quelques résultats d'expérimentation

Cette thèse présente l'étude et la réalisation d'un système automatique et intégré d'analyse de défaillances de circuits VLSI par faisceau d'électrons. Le principe d'analyse consiste a comparer les images représentant en contraste de potentiel le fonctionnement interne du circuit défaillant a celles d'un circuit de référence. L'application de cette technique de test a des circuits dont la structure détaillée est inconnue, a nécessité le développement d'un outil automatique permettant d'extraire les différences de contraste sur la totalité du circuit. L'automatisation s'est heurtée aux problèmes d'alignement entre les images a comparer. Une technique de reconnaissance des formes, basée sur la détection des coins, a été mise en œuvre pour s'affranchir de ces problèmes. Ces travaux ont été valides par une étude expérimentale menée sur des microprocesseurs 68000

Cette thèse se place dans le cadre du problème de la reconnaissance d'objets et plus généralement dans celui de la vision cognitive. L'approche proposée se décompose en trois phases principales:<br>Une phase d'acquisition de connaissances qui consiste à acquérir la connaissance d'un domaine d'application sous la forme d'une hiérarchie de classes d'objets et de sous-parties.<br>Il s'agit également de décrire ces classes du domaine en termes de concepts visuels (forme, texture, couleur, relations spatiales) fournis par une ontologie. Chaque concept visuel de cette ontologie étant associé à des descripteurs bas niveau, le fossé sémantique est réduit de manière conviviale pour un expert.<br>La phase d'apprentissage consiste, à partir d'images d'exemples segmentées et labellisées, à obtenir un ensemble de détecteurs de concepts visuels. Ces détecteurs sont obtenus par l'entrainement de Support Vector Machines avec les descripteurs numériques extraits dans les images d'exemples segmentées et labellisées par des concepts visuels.<br>La phase de catégorisation utilise la connaissance acquise ainsi que les détecteurs de concepts visuels obtenus lors de la phase d'apprentissage. La connaissance sert à générer des hypothèses qui doivent être vérifiées dans l'image à interpréter. Cette vérification consiste à détecter des concepts visuels dans l'image segmentée automatiquement. Le résultat de la catégorisation est exprimé en termes de classes du domaine mais aussi en termes de concepts visuels.<br>L'approche proposée a notamment été utilisée été utilisée pour l'indexation et la recherche sémantique d'images.

Les ressources textuelles sont celles qui font le plus défaut dans les recherches sur la modélisation statistique du langage, surtout pour l'apprentissage de modèles adaptés au dialogue. Cette thèse propose d'utiliser les documents en provenance d'Internet pour l'apprentissage de tels modèles. La collecte de plusieurs corpus a permis la mise en évidence de certaines propriétés intéressantes. Celles-ci concernent la quantité de texte, le nombre de vocables différents mais surtout la possibilité de trouver des formes propres à l'expression orale. Ces formes ne se trouvent pas dans les corpus journalistiques qui sont pourtant très largement employés. L'évolution de ces documents au cours des dernières années a encore accru cette adéquation. La thèse introduit alors une nouvelle méthode, entièrement automatique, de calcul de modèles de langage à partir de ces données. Elle commence par un filtrage dit par " blocs minimaux " basé sur le vocabulaire de l'application visée. Ensuite, le calcul du modèle de langage statistique, type n-gramme, se fait au prix d'une légère adaptation des algorithmes standards dans le domaine. Les résultats de cette méthode sont de l'ordre de 90% de taux de reconnaissance pour des petits vocabulaires et de 80% pour de plus larges vocabulaires. De plus, les résultats obtenus, sans aucune adaptation, sur une base sonore état de l'art de l'AUPELF sont du même ordre que ceux des autres laboratoires ayant participé à l'évaluation. La thèse présente aussi d'autres applications d'Internet. Ainsi, L'utilisation de la hiérarchie des newsgroups permet la mise au point d'un détecteur de thème fondé sur une normalisation de modèles unigrammes. Ses performances sont d'environ 70%. L'intégration de ce détecteur au sein des algorithmes de reconnaissance de la parole permet un gain de 5% en taux de reconnaissance. Enfin, une adaptation de la méthode des blocs minimaux a été utilisée pour faciliter la définition d'un ensemble de phrases pour l'enregistrement d'un corpus sonore.