Les humains sont continuellement exposés à des stimulations pour lesquelles leur système perceptivo-cognitif doit créer des représentations mnésiques. Tout en créant un code interne de composantes, ce système doit être en mesure de reconnaître, d'identifier, et de discriminer ces objets lors de prochaines occurrences. Ce processus s'effectue par la création et la mise à jour d'une mémoire épisodique d'exemplaires à dimensionnalité réduite. De plus, le système cognitif doit regrouper les objets similaires en catégories, tout en adaptant le contenu de la mémoire suite à l'ajout d'informations produit par la rencontre de nouveaux objets. Ces processus de niveau « objet » et « catégorie » s'effectuent de façon séparée, par le biais de deux mémoires. Jusqu'à maintenant, aucun modèle formel satisfaisant n'était en mesure de rendre compte de cette variété de comportements humains sans sacrifier la simplicité et l'élégance du système initial pour simuler l'un d'eux. Le modèle FEBAM (pour Feature-Extracting Bidirectional Associative Memory) a été créé dans le but de répondre à cette incapacité de beaucoup de modèles existants à effectuer des tâches cognitives et perceptuelles à l'aide d'un codage interne créé de façon autonome, comme le font les humains. Basé sur une architecture neuronale associative bidirectionnelle, FEBAM peut reproduire les comportements d'autres réseaux de neurones artificiels dont les processus dynamiques sont basés sur l'extraction de composantes, la création de bassins d'attracteurs, ou encore le partitionnement de données (« clustering »), et ce, en utilisant une seule architecture, règle de transmission et procédure d'apprentissage. Dans la présente thèse, il sera montré qu'avec un nombre minimal de principes définitoires, le modèle pourra effectuer des tâches telles que la création autonome d'un code interne de composantes, le développement autonome d'une mémoire d'exemplaires parfaits, ainsi que l'identification et la catégorisation autonomes. Il sera aussi montré, grâce à la proposition d'un mécanisme itératif de croissance de l'architecture, que les catégories créées par le réseau peuvent être réorganisées suite à la présentation de nouvelles informations perceptuelles au système. On montrera également que FEBAM préserve les capacités d'une mémoire autoassociative récurrente (dont il est inspiré), tout en améliorant certains des comportements de cette dernière. Le modèle FEBAM sera également étendu au cas supervisé. Dans ce cas, le modèle FEBAM-RA (RA pour Response Association), grâce à un module supplémentaire, associera les représentations internes des stimuli à leur identité ou à leur appartenance catégorielle prédéfinies. Cette extension se fera sans avoir à ajouter des principes définitoires: ainsi, on utilisera ici la même règle d'apprentissage, la même règle de transmission, et une généralisation de l'architecture de FEBAM. Grâce à cet ajout, le modèle sera en mesure de reproduire de façon qualitative l'effet de la pré-exposition perceptuelle sur la rapidité de l'apprentissage identificatif supervisé, ainsi que l'effet de difficulté de la tâche lorsque l'on compare l'identification et la catégorisation supervisées (dans une situation de tâches simultanées). La contribution principale de cette thèse repose donc dans la parcimonie des principes utilisés. En effet, grâce à un nombre minimal de postulats définitoires, on modélisera donc des processus de traitement d'objets et de catégories, et ce, de façon autonome ou supervisée. Ce projet de recherche constituant la première étape de développement de l'approche FEBAM, quelques améliorations à l'approche de base seront proposées. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Modélisation cognitive, Réseaux de neurones artificiels, Extraction de composantes, Catégorisation, Identification.

Avec l'évolution constante des technologies, les scanners 3D fournissent de plus en plus de données avec une précision toujours plus grande. Cependant, l'augmentation considérable de la taille des données pose des problèmes, les fichiers deviennent très lourds et il peut en découler des difficultés de transmission ou de stockage. C'est pourquoi, la plupart du temps les données obtenues par les scanners vont être analysées, traitées puis simplifiées ; on parle alors de chaine d'acquisition 3D. Ce manuscrit présente une approche qui permet de numériser les objets de manière dynamique, en adaptant la densité de points dès l'acquisition en fonction de la complexité de l'objet à numériser, et ce sans a priori sur la forme de l'objet. Ce système permet d'éviter de passer par la chaine 3D classique, en ne calculant pas un nuage de points dense qu'il faudra simplifier par la suite, mais en adaptant la densité de points au niveau de l'acquisition afin d'obtenir des données simplifiées directement à la sortie de l'acquisition, permettant ainsi de réduire considérablement le temps de traitement des données. / With constant evolution of technology, 3D scanners are providing more and more data with ever greater precision. However, the substantial increase of the data size is problematic. Files become very heavy and can cause problems in data transmission or data storage. Therefore, most of the time, the data obtained by the 3d scanners will be analyzed, processed and simplify; this is called 3D acquisition chain.This manuscript presents an approach which digitize objects dynamically by adapting point density during the acquisition depending on the object complexity, without informations on object shape. This system allows to avoid the use of the classic 3D chain. This system do not calculate a dense points cloud which will be simplify later, but it adapts the points density during the acquisition in order to obtain directly simplified data to the acquisition output. This process allows to reduce significantly processing time.

Le contexte de ce travail est la modélisation CAO "tel que construit" de grandes structures industrielles numérisées (usine, ...). L'environnement existant est tout d'abord numérisé à l'aide d'un scanner laser. Les données ainsi obtenues prennent la forme d'un nuage de points 3D non-structuré et non-homogène. L'étape suivante consiste à segmenter ce nuage de points et reconstruire les différentes surfaces constituant le modèle CAO de la scène. Les environnements industriels génèrent des scènes complexes par le nombre de données et d'éléments présents, mais qui se décrivent par des primitives géométriques simples: plan, sphère, cylindre, cône, tore. Les outils actuels traitant les nuages de points 3D ne permettent pas de réaliser cette segmentation de manière automatique. <br /><br />Dans cette thèse, des algorithmes ont été développés dans ce but. L'attention a en particulier été portée sur la segmentation des lignes de tuyauterie. Les solutions logicielles implémentées dans ce cadre ont été validées par des tests auprès d'utilisateurs experts des outils actuels. Les méthodes développées se caractérisent par l'utilisation au cours de la segmentation de primitives géométriques contraintes, issues de connaissances "métier" (par exemple relations de continuité ou de tangence). L'ajustement de primitive géométrique est un élément de base au sein de ces travaux. Les procédés mis en œuvre, qui utilisent une définition véritablement géométrique des primitives, montrent de bonnes performances en pratique. D'autre part, l'un des problèmes majeurs concerne les moyens de valider le modèle ajusté. La question de la validation de modèle géométrique a été examinée. Nous présentons des méthodes originales construites à partir d'outils statistiques. Enfin, une autre contribution de cette thèse se situe au niveau des algorithmes d'extraction de primitives géométriques d'un nuage de points. Les méthodes présentées ont été appliquées dans le contexte des lignes de tuyauterie, mais semblent également pertinentes pour résoudre la question plus générale de la modélisation totalement automatique d'un environnement numérisé.

Les travaux présentés dans le cadre de cette habilitation à diriger des recherches portent essentiellement sur l'analyse de scènes à partir de caméras mobiles avec pour application immédiate l'apport d'une vision par ordinateur efficace dans les systèmes d'aide à la conduite. L'idée initiale est que l'autonomie d'un système implique, ne serait-ce que pour raisons énergétiques, une faible variété d'opérateurs de perception, dont les algorithmes de vision. Les "primitives" extraites des images seront intrinsèquement robustes et stables vis-à-vis de perturbations variées. Elles doivent de plus anticiper, voire faciliter, un processus de décision à divers niveaux voulu systématique. Les lignes de niveaux répondent parfaitement à ces contraintes : on vérifie sans peine leur robustesse et leur abondance dans une image suggère et alimente un processus de décision cumulatif (manipulant un objet unique : l'histogramme). Nos efforts se sont alors concentrés sur deux aspects : 1) le premier concerne la définition d'une méthodologie cohérente dans laquelle un processus primaire d'extraction de lignes de niveaux est enrichi afin de permettre la construction de primitives plus complexes guidée par le modèle de déformation de l'image. Le nombre de composants donc la forme des primitives est fonction directe du nombre de variables caractérisant le mouvement (déformation) à déterminer. 2) Le second intéresse une méthode de décision cumulative unifiée permettant de traiter des thèmes applicatifs de complexité croissante. Nos travaux se déclinent alors en trois niveaux de cumul, chacun associé de manière réconfortante à un stade de l'analyse d'images. 1) Au plus bas niveau, nous retenons l'information binaire apparition/disparition d'une primitive dans le temps. La complexité se situe strictement sur l'axe temporel. Le cumul dans le temps nous permet ainsi de reconstruire la scène fixe et donc par soustraction du fond, l'image des objets mobiles. Les espaces de vote sont 1D et multiples, affectés à chaque primitive. 2) Le consensus se voudrait spatio-temporel au deuxième niveau pour identifier le mouvement. Il restera d'abord spatial en pratique pour raisons de complexité : des primitives voisines dans l'image s'associent pour former des "pré-objets" contraints exhibant ainsi des invariants exploitables : leur mouvement à instancier doit être cohérent. Le cumul s'opère donc cette fois selon un modèle de mouvement de la caméra. Les primitives votent pour la transformation globale qui les aurait conduites dans leur nouvelle position. L'espace de vote est commun à toutes les primitives et multidimensionnel (une dimension par paramètre de mouvement). 3) Au niveau le plus élevé, la sémantique accrue implique des hypothèses à la fois sur les primitives et sur l'origine du mouvement. Les primitives sont supposées appartenir à un même objet 3D (ex. un plan) présentant, pour un modèle de déplacement du capteur donné, une propriété caractéristique commune des vecteurs vitesse qui permet de l'extraire. Notamment, leurs amplitudes sont constantes le long de courbes image prédéfinies par leurs équations analytiques. Les primitives ne votent plus selon leur structure mais selon leur vitesse. Dans le cas d'une scène 3D approximée par un ensemble de plans et d'une caméra à mouvement majoritairement longitudinal, l'espace de vote (c-velocité) présente 2 dimensions : une pour la vitesse, l'autre pour le paramètre des courbes iso-vitesse. Chaque vitesse vote sur sa courbe. Les surfaces 3D émergent dans cet espace de vote comme courbes 2D connues (droites ou paraboles). Les thèmes applicatifs traités pour illustrer notre démarche sont de complexité croissante : détection et estimation du mouvement en caméra fixe, recalage d'images en caméra mobile (type de mouvement connu et profondeur des objets contrainte) puis estimation générale du mouvement propre et de la structure de la scène en caméras embarquées sur un véhicule mobile. Les résultats obtenus montrent comment un choix de primitives robustes associé à un processus de décision cumulatif permet la réutilisation des opérateurs dans tous les secteurs. Les systèmes proposés ont la particularité d'être compacts et cohérents, propriété recherchée dans les applications considérées.

Les travaux présentés dans ce manuscrit s’inscrivent dans le contexte de l’inspection automatisée d’assemblages mécaniques aéronautiques par vision artificielle. Il s’agit de décider si l’assemblage mécanique a été correctement réalisé (assemblage conforme). Les travaux ont été menés dans le cadre de deux projets industriels. Le projet CAAMVis d’une part, dans lequel le capteur d’inspection est constitué d’une double tête stéréoscopique portée par un robot, le projet Lynx© d’autre part, dans lequel le capteur d’inspection est une caméra Pan/Tilt/Zoom (vision monoculaire). Ces deux projets ont pour point commun la volonté d’exploiter au mieux le modèle CAO de l’assemblage (qui fournit l’état de référence souhaité) dans la tâche d’inspection qui est basée sur l’analyse de l’image ou des images 2D fournies par le capteur. La méthode développée consiste à comparer une image 2D acquise par le capteur (désignée par « image réelle ») avec une image 2D synthétique, générée à partir du modèle CAO. Les images réelles et synthétiques sont segmentées puis décomposées en un ensemble de primitives 2D. Ces primitives sont ensuite appariées, en exploitant des concepts de la théorie de graphes, notamment l’utilisation d’un graphe biparti pour s’assurer du respect de la contrainte d’unicité dans le processus d’appariement. Le résultat de l’appariement permet de statuer sur la conformité ou la non-conformité de l’assemblage. L’approche proposée a été validée à la fois sur des données de simulation et sur des données réelles acquises dans le cadre des projets sus-cités. / The work presented in this manuscript deals with automated inspection of aeronautical mechanical parts using computer vision. The goal is to decide whether a mechanical assembly has been assembled correctly i.e. if it is compliant with the specifications. This work was conducted within two industrial projects. On one hand the CAAMVis project, in which the inspection sensor consists of a dual stereoscopic head (stereovision) carried by a robot, on the other hand the Lynx© project, in which the inspection sensor is a single Pan/Tilt/Zoom camera (monocular vision). These two projects share the common objective of exploiting as much as possible the CAD model of the assembly (which provides the desired reference state) in the inspection task which is based on the analysis of the 2D images provided by the sensor. The proposed method consists in comparing a 2D image acquired by the sensor (referred to as "real image") with a synthetic 2D image generated from the CAD model. The real and synthetic images are segmented and then decomposed into a set of 2D primitives. These primitives are then matched by exploiting concepts from the graph theory, namely the use of a bipartite graph to guarantee the respect of the uniqueness constraint required in such a matching process. The matching result allows to decide whether the assembly has been assembled correctly or not. The proposed approach was validated on both simulation data and real data acquired within the above-mentioned projects.

L'objectif principal de ce travail est le développement de recherches en modélisation 3D du bâti. En particulier, la recherche en reconstruction 3D de bâtiment est un sujet très développé depuis les années 90. Malgré tout, il paraît nécessaire de poursuivre les recherches dans cet axe étant données que les approches actuelles consacrées à la reconstruction 3D de bâtiment (bien qu'efficaces) rencontrent encore des difficultés en terme de généralisation, de cohérence et de précision. Par ailleurs, les récents développements des systèmes d'acquisitions de rues tel que les systèmes de cartographie mobile ouvrent de nouvelles perspectives d'amélioration de la modélisation des bâtiments dans le sens ou les données terrestres (très précises et résolus) peuvent être exploitées avec davantage de cohérence (en comparaison à l'aérien) pour enrichir les modèles de bâtiments au niveau des façades (la géométrie, la texture).Ainsi, des approches de modélisation aériennes et terrestres sont individuellement proposées. Au niveau aérien, nous décrivons une approche directe et dépourvu d'extraction et d'assemblage de primitives géométriques en vue de la reconstruction 3D de modèles polyédriques simples de bâtiments à partir d'un jeu d'images aériennes calibrées. Au niveau terrestre, plusieurs approches qui décrivent essentiellement un pipeline pour la modélisation 3D des façades urbaines sont proposées; à savoir, la segmentation et classification de nuage de rues urbaines, la modélisation géométrique des façades urbaines et le texturage des façades urbaines comportant des occultations causées par d'autres objets du mobilier urbains / The aim of this work is to develop research on 3D building modeling. In particular, the research in aerial-based 3D building reconstruction is a topic very developed since 1990. However, it is necessary to pursue the research since the actual approaches for 3D massive building reconstruction (although efficient) still encounter problems in generalization, coherency, accuracy. Besides, the recent developments of street acquisition systems such as Mobile Mapping Systems open new perspectives for improvements in building modeling in the sense that the terrestrial data (very dense and accurate) can be exploited with more performance (in comparison to the aerial investigation) to enrich the building models at facade level (e.g., geometry, texturing).Hence, aerial and terrestrial based building modeling approaches are individually proposed. At aerial level, we describe a direct and featureless approach for simple polyhedral building reconstruction from a set of calibrated aerial images. At terrestrial level, several approaches that essentially describe a 3D urban facade modeling pipeline are proposed, namely, the street point cloud segmentation and classification, the geometric modeling of urban facade and the occlusion-free facade texturing

Connaître la position 3D d’instruments robotisés peut être très utile dans le contexte chirurgical. Nous proposons deux méthodes automatiques pour déduire la pose 3D d’un instrument avec une unique section pliable et équipé avec des marqueurs colorés, en utilisant uniquement les images fournies par la caméra monoculaire incorporée dans l'endoscope. Une méthode basée sur les graphes permet segmenter les marqueurs et leurs coins apparents sont extraits en détectant la transition de couleur le long des courbes de Bézier qui modélisent les points du bord. Ces primitives sont utilisées pour estimer la pose 3D de l'instrument en utilisant un modèle adaptatif qui prend en compte les jeux mécaniques du système. Pour éviter les limites de cette approche dérivants des incertitudes sur le modèle géométrique, la fonction image-position-3D peut être appris selon un ensemble d’entrainement. Deux techniques ont été étudiées et améliorées : réseau des fonctions à base radiale avec noyaux gaussiens et une régression localement pondérée. Les méthodes proposées sont validées sur une cellule expérimentale robotique et sur des séquences in-vivo. / Knowing the 3D position of robotized instruments can be useful in surgical context for e.g. their automatic control or gesture guidance. We propose two methods to infer the 3D pose of a single bending section instrument equipped with colored markers using only the images provided by the monocular camera embedded in the endoscope. A graph-based method is used to segment the markers. Their corners are extracted by detecting color transitions along Bézier curves fitted on edge points. These features are used to estimate the 3D pose of the instrument using an adaptive model that takes into account the mechanical plays of the system. Since this method can be affected by model uncertainties, the image-to-3d function can be learned according to a training set. We opted for two techniques that have been improved : Radial Basis Function Network with Gaussian kernel and Locally Weighted Projection. The proposed methods are validated on a robotic experimental cell and in in-vivo sequences.

L’objectif de ces travaux de thèse est la conception et le développement d’un système de caractérisation tridimensionnelle de pièces forgées de grande dimension portées à haute température. Les travaux se basent sur de nombreuses thématiques telles que l’acquisition tridimensionnelle, l’extraction, la segmentation et le recalage de primitives 3D. Nous présentons tout d’abord les limites des systèmes de caractérisation de pièces forgées cités dans la littérature. Dans la deuxième partie, nous présentons la réalisation du système de caractérisation de pièces forgées, constitué de deux scanners temps de vol (TOF). Nous présentons également le simulateur de numérisation par scanner TOF qui nous permet de nous affranchir des contraintes industrielles (temps, difficulté de manœuvres) pour positionner les deux scanners. La troisième partie est consacrée à l’extraction des primitives 3D. Nous avons traité deux types de primitives : viroles et sphères avec deux approches différentes : méthode supervisée et méthode automatique. La première approche basée sur une méthode de croissance de région et de contour actif, permet d’extraire des formes extrudées complexes. Des problèmes d’ergonomie du système nous ont conduits à développer une deuxième approche, basée sur l’image de Gauss et l’extraction d’ellipse, qui permet l’extraction automatique de formes cylindriques ovales ou circulaires. Nous présentons également quatre méthodes d’extraction automatique de sphères basées sur des approches heuristiques : RANSAC (RANdom SAmple Consensus), algorithme génétique et algorithme génétique par niche. Dans la quatrième partie, nous étudions les différentes approches de recalage de données 3D traitées : le calibrage basé sur les cibles artificielles et le recalage fin basé sur l’algorithme ICP. Pour conclure, nous présentons la réalisation d’un système complet de caractérisation tridimensionnelle de pièces forgées de grande dimension. Ensuite, nous comparons les performances et les limites de ce système avec les systèmes de caractérisation cités dans la littérature. / The main objective of this Phd project is to conceive a machine vision system for hot cylindrical metallic shells diameters measurement during forging process. The manuscript is structured by developing in the first chapter the state of the art and the limits of hot metallic shells measurement systems suggested in literature. Our implemented system which is based on two conventional Time Of Flight (TOF) laser scanners has been described in the same chapter along, chapter two, with presentation of its respective numerical simulator. Simulation series have been done using the digitizing simulator and were aimed to determine the optimal positions of the two scanners without any industrial constraints (time, difficulty of operations). The third part of the manuscript copes with 3D primitives extraction. Two major types of approaches have been studied according to the primitive’s form (cylinders or spheres) to be extracted: supervised method and automatic method. The first approach, based on a growing region method and active contour, enables to extract complex extruded forms; while problems of ergonomics have been solved using automatic methods that have been carried out along the programme research. The proposed methods consist in automatically extracting: oval or circular cylindrical forms, using Gauss map associated with ellipse extraction techniques : spherical forms, using heuristic approaches such as RANdom SAmple Consensus RANSAC, Genetic Algorithm (GA) and Niche Genetic Algorithm (NGA). Two varieties of 3D data registration approach have been presented and discussed in chapter 4: the registration based on the artificial targets and the fine registration based on algorithm ICP. A complete system for three-dimensional characterization of hot cylindrical metallic shells during forging process has been implemented and then compared with existing systems in order to identify its performances and limits in conclusion.