Ce travail de thèse s'inscrit dans le contexte d'un certain nombre de projets qui visent la conception, le développement et l'évaluation de systèmes robotiques mobiles pour l'autonomie des personnes à domicile. Deux aspects complémentaires mais néanmoins distincts sont considérés dans ce travail de thèse: 1. La définition d'une interface graphique qui permet aux utilisateurs d'accéder aisément aux fonctionnalités du robot ; 2. La mobilité du système, portant cette interface, dans des environnements intérieurs encombrés, relativement à la personne et dans un certain contexte. Le type d'interface proposée pour l'interaction est un aspect très important notamment en raison de la population cible : des séniors, non experts, souffrants souvent de troubles cognitifs. Les règles générales pour la conception d'une interface sont indépendantes de la technologie et doivent s'inspirées des principes relevant de la psychologie cognitive et des sciences sociales. Afin de rendre l'interface du robot parfaitement adaptée à chaque utilisateur, une méthode de sélection d'icônes a été proposée et expérimentée avec les patients de l'hôpital gériatrique Broca. Les problèmes relatifs à la mobilité autonome du support de l'interface sont particulièrement complexes. Ils reposent sur deux questions centrales qui sont d'une part la localisation de la personne dans l'espace d'évolution du robot et d'autre part la définition de comportements d'interaction. Pour la détection et la localisation de la personne, un détecteur des jambes par laser 2D a été implémenté. La vitesse de la personne et sa trajectoire sont calculées en appliquant un filtre de Kalman étendu sur les données issues du laser. Pour répondre au besoin de donner au robot un comportement flexible par rapport à l'utilisateur, au contexte et aux événements qui se produisent de façon imprévisible, nous avons implémenté un moteur de décision exploitant le logiciel SpirOps. Les entrées de ce moteur décisionnel sont des informations extraites des différents capteurs. Ces informations sont exploitées avec des méthodes de logique floue utilisant une base des règles que nous avons définie et paramétrée pour produire en sortie du moteur des valeurs d'intérêt associés à chaque action que le robot peut exécuter. Le robot peut alors décider dynamiquement quelle est l'action la plus logique et adéquate à réaliser dans les différentes situations.

Les humains sont au coeur de nombreux problèmes de vision par ordinateur, tels que les systèmes de surveillance ou les voitures sans pilote. Ils sont également au centre de la plupart des contenus visuels, pouvant amener à des jeux de données très larges pour l’entraînement de modèles et d’algorithmes. Par ailleurs, si les données stéréoscopiques font l’objet d’études depuis longtemps, ce n’est que récemment que les films 3D sont devenus un succès commercial. Dans cette thèse, nous étudions comment exploiter les données additionnelles issues des films 3D pour les tâches d’analyse des personnes. Nous explorons tout d’abord comment extraire une notion de profondeur à partir des films stéréoscopiques, sous la forme de cartes de disparité. Nous évaluons ensuite à quel point les méthodes de détection de personne et d’estimation de posture peuvent bénéficier de ces informations supplémentaires. En s’appuyant sur la relative facilité de la tâche de détection de personne dans les films 3D, nous développons une méthode pour collecter automatiquement des exemples de personnes dans les films 3D afin d’entraîner un détecteur de personne pour les films non 3D. Nous nous concentrons ensuite sur la segmentation de plusieurs personnes dans les vidéos. Nous proposons tout d’abord une méthode pour segmenter plusieurs personnes dans les films 3D en combinant des informations dérivées des cartes de profondeur avec des informations dérivées d’estimations de posture. Nous formulons ce problème comme un problème d’étiquetage de graphe multi-étiquettes, et notre méthode intègre un modèle des occlusions pour produire une segmentation multi-instance par plan. Après avoir montré l’efficacité et les limitations de cette méthode, nous proposons un second modèle, qui ne repose lui que sur des détections de personne à travers la vidéo, et pas sur des estimations de posture. Nous formulons ce problème comme la minimisation d’un coût quadratique sous contraintes linéaires. Ces contraintes encodent les informations de localisation fournies par les détections de personne. Cette méthode ne nécessite pas d’information de posture ou des cartes de disparité, mais peut facilement intégrer ces signaux supplémentaires. Elle peut également être utilisée pour d’autres classes d’objets. Nous évaluons tous ces aspects et démontrons la performance de cette nouvelle méthode. / People are at the center of many computer vision tasks, such as surveillance systems or self-driving cars. They are also at the center of most visual contents, potentially providing very large datasets for training models and algorithms. While stereoscopic data has been studied for long, it is only recently that feature-length stereoscopic ("3D") movies became widely available. In this thesis, we study how we can exploit the additional information provided by 3D movies for person analysis. We first explore how to extract a notion of depth from stereo movies in the form of disparity maps. We then evaluate how person detection and human pose estimation methods perform on such data. Leveraging the relative ease of the person detection task in 3D movies, we develop a method to automatically harvest examples of persons in 3D movies and train a person detector for standard color movies. We then focus on the task of segmenting multiple people in videos. We first propose a method to segment multiple people in 3D videos by combining cues derived from pose estimates with ones derived from disparity maps. We formulate the segmentation problem as a multi-label Conditional Random Field problem, and our method integrates an occlusion model to produce a layered, multi-instance segmentation. After showing the effectiveness of this approach as well as its limitations, we propose a second model which only relies on tracks of person detections and not on pose estimates. We formulate our problem as a convex optimization one, with the minimization of a quadratic cost under linear equality or inequality constraints. These constraints weakly encode the localization information provided by person detections. This method does not explicitly require pose estimates or disparity maps but can integrate these additional cues. Our method can also be used for segmenting instances of other object classes from videos. We evaluate all these aspects and demonstrate the superior performance of this new method.