La mémoire à court terme visuelle (MCTv) est un système qui permet le maintien temporaire de l’information visuelle en mémoire. La capacité en mémoire à court terme se définit par le nombre d’items qu’un individu peut maintenir en mémoire sur une courte période de temps et est limitée à environ quatre items. Il a été démontré que la capacité en MCTv et les habiletés mathématiques sont étroitement liées. La MCTv est utile dans beaucoup de composantes liées aux mathématiques, comme la résolution de problèmes, la visualisation mentale et l’arithmétique. En outre, la MCTv et le raisonnement mathématique font appel à des régions similaires du cerveau, notamment dans le cortex pariétal. Le sillon intrapariétal (SIP) semble être particulièrement important, autant dans la réalisation de tâches liées à la MCTv qu’aux habiletés mathématiques. Nous avons créé une tâche de MCTv que 15 participants adultes en santé ont réalisée pendant que nous enregistrions leur activité cérébrale à l’aide de la magnétoencéphalographie (MEG). Nous nous sommes intéressés principalement à la composante SPCM. Une évaluation neuropsychologique a également été administrée aux participants. Nous souhaitions tester l’hypothèse selon laquelle l’activité cérébrale aux capteurs pariéto-occipitaux pendant la tâche de MCTv en MEG sera liée à la performance en mathématiques. Les résultats indiquent que l’amplitude de l’activité pariéto-occipitale pendant la tâche de MCTv permet de prédire les habiletés mathématiques ainsi que la performance dans une tâche de raisonnement perceptif. Ces résultats permettent de confirmer le lien existant entre les habiletés mathématiques et le fonctionnement sous-jacent à la MCTv. / Visual short-term memory (VSTM) is a memory system that permits the temporary retention of visual information. Short-term memory capacity can be defined by the amount of information that an individual can remember over a short period of time and is limited to about four items. It was shown that VSTM capacity and mathematical abilities are closely related. VSTM is useful for a lot of components linked to mathematical skills like word problem solving, mental visualisation and arithmetic. Moreover, VSTM and mathematical reasoning activate similar brain regions, mainly within the parietal cortex. The intraparietal sulcus (IPS) appears to be particularly important both in the realization of VSTM tasks and mathematical reasoning tasks. We created a VSTM task which 15 healthy adult participants completed while we recorded their brain activity using magnetoencephalography (MEG). We were mainly interested in the SPCM component. A neuropsychological assessment was also administrated to the participants. We wanted to verify the hypothesis stipulating that cerebral activity recorded at parieto-occipital sensors during the VSTM task should be linked to performance in mathematics. The results indicate that parieto-occipital activity during the VSTM tasks predicted mathematical abilities as well as performance on a perceptive reasoning task. These results confirmed the link existing between mathematical abilities and VSTM functioning.

Le niveau d'exigence minimum pour tout système 3D (images stéréoscopiques) est de garantir le confort visuel des utilisateurs. Le confort visuel est un des trois axes perceptuels de la qualité d'expérience (QoE) 3D qui peut être directement lié aux paramètres techniques du système 3D. Par conséquent, le but de cette thèse est de caractériser objectivement l'impact de ces paramètres sur la perception humaine afin de contrôler la qualité stéréoscopique. La première partie de la thèse examine l'intérêt de prendre en compte l'attention visuelle des spectateurs dans la conception d'une mesure objective de qualité 3D. Premièrement, l'attention visuelle en 2D et 3D sont comparées en utilisant des stimuli simples. Les conclusions de cette première expérience sont validées en utilisant des scènes complexes avec des disparités croisées et décroisées. De plus, nous explorons l'impact de l'inconfort visuel causé par des disparités excessives sur l'attention visuelle. La seconde partie de la thèse est dédiée à la conception d'un modèle objectif de QoE pour des vidéos 3D, basé sur les seuils perceptuels humains et le niveau d'acceptabilité. De plus nous explorons la possibilité d'utiliser la modèle proposé comme une nouvelle échelle subjective. Pour la validation de ce modèle, des expériences subjectives sont conduites présentant aux sujets des images stéréoscopiques fixes et animées avec différents niveaux d'asymétrie. La performance est évaluée en comparant des prédictions objectives avec des notes subjectives pour différents niveaux d'asymétrie qui pourraient provoquer un inconfort visuel. / The minimum requirement for any 3D (stereoscopic images) system is to guarantee visual comfort of viewers. Visual comfort is one of the three primary perceptual attributes of 3D QoE, which can be linked directly with technical parameters of a 3D system. Therefore, the goal of this thesis is to characterize objectively the impact of these parameters on human perception for stereoscopic quality monitoring. The first part of the thesis investigates whether visual attention of the viewers should be considered when designing an objective 3D quality metrics. First, the visual attention in 2D and 3D is compared using simple test patterns. The conclusions of this first experiment are validated using complex stimuli with crossed and uncrossed disparities. In addition, we explore the impact of visual discomfort caused by excessive disparities on visual attention. The second part of the thesis is dedicated to the design of an objective model of 3D video QoE, which is based on human perceptual thresholds and acceptability level. Additionally we explore the possibility to use the proposed model as a new subjective scale. For the validation of proposed model, subjective experiments with fully controlled still and moving stereoscopic images with different types of view asymmetries are conducted. The performance is evaluated by comparing objective predictions with subjective scores for various levels of view discrepancies which might provoke visual discomfort.

Lorsque le système visuel est confronté à un nouvel environnement, un nombre trop important d’informations lui parvient en même temps. De façon précoce, avant tout mouvement oculaire, l’attention explore automatiquement la scène pour sélectionner les éléments d’intérêt. Des recherches récentes ont montré que cette exploration du champ visuel ne se faisait pas aléatoirement, mais se basait sur la saillance des éléments visuels. La saillance est une caractéristique qui émerge de la comparaison des éléments visuels entre eux, par exemple une fleur jaune dans un jardin de fleurs rouges va être considérée comme plus saillante que son voisinage. En permanence et de façon continue, une hiérarchie des éléments est établie à un niveau préattentif ; ils sont triés du plus au moins saillant, et l’attention se base sur cet organisation pour progresser dans le champ visuel. Les recherches présentées dans ce document avaient pour objectif d’investiguer les mécanismes de ce phénomène : quels sont les mécanismes cognitifs impliqués dans la progression de l’attention sur la base de la hiérarchie de la saillance ? Le présent document regroupe des articles qui cherchent à répondre à cette question grâce à des travaux en Psychologie expérimentale. Par ailleurs, de nombreux travaux de Psychologie, Neurophysiologie et Neuroimagerie se sont penchés sur le substrat neural de l’attention visuelle et ont révélé un ensemble de structures clés qui sous-tendraient les mécanismes responsables des fonctions attentionnelles. Cependant, vis-à-vis de la progression de l’attention sur la base de la saillance, seule une étude récente a pu apporter des indices quant au rôle de certaines voies visuelles. Les recherches présentées ici avaient donc également pour objectif de définir ces voies visuelles et les structures corticales et sous-corticales qui les composent, pour investiguer leurs rôles dans la hiérarchie de la saillance et la progression de l’attention. Le présent document regroupe des travaux qui ont exploré ces aspects par le biais de l’approche Psychophysique et Electroencéphalographique. / When confronted to a new environment, the visual system faces too much information intake and cannot process it all at once. Before any eye movement, early automatic attention explores the visual scene in order to select relevant items.Recent research revealed that the exploration of the visual scene is not a random process, but is based on the respective saliency of the items in the field. Salience is not a characteristic of an item per se but is emerging as a result of the comparison between an item and its visual neighborhood. For instance, a yellow flower in a garden of red flowers will be considered as more salient than the others in its visual neighborhood. Thus, a hierarchical ordering of the items is continuously established in a preattentive stage, and consists in a sorting of every element from the most to the least salient. Attention, then, relies on this hierarchy to progress in the visual field. The present dissertation had for objective to investigate the cognitive mechanisms involved in this phenomenon: what mechanisms support the salience-based progression of visual attention? Several papers are reported here and explored this question with experimental Psychology.Moreover, numerous works in Psychology, Neurophysiology and Neuroimaging took interest in the neural substrate of visual attention and revealed several key-structures that would subtend the mechanisms involved in attentional functions. However, when it comes to the salience-based progression of attention, only one study could bring cues of the involvement of certain visual pathways in this phenomenon. Another objective of the present dissertation was to define the cortical and sub-cortical structures that constitute those pathways, in order to explore their roles in the salience-base progression of attention. Several papers in the present report are investigating this aspect through Psychophysics and Electroencephalography studies.

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Cette thèse est motivée par le diagnostic et l’évaluation des maladies neuro-dégénératives et dans le but de diagnostique sur la base de l’attention visuelle.Néanmoins, le dépistage à grande échelle de la population n’est possible que si des modèles de prédiction automatique suffisamment robustes peuvent être construits. Dans ce contexte nous nous intéressons `a la conception et le développement des modèles de prédiction automatique pour un contenu visuel spécifique à utiliser dans l’expérience psycho-visuelle impliquant des patients atteints des maladies neuro-dégénératives. La difficulté d’une telle prédiction réside dans une très faible quantité de données d’entraînement. Les modèles de saillance visuelle ne peuvent pas être fondés sur les caractérisitiques “bottom-up” uniquement, comme le suggère la théorie de l’intégration des caractéristiques. La composante “top-down” de l’attention visuelle humaine devient prépondérante au fur et à mesure d’observation de la scène visuelle. L’attention visuelle peut-être prédite en se basant sur les scènes déjà observées. Les réseaux de convolution profonds (CNN) se sont révèlés être un outil puissant pour prédire les zones saillantes dans les images statiques.Dans le but de construire un modèle de prédiction automatique pour les zones saillantes dans les vidéos naturels et intentionnellement dégradées, nous avons conçu une architecture spécifique de CNN profond. Pour surmonter le manque de données d’apprentissage,nous avons conçu un système d’apprentissage par transfert dérivé de la méthode de Bengio.Nous mesurons ses performances lors de la prédiction de régions saillantes. Les r´esultatsobtenus sont int´eressants concernant la r´eaction des sujets t´emoins normaux contre leszones d´egrad´ees dans les vid´eos. La comparaison de la carte de saillance pr´edite des vid´eosintentionnellement d´egrad´ees avec des cartes de densit´e de fixation du regard et d’autresmod`eles de r´ef´erence montre l’int´erˆet du mod`ele d´evelopp´e. / This thesis is motivated by the diagnosis and the evaluation of the dementia diseasesand with the aim of predicting if a new recorded gaze presents a complaint of thesediseases. Nevertheless, large-scale population screening is only possible if robust predictionmodels can be constructed. In this context, we are interested in the design and thedevelopment of automatic prediction models for specific visual content to be used in thepsycho-visual experience involving patients with dementia (PwD). The difficulty of sucha prediction lies in a very small amount of training data.Visual saliency models cannot be founded only on bottom-up features, as suggested byfeature integration theory. The top-down component of human visual attention becomesprevalent as human observers explore the visual scene. Visual saliency can be predictedon the basis of seen data. Deep Convolutional Neural Networks (CNN) have proven tobe a powerful tool for prediction of salient areas in static images. In order to constructan automatic prediction model for the salient areas in natural and intentionally degradedvideos, we have designed a specific CNN architecture. To overcome the lack of learningdata we designed a transfer learning scheme derived from bengio’s method. We measureits performances when predicting salient regions. The obtained results are interestingregarding the reaction of normal control subjects against degraded areas in videos. Thepredicted saliency map of intentionally degraded videos gives an interesting results comparedto gaze fixation density maps and other reference models.