Quelle sont les points communs entre un robot humanoïde et un quadrimoteur ? Et bien, pas grand-chose… Cette thèse est donc dédiée au développement d’algorithmes permettant de contrôler un robot de manière dynamique tout en restant générique par rapport au model du robot et à la tâche que l’on cherche à résoudre. Le contrôle optimal numérique est pour cela un bon candidat. Cependant il souffre de plusieurs difficultés comme un nombre important de paramètres à ajuster et des temps de calcul relativement élevés. Ce document présente alors plusieurs améliorations permettant d’atténuer ces difficultés. D’un côté, l’ordonnancement des différentes tâches sous la forme d’une hiérarchie et sa résolution avec un algorithme adapté permet de réduire le nombre de paramètres à ajuster. D’un autre côté, l’utilisation de l’apprentissage automatique afin d’initialiser l’algorithme d’optimisation ou de générer un modèle simplifié du robot permet de fortement diminuer les temps de calcul. / What are the common characteristics of humanoid robots and quadrotors? Well, not many… Therefore, this thesis focuses on the development of algorithms allowing to dynamically control a robot while staying generic with respect to the model of the robot and the task that needs to be solved. Numerical optimal control is good candidate to achieve such objective. However, it suffers from several difficulties such as a high number of parameters to tune and a relatively important computation time. This document presents several ameliorations allowing to reduce these problems. On one hand, the tasks can be ordered according to a hierarchy and solved with an appropriate algorithm to lower the number of parameters to tune. On the other hand, machine learning can be used to initialize the optimization solver or to generate a simplified model of the robot, and therefore can be used to decrease the computation time.

L'étude des surfaces continentales est devenue ces dernières années un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour la gestion et le suivi des territoires, notamment en matière de consommation des terres agricoles et d'étalement urbain. Dans ce contexte, les cartes d'occupation du sol caractérisant la couverture biophysique des terres émergées jouent un rôle essentiel pour la cartographie des surfaces continentales. La production de ces cartes sur de grandes étendues s'appuie sur des données satellitaires qui permettent de photographier les surfaces continentales fréquemment et à faible coût. Le lancement de nouvelles constellations satellitaires - Landsat-8 et Sentinel-2 - permet depuis quelques années l'acquisition de séries temporelles à hautes résolutions. Ces dernières sont utilisées dans des processus de classification supervisée afin de produire les cartes d'occupation du sol. L'arrivée de ces nouvelles données ouvre de nouvelles perspectives, mais questionne sur le choix des algorithmes de classification et des données à fournir en entrée du système de classification. Outre les données satellitaires, les algorithmes de classification supervisée utilisent des échantillons d'apprentissage pour définir leur règle de décision. Dans notre cas, ces échantillons sont étiquetés, \ie{} la classe associée à une occupation des sols est connue. Ainsi, la qualité de la carte d'occupation des sols est directement liée à la qualité des étiquettes des échantillons d'apprentissage. Or, la classification sur de grandes étendues nécessite un grand nombre d'échantillons, qui caractérise la diversité des paysages. Cependant, la collecte de données de référence est une tâche longue et fastidieuse. Ainsi, les échantillons d'apprentissage sont bien souvent extraits d'anciennes bases de données pour obtenir un nombre conséquent d'échantillons sur l'ensemble de la surface à cartographier. Cependant, l'utilisation de ces anciennes données pour classer des images satellitaires plus récentes conduit à la présence de nombreuses données mal étiquetées parmi les échantillons d'apprentissage. Malheureusement, l'utilisation de ces échantillons mal étiquetés dans le processus de classification peut engendrer des erreurs de classification, et donc une détérioration de la qualité de la carte produite. L'objectif général de la thèse vise à améliorer la classification des nouvelles séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions. Le premier objectif consiste à déterminer la stabilité et la robustesse des méthodes de classification sur de grandes étendues. Plus particulièrement, les travaux portent sur l'analyse d'algorithmes de classification et la sensibilité de ces algorithmes vis-à-vis de leurs paramètres et des données en entrée du système de classification. De plus, la robustesse de ces algorithmes à la présence des données imparfaites est étudiée. Le second objectif s'intéresse aux erreurs présentes dans les données d'apprentissage, connues sous le nom de données mal étiquetées. Dans un premier temps, des méthodes de détection de données mal étiquetées sont proposées et étudiées. Dans un second temps, un cadre méthodologique est proposé afin de prendre en compte les données mal étiquetées dans le processus de classification. L'objectif est de réduire l'influence des données mal étiquetées sur les performances de l'algorithme de classification, et donc d'améliorer la carte d'occupation des sols produite. / Land surface monitoring is a key challenge for diverse applications such as environment, forestry, hydrology and geology. Such monitoring is particularly helpful for the management of territories and the prediction of climate trends. For this purpose, mapping approaches that employ satellite-based Earth Observations at different spatial and temporal scales are used to obtain the land surface characteristics. More precisely, supervised classification algorithms that exploit satellite data present many advantages compared to other mapping methods. In addition, the recent launches of new satellite constellations - Landsat-8 and Sentinel-2 - enable the acquisition of satellite image time series at high spatial and spectral resolutions, that are of great interest to describe vegetation land cover. These satellite data open new perspectives, but also interrogate the choice of classification algorithms and the choice of input data. In addition, learning classification algorithms over large areas require a substantial number of instances per land cover class describing landscape variability. Accordingly, training data can be extracted from existing maps or specific existing databases, such as crop parcel farmer's declaration or government databases. When using these databases, the main drawbacks are the lack of accuracy and update problems due to a long production time. Unfortunately, the use of these imperfect training data lead to the presence of mislabeled training instance that may impact the classification performance, and so the quality of the produced land cover map. Taking into account the above challenges, this Ph.D. work aims at improving the classification of new satellite image time series at high resolutions. The work has been divided into two main parts. The first Ph.D. goal consists in studying different classification systems by evaluating two classification algorithms with several input datasets. In addition, the stability and the robustness of the classification methods are discussed. The second goal deals with the errors contained in the training data. Firstly, methods for the detection of mislabeled data are proposed and analyzed. Secondly, a filtering method is proposed to take into account the mislabeled data in the classification framework. The objective is to reduce the influence of mislabeled data on the classification performance, and thus to improve the produced land cover map.

La sécurité des infrastructures critiques a suscité l'attention des chercheurs récemment avec l'augmentation du risque des cyber-attaques et des menaces terroristes contre ces systèmes. La majorité des infrastructures est contrôlée par des systèmes SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) permettant le contrôle à distance des processus industriels, comme les réseaux électriques, le transport de gaz, la distribution d'eau potable, les centrales nucléaires, etc. Les systèmes traditionnels de détection d'intrusions sont incapables de détecter les nouvelles attaques ne figurant pas dans leurs bases de données. L'objectif de cette thèse est d'apporter une aide supplémentaire à ces systèmes pour assurer une meilleure protection contre les cyber-attaques.La complexité et la diversité des attaques rendent leur modélisation difficile. Pour surmonter cet obstacle, nous utilisons des méthodes d'apprentissage statistique mono-classes. Ces méthodes élaborent une fonction de décision à partir de données d'apprentissage, pour classer les nouveaux échantillons en données aberrantes ou données normales. La fonction de décision définie l’enveloppe d’une région de l’espace de données contenant la majeure partie des données d’apprentissage. Cette thèse propose des méthodes de classification mono-classe, des formulations parcimonieuses de ces méthodes, et une méthode en ligne pour la détection temps réel. Les performances de ces méthodes sont montrées sur des données benchmark de différents types d’infrastructures critiques / The security of critical infrastructures has been an interesting topic recently with the increasing risk of cyber-attacks and terrorist threats against these systems. The majority of these infrastructures is controlled via SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) systems, which allow remote monitoring of industrial processes such as electrical power grids, gas pipelines, water distribution systems, wastewater collection systems, nuclear power plants, etc. Traditional intrusion detection systems (IDS) cannot detect new types of attacks not listed in their databases, so they cannot ensure maximum protection for these infrastructures.The objective of this thesis is to provide additional help to IDS to ensure better protection for industrial systems against cyber-attacks and intrusions. The complexity of studied systems and the diversity of attacks make modeling these attacks very difficult. To overcome this difficulty, we use machine learning, especially one-class classification. Based on training samples, these methods develop decision rules to classify new samples as outliers or normal ones. This dissertation proposes specific one-class classification approaches, sparse formulations of these approaches, and an online approach to improve the real-time detection. The relevance of these approaches is illustrated on benchmark data from three different types of critical infrastructures

La classification non supervisée consiste à regrouper des objets afin de former des groupes homogènes au sens d’une mesure de similitude. C’est un outil utile pour explorer la structure d’un ensemble de données non étiquetées. Par ailleurs, les méthodes à noyau, introduites initialement dans le cadre supervisé, ont démontré leur intérêt par leur capacité à réaliser des traitements non linéaires des données en limitant la complexité algorithmique. En effet, elles permettent de transformer un problème non linéaire en un problème linéaire dans un espace de plus grande dimension. Dans ce travail, nous proposons un algorithme de classification hiérarchique ascendante utilisant le formalisme des méthodes à noyau. Nous avons tout d’abord recherché des mesures de similitude entre des distributions de probabilité aisément calculables à l’aide de noyaux. Parmi celles-ci, la maximum mean discrepancy a retenu notre attention. Afin de pallier les limites inhérentes à son usage, nous avons proposé une modification qui conduit au critère de Ward, bien connu en classification hiérarchique. Nous avons enfin proposé un algorithme itératif de clustering reposant sur la classification hiérarchique à noyau et permettant d’optimiser le noyau et de déterminer le nombre de classes en présence / Clustering, as a useful tool for unsupervised classification, is the task of grouping objects according to some measured or perceived characteristics of them and it has owned great success in exploring the hidden structure of unlabeled data sets. Kernel-based clustering algorithms have shown great prominence. They provide competitive performance compared with conventional methods owing to their ability of transforming nonlinear problem into linear ones in a higher dimensional feature space. In this work, we propose a Kernel-based Hierarchical Agglomerative Clustering algorithms (KHAC) using Ward’s criterion. Our method is induced by a recently arisen criterion called Maximum Mean Discrepancy (MMD). This criterion has firstly been proposed to measure difference between different distributions and can easily be embedded into a RKHS. Close relationships have been proved between MMD and Ward's criterion. In our KHAC method, selection of the kernel parameter and determination of the number of clusters have been studied, which provide satisfactory performance. Finally an iterative KHAC algorithm is proposed which aims at determining the optimal kernel parameter, giving a meaningful number of clusters and partitioning the data set automatically

L'apprentissage de modèles temporels constitue l'une des grandes problématiques de l'Exploration de Données (Data Mining). Dans cette thèse, nous avons développé un nouveau modèle temporel appelé TITA Rules (Règle associative temporelle basé sur des arbres d'intervalles). Ce modèle permet de décrire des phénomènes ayant un certain degré d'incertitude et/ou d'imprécision. Ce modèle permet entre autres d'exprimer la synchronicité entre évènements, les contraintes temporelles disjonctives et la négation temporelle. De par leur nature, les TITA Rules peuvent êtes utilisées pour effectuer des prédictions avec une grande précision temporel. Nous avons aussi développé un algorithme capable de découvrir et d'extraire de manière efficace des TITA Rules dans de grandes bases de données temporelles. Le cœur de l'algorithme est basé sur des techniques de minimisation d'entropie, de filtrage par Apriori et par des analyses de co-dépendance. Note modèle temporelle et notre algorithme ont été appliqués et évalués sur plusieurs jeux de données issues de phénomènes réels et de phénomènes simulés. La seconde partie de cette thèse à consisté à étudier l'utilisation de notre modèle temporel sur la problématique de la Planification Automatique. Ces travaux ont mené au développement d'un algorithme de planification automatique. L'algorithme prend en entrée un ensemble de TITA Rules décrivant le fonctionnement d'un système quelconque, une description de l'état initial du système, et un but à atteindre. En retour, l'algorithme calcule un plan décrivant la meilleure façon d'atteindre le but donné. Par la nature même des TITA Rules, cet algorithme est capable de gérer l'incertain (probabilités), l'imprécision temporelle, les contraintes temporelles disjonctives, ainsi que les événements exogènes prédictibles mais imprécis. / The learning of temporal patterns is a major challenge of Data mining. We introduce a temporal pattern model called Temporal Interval Tree Association Rules (Tita rules or Titar). This pattern model can be used to express both uncertainty and temporal inaccuracy of temporal events. Among other things, Tita rules can express the usual time point operators, synchronicity, order, and chaining,disjunctive time constraints, as well as temporal negation. Tita rules are designed to allow predictions with optimum temporal precision. Using this representation, we present the Titar learner algorithm that can be used to extract Tita rules from large datasets expressed as Symbolic Time Sequences. This algorithm based on entropy minimization, apriori pruning and statistical dependence analysis. We evaluate our technique on simulated and real world datasets. The problem of temporal planning with Tita rules is studied. We use Tita rules as world description models for a Planning and Scheduling task. We present an efficient temporal planning algorithm able to deal with uncertainty, temporal inaccuracy, discontinuous (or disjunctive) time constraints and predictable but imprecisely time located exogenous events. We evaluate our technique by joining a learning algorithm and our planning algorithm into a simple reactive cognitive architecture that we apply to control a robot in a virtual world.

Les recherches en Traitement Automatique des Langues (TAL) ont identifié différents niveaux d'analyse lexicale, syntaxique et sémantique. Il en découle un découpage hiérarchique des différentes tâches à réaliser afin d'analyser un énoncé. Les systèmes classiques du TAL reposent sur des analyseurs indépendants disposés en cascade au sein de chaînes de traitement (pipelines). Cette approche présente un certain nombre de limitations : la dépendance des modèles à la sélection empirique des traits, le cumul des erreurs dans le pipeline et la sensibilité au changement de domaine. Ces limitations peuvent conduire à des pertes de performances particulièrement importantes lorsqu'il existe un décalage entre les conditions d'apprentissage des modèles et celles d'utilisation. Un tel décalage existe lors de l'analyse de transcriptions automatiques de parole spontanée comme par exemple les conversations téléphoniques enregistrées dans des centres d'appels. En effet l'analyse d'une langue non-canonique pour laquelle il existe peu de données d'apprentissage, la présence de disfluences et de constructions syntaxiques spécifiques à l'oral ainsi que la présence d'erreurs de reconnaissance dans les transcriptions automatiques mènent à une détérioration importante des performances des systèmes d'analyse. C'est dans ce cadre que se déroule cette thèse, en visant à mettre au point des systèmes d'analyse à la fois robustes et flexibles permettant de dépasser les limitations des systèmes actuels à l'aide de modèles issus de l'apprentissage par réseaux de neurones profonds. / NLP researchers has identified different levels of linguistic analysis. This lead to a hierarchical division of the various tasks performed in order to analyze a text statement. The traditional approach considers task-specific models which are subsequently arranged in cascade within processing chains (pipelines). This approach has a number of limitations: the empirical selection of models features, the errors accumulation in the pipeline and the lack of robusteness to domain changes. These limitations lead to particularly high performance losses in the case of non-canonical language with limited data available such as transcriptions of conversations over phone. Disfluencies and speech-specific syntactic schemes, as well as transcription errors in automatic speech recognition systems, lead to a significant drop of performances. It is therefore necessary to develop robust and flexible systems. We intend to perform a syntactic and semantic analysis using a deep neural network multitask model while taking into account the variations of domain and/or language registers within the data.

Nous traitons dans cette thèse le problème de la détection des rôles des utilisateurs sur des forums de discussion en ligne. On peut détenir un rôle comme l'ensemble des comportements propres d'une personne ou d'une position. Sur les forums de discussion, les comportements sont surtout observés à travers des conversations. Pour autant, nous centrons notre attention sur la manière dont les utilisateurs dialoguent. Nous proposons trois méthodes pour détecter des groupes d'utilisateurs où les utilisateurs d'un même groupe dialoguent de façon similaire.Notre première méthode se base sur les structures des conversations dans lesquelles les utilisateurs participent. Nous appliquons des notions de voisinage différentes (radiusbased, order-based, and time-based) applicables aux commentaires qui sont représentés par des noeuds sur un arbre. Nous comparons les motifs de conversation qu'ils permettent de détecter ainsi que les groupes d'utilisateurs associés à des motifs similaires. Notre deuxième méthode se base sur des modèles stochastiques de croissance appliqués aux fils de discussion. Nous proposons une méthode pour trouver des groupes d'utilisateurs qui ont tendance à répondre au même type de commentaire. Nous montrons que, bien qu'il y ait des groupes d'utilisateurs avec des motifs de réponse similaires, il n'y a pas d'évidence forte qui confirme que ces comportements présentent des propriétés prédictives quant aux comportements futurs {sauf pour quelques groupes avec des comportements extrêmes. Avec notre troisième méthode nous intégrons les types de données utilisés dans les deux méthodes précédentes (feature-based et behavioral ou functional-based) et nous montrons que le modèle trouve des groupes en ayant besoin de moins d'observations. L'hypothèse du modèle est que les utilisateurs qui ont des caractéristiques similaires ont aussi des comportements similaires. / This thesis addresses the problem of detecting user roles in online discussion forums. A role may be defined as the set of behaviors characteristic of a person or a position. In discussion forums, behaviors are primarily observed through conversations. Hence, we focus our attention on how users discuss. We propose three methods to detect groups of users with similar conversational behaviors.Our first method for the detection of roles is based on conversational structures. Weapply different notions of neighborhood for posts in tree graphs (radius-based, order-based, and time-based) and compare the conversational patterns that they detect as well as the clusters of users with similar conversational patterns.Our second method is based on stochastic models of growth for conversation threads.Building upon these models we propose a method to find groups of users that tend to reply to the same type of posts. We show that, while there are clusters of users with similar replying patterns, there is no strong evidence that these behaviors are predictive of future behaviors |except for some groups of users with extreme behaviors.In out last method, we integrate the type of data used in the two previous methods(feature-based and behavioral or functional-based) and show that we can find clusters using fewer examples. The model exploits the idea that users with similar features have similar behaviors.

Cette thèse porte sur les problèmes de localisation et de surveillance de champ de gaz à l'aide de réseaux de capteurs sans fil. Nous nous intéressons d'abord à la géolocalisation des capteurs et au suivi de cibles. Nous proposons ainsi une approche exploitant la puissance des signaux échangés entre les capteurs et appliquant les méthodes à noyaux avec la technique de fingerprinting. Nous élaborons ensuite une méthode de suivi de cibles, en se basant sur l'approche de localisation proposée. Cette méthode permet d'améliorer la position estimée de la cible en tenant compte de ses accélérations, et cela à l'aide du filtre de Kalman. Nous proposons également un modèle semi-paramétrique estimant les distances inter-capteurs en se basant sur les puissances des signaux échangés entre ces capteurs. Ce modèle est une combinaison du modèle physique de propagation avec un terme non linéaire estimé par les méthodes à noyaux. Les données d'accélérations sont également utilisées ici avec les distances, pour localiser la cible, en s'appuyant sur un filtrage de Kalman et un filtrage particulaire. Dans un autre contexte, nous proposons une méthode pour la surveillance de la diffusion d'un gaz dans une zone d'intérêt, basée sur l'apprentissage par noyaux. Cette méthode permet de détecter la diffusion d'un gaz en utilisant des concentrations relevées régulièrement par des capteurs déployés dans la zone. Les concentrations mesurées sont ensuite traitées pour estimer les paramètres de la source de gaz, notamment sa position et la quantité du gaz libéré / This thesis focuses on the problems of localization and gas field monitoring using wireless sensor networks. First, we focus on the geolocalization of sensors and target tracking. Using the powers of the signals exchanged between sensors, we propose a localization method combining radio-location fingerprinting and kernel methods from statistical machine learning. Based on this localization method, we develop a target tracking method that enhances the estimated position of the target by combining it to acceleration information using the Kalman filter. We also provide a semi-parametric model that estimates the distances separating sensors based on the powers of the signals exchanged between them. This semi-parametric model is a combination of the well-known log-distance propagation model with a non-linear fluctuation term estimated within the framework of kernel methods. The target's position is estimated by incorporating acceleration information to the distances separating the target from the sensors, using either the Kalman filter or the particle filter. In another context, we study gas diffusions in wireless sensor networks, using also machine learning. We propose a method that allows the detection of multiple gas diffusions based on concentration measures regularly collected from the studied region. The method estimates then the parameters of the multiple gas sources, including the sources' locations and their release rates

Cette thèse apporte des solutions clés à deux problèmes omniprésents dans les réseaux de capteurs sans fil, à savoir la précision des mesures acquises dans les régions à faible couverture et la dimensionnalité sans cesse grandissante des données collectées. La première contribution de cette thèse est l’amélioration de la couverture de l'espace à surveiller par le biais de la mobilité des capteurs. Nous avons recours aux méthodes à noyaux en apprentissage statistique pour modéliser un phénomène physique tel que la diffusion d’un gaz. Nous décrivons plusieurs schémas d'optimisation pour améliorer les performances du modèle résultant. Nous proposons plusieurs scénarios de mobilité des capteurs. Ces scénarios définissent d'une part l'ensemble d'apprentissage du modèle et d'autre part le capteur mobile. La seconde contribution de cette thèse se situe dans le contexte de la réduction de la dimensionnalité des données collectées par les capteurs. En se basant sur l'analyse en composantes principales, nous proposons à cet effet des stratégies adaptées au fonctionnement des réseaux de capteurs sans fil. Nous étudions également des problèmes intrinsèques aux réseaux sans fil, dont la désynchronisation entre les nœuds et la présence de bruits de mesures et d’erreurs de communication. Des solutions adéquates avec l'approche Gossip et les mécanismes de lissage sont proposées. L'ensemble des techniques développées dans le cadre de cette thèse est validé sur un réseau de capteurs sans fil qui estime le champ de diffusion d’un gaz / This thesis investigates two major problems that are challenging the wireless sensor networks (WSN): the measurements accuracy in the regions with a low density of sensors and the growing volume of data collected by the sensors. The first contribution of this thesis is to enhance the collected measurements accuracy, and hence to strengthen the monitored space coverage by the WSN, by means of the sensors mobility strategy. To this end, we address the estimation problem in a WSN by kernel-based machine learning methods, in order to model some physical phenomenon, such as a gas diffusion. We propose several optimization schemes to increase the relevance of the model. We take advantage of the sensors mobility to introduce several mobility scenarios. Those scenarios define the training set of the model and the sensor that is selected to perform mobility based on several mobility criteria. The second contribution of this thesis addresses the dimensionality reduction of the set of collected data by the WSN. This dimensionality reduction is based on the principal component analysis techniques. For this purpose, we propose several strategies adapted to the restrictions in WSN. We also study two well-known problems in wireless networks: the non-synchronization problem between nodes of the network, and the noise in measures and communication. We propose appropriate solutions with Gossip-like algorithms and smoothing mechanisms. All the techniques developed in this thesis are validated in a WSN dedicated to the monitoring of a physical species leakage such as the diffusion of a gas

Cette thèse vise à proposer de nouveaux modèles pour la séparation de sources dans le cadre non linéaire des méthodes à noyaux en apprentissage statistique, et à développer des algorithmes associés. Le domaine d'application privilégié est le démélange en imagerie hyperspectrale. Tout d'abord, nous décrivons un modèle original de la factorisation en matrices non négatives (NMF), en se basant sur les méthodes à noyaux. Le modèle proposé surmonte la malédiction de préimage, un problème inverse hérité des méthodes à noyaux. Dans le même cadre proposé, plusieurs extensions sont développées pour intégrer les principales contraintes soulevées par les images hyperspectrales. Pour traiter des masses de données, des algorithmes de traitement en ligne sont développés afin d'assurer une complexité calculatoire fixée. Également, nous proposons une approche de factorisation bi-objective qui permet de combiner les modèles de démélange linéaire et non linéaire, où les décompositions de NMF conventionnelle et à noyaux sont réalisées simultanément. La dernière partie se concentre sur le démélange robuste aux bandes spectrales aberrantes. En décrivant le démélange selon le principe de la maximisation de la correntropie, deux problèmes de démélange robuste sont traités sous différentes contraintes soulevées par le problème de démélange hyperspectral. Des algorithmes de type directions alternées sont utilisés pour résoudre les problèmes d'optimisation associés / This thesis aims to propose new nonlinear unmixing models within the framework of kernel methods and to develop associated algorithms, in order to address the hyperspectral unmixing problem.First, we investigate a novel kernel-based nonnegative matrix factorization (NMF) model, that circumvents the pre-image problem inherited from the kernel machines. Within the proposed framework, several extensions are developed to incorporate common constraints raised in hypersepctral images analysis. In order to tackle large-scale and streaming data, we next extend the kernel-based NMF to an online fashion, by keeping a fixed and tractable complexity. Moreover, we propose a bi-objective NMF model as an attempt to combine the linear and nonlinear unmixing models. The decompositions of both the conventional NMF and the kernel-based NMF are performed simultaneously. The last part of this thesis studies a supervised unmixing model, based on the correntropy maximization principle. This model is shown robust to outlier bands. Two correntropy-based unmixing problems are addressed, considering different constraints in hyperspectral unmixing problem. The alternating direction method of multipliers (ADMM) is investigated to solve the related optimization problems