Préfigurant la prochaine grande étape dans le domaine de la navigation, la géolocalisation intra-muros est un domaine de recherche très actif depuis quelques années. Alors que la géolocalisation est entrée dans le quotidien de nombreux professionnels et particuliers avec, notamment, le guidage routier assisté, les besoins d'étendre les applications à l'intérieur se font de plus en plus pressants. Cependant, les systèmes existants se heurtent à des contraintes techniques bien supérieures à celles rencontrées à l'extérieur, la faute, notamment, à la propagation chaotique des ondes électromagnétiques dans les environnements confinés et inhomogènes. Nous proposons dans ce manuscrit une approche statistique du problème de géolocalisation d'un mobile à l'intérieur d'un bâtiment utilisant les ondes WiFi environnantes. Ce manuscrit s'articule autour de deux questions centrales : celle de la détermination des cartes de propagation des ondes WiFi dans un bâtiment donné et celle de la construction d'estimateurs des positions du mobile à l'aide de ces cartes de propagation. Le cadre statistique utilisé dans cette thèse afin de répondre à ces questions est celui des modèles de Markov cachés. Nous proposons notamment, dans un cadre paramétrique, une méthode d'inférence permettant l'estimation en ligne des cartes de propagation, sur la base des informations relevées par le mobile. Dans un cadre non-paramétrique, nous avons étudié la possibilité d'estimer les cartes de propagation considérées comme simple fonction régulière sur l'environnement à géolocaliser. Nos résultats sur l'estimation non paramétrique dans les modèles de Markov cachés permettent d'exhiber un estimateur des fonctions de propagation dont la consistance est établie dans un cadre général. La dernière partie du manuscrit porte sur l'estimation de l'arbre de contextes dans les modèles de Markov cachés à longueur variable.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'estimation de paramètres dans les chaînes de Markov cachées dans un cadre paramétrique et dans un cadre non paramétrique. Dans le cas paramétrique, nous imposons des contraintes sur le calcul de l'estimateur proposé : un premier volet de cette thèse est l'estimation en ligne d'un paramètre au sens du maximum de vraisemblance. Le fait d'estimer en ligne signifie que les estimations doivent être produites sans mémoriser les observations. Nous proposons une nouvelle méthode d'estimation en ligne pour les chaînes de Markov cachées basée sur l'algorithme Expectation Maximization appelée Block Online Expectation Maximization (BOEM). Cet algorithme est défini pour des chaînes de Markov cachées à espace d'état et espace d'observations généraux. La consistance de l'algorithme ainsi que des vitesses de convergence en probabilité ont été prouvées. Dans le cas d'espaces d'états généraux, l'implémentation numérique de l'algorithme BOEM requiert d'introduire des méthodes de Monte Carlo séquentielles - aussi appelées méthodes particulaires - pour approcher des espérances conditionnelles sous des lois de lissage qui ne peuvent être calculées explicitement. Nous avons donc proposé une approximation Monte Carlo de l'algorithme BOEM appelée Monte Carlo BOEM. Parmi les hypothèses nécessaires à la convergence de l'algorithme Monte Carlo BOEM, un contrôle de la norme Lp de l'erreur d'approximation Monte Carlo explicite en fonction du nombre d'observations T et du nombre de particules N est nécessaire. Par conséquent, une seconde partie de cette thèse a été consacrée à l'obtention de tels contrôles pour plusieurs méthodes de Monte Carlo séquentielles : l'algorithme Forward Filtering Backward Smoothing et l'algorithme Forward Filtering Backward Simulation. Ensuite, nous considérons des applications de l'algorithme Monte Carlo BOEM à des problèmes de cartographie et de localisation simultanées. Ces problèmes se posent lorsqu'un mobile se déplace dans un environnement inconnu. Il s'agit alors de localiser le mobile tout en construisant une carte de son environnement. Enfin, la dernière partie de cette thèse est relative à l'estimation non paramétrique dans les chaînes de Markov cachées. Le problème considéré a été très peu étudié et nous avons donc choisi de l'aborder dans un cadre précis. Nous supposons que la chaîne (Xk) est une marche aléatoire sur un sous-espace compact de Rm dont la loi des incréments est connue à un facteur d'échelle a près. Nous supposons également que, pour tout k, Yk est une observation dans un bruit additif gaussien de f(Xk), où f est une fonction à valeurs dans Rl que nous cherchons à estimer. Le premier résultat que nous avons établi est l'identifiabilité du modèle statistique considéré. Nous avons également proposé une estimation de la fonction f et du paramètre a à partir de la log-vraisemblance par paires des observations. Nous avons prouvé la convergence en probabilité de ces estimateurs lorsque le nombre d'observations utilisées tend vers l'infini.

La reconnaissance de mouvements naturels est de toute première importance dans la mise en oeuvre d'Interfaces Homme-Machine intelligentes et efficaces, utilisables de manière intuitive en environnement virtuel. En effet, elle permet à l'utilisateur d'agir de manière naturelle et au système de reconnaitre les mouvements corporel effectués tels qu'ils seraient perçu par un humain. Cette tâche est complexe, car elle demande de relever plusieurs défis : prendre en compte les spécificités du dispositif d'acquisition des données de mouvement, gérer la variabilité cinématique dans l'exécution du mouvement, et enfin gérer les différences morphologiques inter-individuelles, de sorte que les mouvements de tout nouvel utilisateur puissent être reconnus. De plus, de part la nature interactive des environnements virtuels, cette reconnaissancedoit pouvoir se faire en temps-réel, sans devoir attendre la fin du mouvement. La littérature scientifique propose de nombreuses méthodes pour répondre aux deux premiers défis mais la gestion de la variabilité morphologique est peu abordée. Dans cette thèse, nous proposons une description du mouvement permettant de répondre à cette problématique et évaluons sa capacité à reconnaitre les mouvements naturels d'un utilisateur inconnu. Enfin, nous proposons unenouvelle méthode permettant de tirer partie de cette représentation dans une reconnaissance précoce du mouvement

Cette thèse est une collaboration entre le LAboratoire des Sciences et Matériaux pour l'Électronique et d'Automatique (LASMEA) de Clermont-Ferrand et le Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (LVIC) du CEA LIST à Saclay. La première moitié de la thèse a été accomplie au sein de l'équipe ComSee (1) du LASMEA et la deuxième au LVIC. L'objectif de ces travaux est de concevoir un système de vidéo-assistance temps réel pour la détection d'évènements dans des scènes possiblement denses.La vidéosurveillance intelligente de scènes denses telles que des foules est particulièrement difficile, principalement à cause de leur complexité et de la grande quantité de données à traiter simultanément. Le but de cette thèse consiste à élaborer une méthode de détection d'évènements rares dans de telles scènes, observées depuis une caméra fixe. La méthode en question s'appuie sur l'analyse automatique de mouvement et ne nécessite aucune information à priori. Les mouvements nominaux sont déterminés grâce à un apprentissage statistique non supervisé. Les plus fréquemment observés sont considérés comme des évènements normaux. Une phase de classification permet ensuite de détecter les mouvements déviant trop du modèle statistique, pour les considérer comme anormaux. Cette approche est particulièrement adaptée aux lieux de déplacements structurés, tels que des scènes de couloirs ou de carrefours routiers. Aucune étape de calibration, de segmentation de l'image, de détection d'objets ou de suivi n'est nécessaire. Contrairement aux analyses de trajectoires d'objets suivis, le coût calculatoire de notre méthode est invariante au nombre de cibles présentes en même temps et fonctionne en temps réel. Notre système s'appuie sur une classification locale du mouvement de la scène, sans calibration préalable. Dans un premier temps, une caractérisation du mouvement est réalisée, soit par des méthodes classiques de flot optique, soit par des descripteurs spatio-temporels. Ainsi, nous proposons un nouveau descripteur spatio-temporel fondé sur la recherche d'une relation linéaire entre les gradients spatiaux et les gradients temporels en des zones où le mouvement est supposé uniforme. Tout comme les algorithmes de flot optique, ce descripteur s'appuie sur la contrainte d'illumination constante.Cependant en prenant en compte un voisinage temporel plus important, il permet une caractérisation du mouvement plus lisse et plus robuste au bruit. De plus, sa faible complexité calculatoire est bien adaptée aux applications temps réel. Nous proposons ensuite d'étudier différentes méthodes de classification : La première, statique, dans un traitement image par image, s'appuie sur une estimation bayésienne de la caractérisation du mouvement au travers d'une approche basée sur les fenêtres de Parzen. Cette nouvelle méthode est une variante parcimonieuse des fenêtres de Parzen. Nous montrons que cette approche est algorithmiquement efficace pour approximer de manière compacte et précise les densités de probabilité. La seconde méthode, basée sur les réseaux bayésiens, permet de modéliser la dynamique du mouvement. Au lieu de considérer ce dernier image par image, des séquences de mouvements sont analysées au travers de chaînes de Markov Cachées. Ajouté à cela, une autre contribution de ce manuscrit est de prendre en compte la modélisation du voisinage d'un bloc afin d'ajouter une cohérence spatiale à la propagation du mouvement. Ceci est réalisé par le biais de couplages de chaînes de Markov cachées.Ces différentes approches statistiques ont été évaluées sur des données synthétiques ainsi qu'en situations réelles, aussi bien pour la surveillance du trafic routier que pour la surveillance de foule.Cette phase d'évaluation permet de donner des premières conclusions encourageantes quant à la faisabilité de la vidéosurveillance intelligente d'espaces possiblement denses.

Jusqu'à présent, les techniques de fouille de processus ont modélisé les processus en termes des séquences de tâches qui se produisent lors de l'exécution d'un processus. Cependant, les recherches en modélisation du processus et de guidance ont montrée que de nombreux problèmes, tels que le manque de flexibilité ou d'adaptation, sont résolus plus efficacement lorsque les intentions sont explicitement spécifiées. Cette thèse présente une nouvelle approche de fouille de processus, appelée Map Miner méthode (MMM). Cette méthode est conçue pour automatiser la construction d'un modèle de processus intentionnel à partir des traces d'activités des utilisateurs. MMM utilise les modèles de Markov cachés pour modéliser la relation entre les activités des utilisateurs et leurs stratégies (i.e., les différentes façons d'atteindre des intentions). La méthode comprend également deux algorithmes spécifiquement développés pour déterminer les intentions des utilisateurs et construire le modèle de processus intentionnel de la Carte. MMM peut construire le modèle de processus de la Carte avec différents niveaux de précision (pseudo-Carte et le modèle du processus de la carte) par rapport au formalisme du métamodèle de Map. L'ensemble de la méthode proposée a été appliqué et validé sur des ensembles de données pratiques, dans une expérience à grande échelle, sur les traces d'événements des développeurs de Eclipse UDC.

Les Interfaces Cerveau-Machine (ICM) sont des systèmes qui permettent à des patients souffrant d'un handicap moteur sévère d'utiliser leur activité cérébrale pour contrôler des effecteurs, par exemple des prothèses des membres supérieurs dans le cas d'ICM motrices. Les intentions de mouvement de l'utilisateur sont estimées en appliquant un décodeur sur des caractéristiques extraites de son activité cérébrale. Des challenges spécifiques au déploiement clinique d'ICMs motrices ont été considérés, à savoir le contrôle mono-membre ou séquentiel multi-membre asynchrone et précis. Un décodeur, le Markov Switching Linear Model (MSLM), a été développé pour limiter les activations erronées de l'ICM, empêcher des mouvements parallèles des effecteurs et décoder avec précision des mouvements complexes. Le MSLM associe des modèles linéaires à différents états possibles, e.g. le contrôle d'un membre spécifique ou une phase de mouvement particulière. Le MSLM réalise une détection d'état dynamique, et les probabilités des états sont utilisées pour pondérer les modèles linéaires.La performance du décodeur MSLM a été évaluée pour la reconstruction asynchrone de trajectoires de poignet et de doigts à partir de signaux electrocorticographiques. Il a permis de limiter les activations erronées du système et d'améliorer la précision du décodage du signal cérébral. / Brain-Computer Interfaces (BCI) are systems that allow severely motor-impaired patients to use their brain activity to control external devices, for example upper-limb prostheses in the case of motor BCIs. The user's intentions are estimated by applying a decoder on neural features extracted from the user's brain activity. Signal processing challenges specific to the clinical deployment of motor BCI systems are addressed in the present doctoral thesis, namely asynchronous mono-limb or sequential multi-limb decoding and accurate decoding during active control states. A switching decoder, namely a Markov Switching Linear Model (MSLM), has been developed to limit spurious system activations, to prevent parallel limb movements and to accurately decode complex movements.The MSLM associates linear models with different possible control states, e.g. activation of a specific limb, specific movement phases. Dynamic state detection is performed by the MSLM, and the probability of each state is used to weight the linear models. The performance of the MSLM decoder was assessed for asynchronous wrist and multi-finger trajectory reconstruction from electrocorticographic signals. It was found to outperform previously reported decoders for the limitation of spurious activations during no-control periods and permitted to improve decoding accuracy during active periods.

À l’heure actuelle, les équidés font l’objet d’intérêts nombreux en tant que richesse patrimoniale. Ces attributs conférés par le droit de propriété permettent l’établissement de conventions de natures variées, comme la vente. L’intérêt est donc de révéler pourquoi l’établissement d’une vente (à l’essai, à l’amiable, aux enchères publiques ou privées, sur internet, judiciaires volontaires ou forcées, après saisie ou à réclamer) sur un équidé soulève tant de difficultés depuis quelques années. La vente de chevaux est soumise à l’interaction de plusieurs codes (Code civil, Code rural, Code de la consommation). Ces textes prévoient de nombreuses divergences avec un meuble inanimé. Parallèlement, la pratique a mis en place des techniques (comme la visite vétérinaire qui précède l’achat) permettant aux contractants de s’engager en connaissance de cause. Par ailleurs, l’application d’une garantie de deux ans (véritable frein à la vente de chevaux) prévue par le code de la consommation dans les ventes conclues entre un professionnel vendeur et un acquéreur amateur. Par conséquent, la multiplicité des qualifications juridiques, en général, et la soumission à des garanties inadaptées, en particulier, incitent le vendeur professionnel à s’évincer des conventions. Désormais, le meilleur gage de protection consisterait à rédiger très précisément le contrat / At present, horses are the subject of many interests as heritage wealth. These attributes conferred by the right of ownership allow the establishment of conventions of various natures, such as sale. The interest is therefore to reveal why the establishment of a sale (trial, amicable, public or private auctions, on the internet, voluntary or forced judicial, after seizure or to claim) on an equine raises so many difficulties in recent years. The sale of horses is subject to the interaction of several codes (civil code, rural code, consumer code). These texts foresee many divergences with an inanimate piece of furniture. At the same time, the practice has put in place techniques (such as the veterinary visit that precedes the purchase) enabling contractors to make an informed commitment. Moreover, the application of a two-year guarantee (a true brake on the sale of horses) provided for by the consumer code in sales between a sales professional and an amateur purchaser. Consequently, the multiplicity of legal qualifications, in general, and the submission to inadequate guarantees, in particular, incite the professional seller to vindicate conventions. From now on, the best guarantee of protection would be to write the contract very precisely

Dans cette thèse, nous étudions deux sous-familles d'attaques par canaux cachés sur l'exponentiation modulaire appelées respectivement attaques par collision et attaques horizontales. Cette étude est faite selon deux axes : leurs mises en pratique et les possibles contremesures.Dans un premier temps, nous étudions les attaques par canaux cachés sur un simulateur développé durant cette thèse. Ce simulateur permet de vérifier la bonne implémentation d'une attaque par canaux cachés avant sa mise en pratique dans un environnement réel. Dans un deuxième temps, nous étudions les attaques par collision dans un environnement réel. Pour cela, nous nous sommes intéressés à l'automatisation de la détection effective de collision. Ainsi, nous proposons un nouveau critère de détection de collision.Dans un troisième temps, nous étudions l'estimation du rapport signal à bruit d'un jeu de traces dans le contexte des attaques par canaux cachés. Ainsi, nous proposons une nouvelle façon d'estimer le rapport signal à bruit lors d'une attaque par canaux cachés. En outre, nous montrons que cette estimation du rapport signal à bruit peut être exploitéepour l'analyse des fuites d'un canal caché mais aussi pour effectuer un filtrage adaptatif ne nécessitant pas la connaissance de certains paramètres du composant analysé.Dans un quatrième temps, au travers d'une étude détaillée des principales étapes d'une attaque horizontale, nous montrons les problèmes pouvant intervenir dans la pratique et comment les résoudre. Ainsi des solutions génériques sont proposées. Nous proposons finalement de possibles contremesures aux attaques horizontales sur l'exponentiation modulaire / This thesis is focused on the study of two sub-families of side channel attacks applied on modular exponentiation called respectively, collision based attacks and horizontal (or single shot) attacks. This study is made according to two axes: their applications and the possible countermeasures.Firstly, we study side channel attacks on a simulator developed during this thesis. This simulator allows to validate the good implementation of a any side channel attack before its application in a real environment.Secondly, we study collision based attacks in a real environment. For this purpose, we study the automation of collision detection in practice. Then, we introduce a new collision detection criterion and show its practical interest. Afterwards, we study the estimation of the signal to noise ratio in the context of side channel attacks. So, we introduce a fast and accurate method for its estimation during a side channel analysis. From our method we derive pragmatic and efficient methods for the daily tasks of evaluators. Among them the analysis of the electrical activity of integrated circuit or the identification of the frequencies carrying usable information or information leakage.Finally, through a detailed description of the main stages of an horizontal attack, we propose effective and practical solutions to improve secret information extraction in real environment and on the other hand possible countermeasures against the horizontal attacks applied on modular exponentiation.

Le travail de recherche de cette thèse de doctorat s'inscrit dans le cadre du suivi médical des patients atteints de démences liées à l'âge à l'aide des caméras videos portées par les patients. L'idée est de fournir aux médecins un nouvel outil pour le diagnostic précoce de démences liées à l'âge telles que la maladie d'Alzheimer. Plus précisément, les Activités Instrumentales du Quotidien (IADL: Instrumental Activities of Daily Living en anglais) doivent être indexées automatiquement dans les vidéos enregistrées par un dispositif d'enregistrement portable.Ces vidéos présentent des caractéristiques spécifiques comme de forts mouvements ou de forts changements de luminosité. De plus, la tâche de reconnaissance visée est d'un très haut niveau sémantique. Dans ce contexte difficile, la première étape d'analyse est la définition d'un équivalent à la notion de « plan » dans les contenus vidéos édités. Nous avons ainsi développé une méthode pour le partitionnement d'une vidéo tournée en continu en termes de « points de vue » à partir du mouvement apparent.Pour la reconnaissance des IADL, nous avons développé une solution selon le formalisme des Modèles de Markov Cachés (MMC). Un MMC hiérarchique à deux niveaux a été introduit, modélisant les activités sémantiques ou des états intermédiaires. Un ensemble complexe de descripteurs (dynamiques, statiques, de bas niveau et de niveau intermédiaire) a été exploité et les espaces de description joints optimaux ont été identifiés expérimentalement.Dans le cadre de descripteurs de niveau intermédiaire pour la reconnaissance d'activités nous nous sommes particulièrement intéressés aux objets sémantiques que la personne manipule dans le champ de la caméra. Nous avons proposé un nouveau concept pour la description d'objets ou d'images faisant usage des descripteurs locaux (SURF) et de la structure topologique sous-jacente de graphes locaux. Une approche imbriquée pour la construction des graphes où la même scène peut être décrite par plusieurs niveaux de graphes avec un nombre de nœuds croissant a été introduite. Nous construisons ces graphes par une triangulation de Delaunay sur des points SURF, préservant ainsi les bonnes propriétés des descripteurs locaux c'est-à-dire leur invariance vis-à-vis de transformations affines dans le plan image telles qu'une rotation, une translation ou un changement d'échelle.Nous utilisons ces graphes descripteurs dans le cadre de l'approche Sacs-de-Mots-Visuels. Le problème de définition d'une distance, ou dissimilarité, entre les graphes pour la classification non supervisée et la reconnaissance est nécessairement soulevé. Nous proposons une mesure de dissimilarité par le Noyau Dépendant du Contexte (Context-Dependent Kernel: CDK) proposé par H. Sahbi et montrons sa relation avec la norme classique L2 lors de la comparaison de graphes triviaux (les points SURF).Pour la reconnaissance d'activités par MMC, les expériences sont conduites sur le premier corpus au monde de vidéos avec caméra portée destiné à l'observation des d'IADL et sur des bases de données publiques comme SIVAL et Caltech-101 pour la reconnaissance d'objets. / The research of this PhD thesis is fulfilled in the context of wearable video monitoring of patients with aged dementia. The idea is to provide a new tool to medical practitioners for the early diagnosis of elderly dementia such as the Alzheimer disease. More precisely, Instrumental Activities of Daily Living (IADL) have to be indexed in videos recorded with a wearable recording device.Such videos present specific characteristics i.e. strong motion or strong lighting changes. Furthermore, the tackled recognition task is of a very strong semantics. In this difficult context, the first step of analysis is to define an equivalent to the notion of “shots” in edited videos. We therefore developed a method for partitioning continuous video streams into viewpoints according to the observed motion in the image plane.For the recognition of IADLs we developed a solution based on the formalism of Hidden Markov Models (HMM). A hierarchical HMM with two levels modeling semantic activities or intermediate states has been introduced. A complex set of features (dynamic, static, low-level, mid-level) was proposed and the most effective description spaces were identified experimentally.In the mid-level features for activities recognition we focused on the semantic objects the person manipulates in the camera view. We proposed a new concept for object/image description using local features (SURF) and the underlying semi-local connected graphs. We introduced a nested approach for graphs construction when the same scene can be described by levels of graphs with increasing number of nodes. We build these graphs with Delaunay triangulation on SURF points thus preserving good properties of local features i.e. the invariance with regard to affine transformation of image plane: rotation, translation and zoom.We use the graph features in the Bag-of-Visual-Words framework. The problem of distance or dissimilarity definition between graphs for clustering or recognition is obviously arisen. We propose a dissimilarity measure based on the Context Dependent Kernel of H. Sahbi and show its relation with the classical entry-wise norm when comparing trivial graphs (SURF points).The experiments are conducted on the first corpus in the world of wearable videos of IADL for HMM based activities recognition, and on publicly available academic datasets such as SIVAL and Caltech-101 for object recognition.

Dans cette thèse, j'étudie les propriétés théoriques des modèles de Markov cachés non paramétriques. Le choix de modèles non paramétriques permet d'éviter les pertes de performance liées à un mauvais choix de paramétrisation, d'où un récent intérêt dans les applications. Dans une première partie, je m'intéresse à l'estimation du nombre d'états cachés. J'y introduis deux estimateurs consistants : le premier fondé sur un critère des moindres carrés pénalisés, le second sur une méthode spectrale. Une fois l'ordre connu, il est possible d'estimer les autres paramètres. Dans une deuxième partie, je considère deux estimateurs adaptatifs des lois d'émission, c'est-à-dire capables de s'adapter à leur régularité. Contrairement aux méthodes existantes, ces estimateurs s'adaptent à la régularité de chaque loi au lieu de s'adapter seulement à la pire régularité. Dans une troisième partie, je me place dans le cadre mal spécifié, c'est-à-dire lorsque les observations sont générées par une loi qui peut ne pas être un modèle de Markov caché. J'établis un contrôle de l'erreur de prédiction de l'estimateur du maximum de vraisemblance sous des conditions générales d'oubli et de mélange de la vraie loi. Enfin, j'introduis une variante non homogène des modèles de Markov cachés : les modèles de Markov cachés avec tendances, et montre la consistance de l'estimateur du maximum de vraisemblance. / During my PhD, I have been interested in theoretical properties of nonparametric hidden Markov models. Nonparametric models avoid the loss of performance coming from an inappropriate choice of parametrization, hence a recent interest in applications. In a first part, I have been interested in estimating the number of hidden states. I introduce two consistent estimators: the first one is based on a penalized least squares criterion, and the second one on a spectral method. Once the order is known, it is possible to estimate the other parameters. In a second part, I consider two adaptive estimators of the emission distributions. Adaptivity means that their rate of convergence adapts to the regularity of the target distribution. Contrary to existing methods, these estimators adapt to the regularity of each distribution instead of only the worst regularity. The third part is focussed on the misspecified setting, that is when the observations may not come from a hidden Markov model. I control of the prediction error of the maximum likelihood estimator when the true distribution satisfies general forgetting and mixing assumptions. Finally, I introduce a nonhomogeneous variant of hidden Markov models : hidden Markov models with trends, and show that the maximum likelihood estimators of such models is consistent.