Cette thèse est un recueil de constructions et de résultats variés autour de problèmes de résonances et de stabilités. Premièrement, on s'intéresse à la conception et à l'analyse de méthodes numériques pour des problèmes académiques tels que le problème de Dirichlet sur un segment ou l'équation de transport associée à une rotation du plan. Ensuite, on étend l'analyse linéaire classique des équations de Vlasov-Poisson autour d'états d'équilibre homogènes pour décrire des phénomènes multidimensionnels et non linéaires. Enfin, une large partie est consacrée à l'étude d'équations de Schrödinger non linéaires en dimension 1. D'une part, on étudie l'impact d'une semi-discrétisation naturelle sur les ondes solitaires progressives et la croissance des normes de Sobolev. D'autre part, on développe une nouvelle famille de formes normales permettant de décrire la dynamique des petites solutions régulières pendant des temps très longs. / This manuscript deals with many problems about resonance and stability. First, we design and analyse numerical methods for academic problems like the Dirichlet problem on a segment line or the transport equation associated with a two dimensional rotation. Then, we extend the classical linear analysis of Vlasov-Poisson equations near homogeneous equilibria to describe nonlinear and multidimensional phenomena. Finally, a large part of this thesis is devoted to nonlinear Schrödinger equations in dimension 1. On the one hand, we study the impact of a natural semi-discretisation on the solitary traveling waves and on the growth of the high order Sobolev norms. On the other hand, we develop a new family of normal forms to describe the dynamic of small and smooth solutions for very long times.

Titre : Nano-plaquettes à mobilité dirigée et adhésion amplifiée pour l’administration locale: vers un nouveau traitement des maladies vésicalesAbstract : L’administration locale des médicaments, définie comme une voie d’administration où la substance active est directement administrée sur ou proche de la cible ou tissus souhaités, permet d’apporter des grandes quantités des médicaments avec moins d’effets secondaires, et permet une simplification du système nanoparticulaire du fait de la non-extravasation des médicaments. Dans ce contexte, le projet de recherche de cette thèse s’est focalisé sur la voie intra-vésicale comme voie d’administration locale car il existe un besoin clinique de la part des patients, n’étant pas encore résolu. Malgré les hypothétiques avantages fournis par l’administration locale des médicaments, la voie intra-vésicale présente certaines limitations qui diminuent l’efficacité des traitements et l’observance des patients. La plupart des médicaments pour le traitement des maladies vésicales, notamment pour le cancer de la vessie et les cystites interstitielles, sont sous forme de solutions ou suspensions administrées de manière intra-vésicale via un cathéter qui passe à travers l’urètre. Dès leur arrivée à la vessie, les substances actives sont fortement diluées par les urines et éliminées rapidement lors de la miction. Cela conduit à une diminution des concentrations des substances actives au plus proche de l’épithélium, nécessitant plusieurs instillations intra-vésicales, réalisées par des praticiens hospitaliers, pour atteindre des concentrations thérapeutiques. Il y a donc un réel besoin de développer des nouvelles formulations permettant de contrecarrer les phénomènes décrits au préalable.L’objectif de cette thèse de doctorat est de créer un nouveau système nanoparticulaire de morphologie non-sphérique qui serait susceptible d’avoir un mouvement diffèrent et dirigé ainsi qu’une adhésion amplifiée. En conséquence, nous attendons de ces systèmes qu’ils apportent des concentrations en substances actives plus importantes que les systèmes nanoparticulaires sphériques et formulations galéniques traditionnelles.Aux cours de nos travaux expérimentaux, nous avons réussi à développer un système nanoparticulaire de morphologie hexagonale et aplatie. Ces nanoparticules, appellées nano-plaquettes, sont conçues à partir de l’auto-assemblage des molécules d’α-CD et des chaines alkyles greffées sur les squelettes de polysaccharides tels que l’acide hyaluronique, la chondroïtine sulfate ou l’héparine. Ces systèmes présentent l’originalité de ne pas avoir de substance active encapsulé parce que les molécules de polymère elles mêmes agissent à la fois en tant que substance active et de véhicule. Ces nano-plaquettes ont montré un mouvement en milieu isotrope et statique très diffèrent des nano-sphères utilisées comme contrôle. En effet, la majorité d’entre elles diffuse de manière plus importante et dirigée, avec des trajectoires rectilignes. Grâce à leur mouvement et aux propriétés inhérentes liées à leur forme, ces systèmes se sont montrés particulièrement intéressants vis-à-vis des interactions avec des cellules. Ils adhèrent mieux et plus longtemps à la muqueuse vésicale, elles sont mieux internalisées par des cellules et sont éliminées plus lentement une fois adhérées à la surface de l’urothélium.Un modelé in vivo de Syndrome de la Vessie Douloureuse / Cystite Interstitielle développé chez le rat nous a permis de montrer l’efficacité thérapeutique des nano-plaquettes, notamment celle constituées d’acide hyaluronique. En effet, elles présentent une meilleure bioaccumulation dans la vessie et une meilleure activité anti-inflammatoire et de régénération de la muqueuse urothéliale.Ces systèmes nanoparticulaires, conçues lors de nos travaux de thèse, constituent une approche innovante, rationnelle et efficace pouvant ouvrir de nouvelles voies de recherche pour le traitement des maladies vésicales. / Title: Directed-mobility and enhanced-adhesion nano-platelets for local drug delivery: towards a new treatment of bladder diseases.Abstract: Local drug delivery, defined as the administration route where the drug is delivered directly or very close to its target or tissue, allows to bring large amounts of drugs with reduced side effects, in comparison with systemic administration. In this context, our research project has been focused on the intravesical drug delivery as local administration route, because there is a real need to develop new pharmaceutical formulations to thwart several limitations. Despite the advantages provided by the local drug delivery, intravesical drug delivery exhibited some issues which are decreasing the therapeutic efficacy and the patient compliance to the treatment. Most of therapies for the treatment of bladder diseases are simple drug solutions or suspensions administered intravesically by using a catheter through the urethra in order to reach easily the bladder and, consequently, the urothelium. Since the drug is administered into the bladder, drug dilution is occurring because the continuous production of urine. Furthermore, active substances are being eliminated during washout when bladder urine voiding is happening. These two processes lead to the decrease of local drug concentration close to the urothelium. Patients need repeated catheterization, performed by health care practitioners, to reach therapeutic dose of the drug. Therefor, there is a need of new drug formulations to avoid these main limitations.The main goal of this PhD thesis was to create and design a new nanoparticulate system with non-spherical shape susceptible to move in a different manner compared to spherical nanoparticles. These systems may exhibit an amplified mucoadhesion allowing to bring more important amounts of drug than classical and nanoparticle administration.During this thesis, we developed a new nanoparticulate system presenting non-spherical, hexagonal and flattened shape. The driven force for the design of these nanoparticles was the self-assembling of α-cyclodextrin molecules with alkyl chains grafted on the polymer skeleton. Polymers used belong to a polysaccharide family called glycosaminoglycans including hyaluronic acid, chondroitin sulfate or heparin. This original and innovative nanoparticulate system does not encapsulate an active drug. Our polysaccharide will act, at the same time, as the active drug and the carrier. These nanoparticles, called now nano-platelets have shown different movement behavior than the spherical ones. Indeed, they diffuse more rapidly in a straight-line way. Thanks to their oriented and directed motion and to their intrinsic properties, due to the shape, these systems have shown a better mucoadhesion on the bladder tissue, a better uptake in different cell lines and they were far less rapidly eliminated from the urothelium mucosa.An in vivo model of Bladder Painful Syndrome / Interstitial Cystitis in rats demonstrated the therapeutic efficacy of nano-platelets, especially for hyaluronic acid nanoparticles. Indeed, they demonstrated a better bioaccumulation into the bladder and a better therapeutic efficacy as anti-inflammatory and urothelium regenerating agents.These nanoparticulate systems, designed during this work, represent a new innovative, rational and effectiveness approach allowing to open new research pathways for the treatment of bladder diseases.

Dans le domaine de l'anatomie, à l'investissement massif dans la constitution de base de données collectant des données d'imagerie médicale, doit répondre le développement de techniques numériques modernes pour une quantification de la façon dont les pathologies affectent et modifie les structures biologiques. Le développement d'approches géométriques via les espaces homogènes et la géométrie riemannienne en dimension infinie, initialisé il y a une dizaine d'années par Christensen et Miller, et simultanément Trouvé et Younes, et mettant en œuvre des idées originales de d'Arcy Thompson, a permis de construire ces dernières années un cadre conceptuel extrêmement efficace pour attaquer le problème de la modélisation et de l'analyse de la variabilité de populations de formes. Néanmoins, à l'intégration de l'analyse longitudinale des données, ont émergé des phénomènes biologiques de croissance ou de dégénérescence se manifestant via des déformations spécifiques de nature non difféomorphique. On peut en effet observer lors de la croissance d'un composant organique, une apparition progressive de matière qui ne s'apparente pas à un simple étirement du tissu initial. Face à cette observation, nous proposons de garder l'esprit géométrique qui fait la puissance des approches difféomorphiques dans les espaces de formes mais en introduisant un concept assez général de déploiement où l'on modélise les phénomènes de croissance comme le déploiement optimal progressif d'un modèle préalablement replié dans une région de l'espace. Nous présentons donc une généralisation des méthodes difféomorphiques classiques pour modéliser plus fidèlement l'évolution de chaque individu d'une population et saisir l'ensemble de la dynamique de croissance. Nous nous appuyons sur l'exemple concret de la croissance des cornes animales. La considération d'un a priori sur la dynamique de croissance de la corne, nous permet de construire un chemin continu dans un espace de formes, modélisant l'évolution de la corne de sa naissance, d'un état réduit à un point (comme l'état d'embryon pour un humain ou de graine pour une plante) à un âge adulte quelconque de corne bien déployée. Au lieu d'étirer la corne, nous anticipons l'arrivée matière nouvelle en des endroits prédéfinis. Pour cela, nous définissons une forme mère indépendante du temps dans un espace virtuel, qui est progressivement plongée dans l'espace ambiant en fonction d'un marqueur temporel prédéfini sur la forme mère. Finalement, nous aboutissons à un nouveau problème de contrôle optimal pour l'assimilation de données de surfaces évoluant dans le temps, conduisant à un problème intéressant dans le domaine du calcul des variations où le choix pour la représentation des données, courant ou varifold, joue un rôle inattendu. / The Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping (LDDMM) framework has proved to be highly efficient for addressing the problem of modelling and analysis of the variability of populations of shapes, allowing for the direct comparison and quantization of diffeomorphic morphometric changes. However, the analysis of medical imaging data also requires the processing of more complex changes, which especially appear during growth or aging phenomena. The observed organisms are subject to transformations over the time which are no longer diffeomorphic, at least in a biological sense. One reason might be a gradual creation of new material uncorrelated to the preexisting one. For this purpose, we offer to extend the LDDMM framework to address the problem of non diffeomorphic structural variations in longitudinal scenarios during a growth or degenerative process. We keep the geometric central concept of a group of deformations acting on a shape space. However, the shapes will be encoded by a new enriched mathematical object allowing through partial mappings an intrinsic evolution dissociated from external deformations. We focus on the specific case of the growth of animal horns.Ultimately, we integrate these growth priors into a new optimal control problem for assimilation of time-varying surface data, leading to an interesting problem in the field of the calculus of variations where the choice of the attachment term on the data, current or varifold, plays an unexpected role.

Notre travail de recherche propose d'envisager et d'étudier la danse en tant qu'activité constructrice de sens. Cette notion complexe a été diversement thématisée et explorée au cours de l'histoire de la danse, mais n'a que rarement été questionnée frontalement. Nous nous appuyons, pour mener à bien cette entreprise, sur les travaux de Susanne Langer, philosophe américaine du XXe siècle dont les ouvrages explorent la question du symbolique. Elle a développé au sujet de la danse une pensée originale, et élaboré des concepts proposant de circonscrire au mieux les processus symboliques à l'oeuvre dans les pratiques non discursives, et en particulier dans l'art. Nous choisissons, plutôt que d’aborder la danse d’un point de vue ontologique, comme une catégorie en soi sous laquelle seraient subsumés certains mouvements, de la considérer comme un événement, dont la survenue peut être intermittente. Approcher la danse sous cet angle offre la possibilité de rendre compte de son éventuelle apparition dans toute forme de mouvement, de la danse artistique à la danse festive, du mime au cinéma, du rite à la création numérique. Ce choix de ne pas réduire a priori le champ d'étude permet a posteriori de redessiner une frontière nette entre la danse et les autres formes de mouvement ou de pratiques corporelles. En effet, notre travail tend à réaffirmer la spécificité fondamentale de la danse, quels que soient les environnements, moments et corps dans lesquels elle apparaît – une spécificité tenant à ses processus symboliques uniques, et aux sens qu'elle peut ainsi construire ou faire émerger. / The aim of our work is to consider and study dance as a sense-Building activity. Sense is a complex notion, which has been variously conceptualized in the course of dance history but merely investigated. In order to do so, we build upon the works of Suzanne Langer, a 20th century American philosopher whose writings explore the concept of “symbol”. She elaborated an original thought about dance and came up with concepts that allowed her to circumscribe the symbolic processes happening during the non-Discursive practices, in art especially. Rather than looking at dance from an ontological point of view or as a category that gathers certain types of moves, we choose to study it as something that may appear on an intermittent basis. Watching dance this way makes it possible for us to give an account of the possibility of its emergence in any kind of movement, whether it happens in the course of artistic dance, festal dance, mime, cinema, rite or within a digital creation. This decision not to reduce a priori the field of study allows us to draw a posteriori a clear distinction between dance and any other kind of moves or bodily practices. Indeed, our work tends to claim the fundamental specificity of dance, whatever environments, moments or bodies in or during which it occurs – a specificity that may be explained by its unique symbolic processes and the meanings or senses it may build or give birth to.

On présente dans ce qui suit une étude détaillée de la performance du LACIF (locally adaptive contrast invariant filter), qui est à la base un filtre non linéaire invariant sous transformation linéaire d'intensité de la forme± af(x, y) + bO(x, y) ¿, où± f(x, y) ¿est l'objet à reconnaitre et± O(x, y) ¿ son support. ± a ¿ et ± b ¿ sont respectivement les facteurs multiplicatif et additif du changement d'intensité. Ainsi l'étude de performance est établie sous différents aspects et par le biais de différents outils qu'on a adopté tout au long de ce mémoire.

La présente thèse propose un algorithme de segmentation de bas niveau pour des environnements complexes, allant de scènes intérieures peuplées aux scènes extérieures dynamiques. Basé sur des méthodes d'apprentissage développées pour une séquence vidéo où la caméra est fixe, le système est en mesure d'identifier les sections de l'image appartenant aux objets ou personnes d'avant-plan et ce, en dépit de perturbations temporelles de l'image de l'arrière-plan causées par les ombres, éléments naturels, changements d'illumination, etc. Nous proposons un cadre statistique d'estimation de densité de probabilité basé sur des kernels (KDE). Méthode polyvalente, les KDE requièrent toutefois des séquences d'entraînement où l'activité de l'avant-plan est minimale afin d'obtenir une bonne description initiale de la distribution de l'arrière-plan. Afin d'augmenter la flexibilité de ce type d'approche, nous exploitons la cohérence spatiale des événements d'avant-plan : en minimisant une fonction d'énergie globale par coupure de graphe, nous estimons les probabilités à priori et les densités associées à l'avant et l'arrière-plan pour chaque pixel de la scène. Pour y arriver, des indices tels la dispersion des données, la probabilité associée aux modes dans l'espace RGB, la persistance spatiale des événements et l'entropie relative des régions dans l'image sont utilisés dans un cadre statistique cohérent. Les ombres projetées qui sont détectées lors du processus de soustraction d'arrière-plan induisent des perturbations, tels la distorsion et la fusion des silhouettes, qui nuisent à la performance générale d'algorithmes de plus haut niveau dans un contexte de surveillance vidéo. Deux stratégies sont alors proposées afin de d'éliminer l'ombre projetée de la région d'intérêt. La première méthode utilise la capacité d'apprentissage de l'algorithme de Mixtures de Gaussiennes (GMM) dans le but de caractériser le comportement des ombres projetées sur les surfaces composant l'arrière-plan. La deuxième méthode s'appuie sur les propriétés physiques de l'ombre projetée et d'une mesure de gradient dans un cadre statistique non paramétrique afin d'estimer les valeurs d'atténuation des surfaces ombragées. La méthode permet la différenciation des ombres et de l'avant-plan lorsque ceux-ci partagent des valeurs de chromaticité similaire. Les résultats démontrent que notre approche est efficace dans une multitude de scénarios complexes.

L'intérêt envers la neuroscience informatique pour les applications d'intelligence arti- cielle est motivé par plusieurs raisons. Parmi elles se retrouve la rapidité avec laquelle le domaine evolue, promettant de nouvelles capacités pour l'ingénieur. Dans cette thèse, une méthode exploitant les récents avancements en neuroscience informatique est présentée: la machine à état liquide (\liquid state machine"). Une machine à état liquide est un modèle de calcul de données inspiré de la biologie qui permet l'apprentissage sur des ux de données. Le modèle représente un outil prometteur de reconnaissance de formes temporelles. Déjà, il a démontré de bons résultats dans plusieurs applications. En particulier, la reconnaissance de formes temporelles est un problème d'intérêt dans les applications militaires de surveillance telle que la reconnaissance automatique de cibles. Jusqu'à maintenant, la plupart des machines à état liquide crées pour des problèmes de reconnaissance de formes sont demeurées semblables au modèle original. D'un point de vue ingénierie, une question se dégage: comment les machines à état liquide peuvent-elles être adaptées pour améliorer leur aptitude à solutionner des problèmes de reconnaissance de formes temporelles ? Des solutions sont proposées. La première solution suggèrée se concentre sur l'échantillonnage de l'état du liquide. À ce sujet, une méthode qui exploite les composantes fréquentielles du potentiel sur les neurones est définie. La combinaison de différents types de vecteurs d'état du liquide est aussi discutée. Deuxièmement, une méthode pour entrâner le liquide est développée. La méthode utilise la plasticité synaptique à modulation temporelle relative pour modeler le liquide. Une nouvelle approche conditionnée par classe de données est proposée, où différents réseaux de neurones sont entraînés exclusivement sur des classes particuli ères de données. Concernant cette nouvelle approche ainsi que celle concernant l'échantillonnage du liquide, des tests comparatifs ont été effectués avec l'aide de jeux de données simulées et réelles. Les tests permettent de constater que les méthodes présentées surpassent les méthodes conventionnelles de machine à état liquide en termes de taux de reconnaissance. Les résultats sont encore plus encourageants par le fait qu'ils ont été obtenus sans l'optimisation de plusieurs paramètres internes pour les differents jeux de données testés. Finalement, des métriques de l'état du liquide ont été investiguées pour la prédiction de la performance d'une machine à état liquide. / There are a number of reasons that motivate the interest in computational neuroscience for engineering applications of artificial intelligence. Among them is the speed at which the domain is growing and evolving, promising further capabilities for artificial intelligent systems. In this thesis, a method that exploits the recent advances in computational neuroscience is presented: the liquid state machine. A liquid state machine is a biologically inspired computational model that aims at learning on input stimuli. The model constitutes a promising temporal pattern recognition tool and has shown to perform very well in many applications. In particular, temporal pattern recognition is a problem of interest in military surveillance applications such as automatic target recognition. Until now, most of the liquid state machine implementations for spatiotemporal pattern recognition have remained fairly similar to the original model. From an engineering perspective, a challenge is to adapt liquid state machines to increase their ability for solving practical temporal pattern recognition problems. Solutions are proposed. The first one concentrates on the sampling of the liquid state. In this subject, a method that exploits frequency features of neurons is defined. The combination of different liquid state vectors is also discussed. Secondly, a method for training the liquid is developed. The method implements synaptic spike-timing dependent plasticity to shape the liquid. A new class-conditional approach is proposed, where different networks of neurons are trained exclusively on particular classes of input data. For the suggested liquid sampling methods and the liquid training method, comparative tests were conducted with both simulated and real data sets from different application areas. The tests reveal that the methods outperform the conventional liquid state machine approach. The methods are even more promising in that the results are obtained without optimization of many internal parameters for the different data sets. Finally, measures of the liquid state are investigated for predicting the performance of the liquid state machine.

La détection des objets transportés est un des prérequis pour développer des systèmes qui cherchent à comprendre les activités impliquant des personnes et des objets. Cette thèse présente de nouvelles méthodes pour détecter et segmenter les objets transportés dans des vidéos de surveillance. Les contributions sont divisées en trois principaux chapitres. Dans le premier chapitre, nous introduisons notre détecteur d’objets transportés, qui nous permet de détecter un type générique d’objets. Nous formulons la détection d’objets transportés comme un problème de classification de contours. Nous classifions le contour des objets mobiles en deux classes : objets transportés et personnes. Un masque de probabilités est généré pour le contour d’une personne basé sur un ensemble d’exemplaires (ECE) de personnes qui marchent ou se tiennent debout de différents points de vue. Les contours qui ne correspondent pas au masque de probabilités généré sont considérés comme des candidats pour être des objets transportés. Ensuite, une région est assignée à chaque objet transporté en utilisant la Coupe Biaisée Normalisée (BNC) avec une probabilité obtenue par une fonction pondérée de son chevauchement avec l’hypothèse du masque de contours de la personne et du premier plan segmenté. Finalement, les objets transportés sont détectés en appliquant une Suppression des Non-Maxima (NMS) qui élimine les scores trop bas pour les objets candidats. Le deuxième chapitre de contribution présente une approche pour détecter des objets transportés avec une méthode innovatrice pour extraire des caractéristiques des régions d’avant-plan basée sur leurs contours locaux et l’information des super-pixels. Initiallement, un objet bougeant dans une séquence vidéo est segmente en super-pixels sous plusieurs échelles. Ensuite, les régions ressemblant à des personnes dans l’avant-plan sont identifiées en utilisant un ensemble de caractéristiques extraites de super-pixels dans un codebook de formes locales. Ici, les régions ressemblant à des humains sont équivalentes au masque de probabilités de la première méthode (ECE). Notre deuxième détecteur d’objets transportés bénéficie du nouveau descripteur de caractéristiques pour produire une carte de probabilité plus précise. Les compléments des super-pixels correspondants aux régions ressemblant à des personnes dans l’avant-plan sont considérés comme une carte de probabilité des objets transportés. Finalement, chaque groupe de super-pixels voisins avec une haute probabilité d’objets transportés et qui ont un fort support de bordure sont fusionnés pour former un objet transporté. Finalement, dans le troisième chapitre, nous présentons une méthode pour détecter et segmenter les objets transportés. La méthode proposée adopte le nouveau descripteur basé sur les super-pixels pour iii identifier les régions ressemblant à des objets transportés en utilisant la modélisation de la forme humaine. En utilisant l’information spatio-temporelle des régions candidates, la consistance des objets transportés récurrents, vus dans le temps, est obtenue et sert à détecter les objets transportés. Enfin, les régions d’objets transportés sont raffinées en intégrant de l’information sur leur apparence et leur position à travers le temps avec une extension spatio-temporelle de GrabCut. Cette étape finale sert à segmenter avec précision les objets transportés dans les séquences vidéo. Nos méthodes sont complètement automatiques, et font des suppositions minimales sur les personnes, les objets transportés, et les les séquences vidéo. Nous évaluons les méthodes décrites en utilisant deux ensembles de données, PETS 2006 et i-Lids AVSS. Nous évaluons notre détecteur et nos méthodes de segmentation en les comparant avec l’état de l’art. L’évaluation expérimentale sur les deux ensembles de données démontre que notre détecteur d’objets transportés et nos méthodes de segmentation surpassent de façon significative les algorithmes compétiteurs. / Detecting carried objects is one of the requirements for developing systems that reason about activities involving people and objects. This thesis presents novel methods to detect and segment carried objects in surveillance videos. The contributions are divided into three main chapters. In the first, we introduce our carried object detector which allows to detect a generic class of objects. We formulate carried object detection in terms of a contour classification problem. We classify moving object contours into two classes: carried object and person. A probability mask for person’s contours is generated based on an ensemble of contour exemplars (ECE) of walking/standing humans in different viewing directions. Contours that are not falling in the generated hypothesis mask are considered as candidates for carried object contours. Then, a region is assigned to each carried object candidate contour using Biased Normalized Cut (BNC) with a probability obtained by a weighted function of its overlap with the person’s contour hypothesis mask and segmented foreground. Finally, carried objects are detected by applying a Non-Maximum Suppression (NMS) method which eliminates the low score carried object candidates. The second contribution presents an approach to detect carried objects with an innovative method for extracting features from foreground regions based on their local contours and superpixel information. Initially, a moving object in a video frame is segmented into multi-scale superpixels. Then human-like regions in the foreground area are identified by matching a set of extracted features from superpixels against a codebook of local shapes. Here the definition of human like regions is equivalent to a person’s probability map in our first proposed method (ECE). Our second carried object detector benefits from the novel feature descriptor to produce a more accurate probability map. Complement of the matching probabilities of superpixels to human-like regions in the foreground are considered as a carried object probability map. At the end, each group of neighboring superpixels with a high carried object probability which has strong edge support is merged to form a carried object. Finally, in the third contribution we present a method to detect and segment carried objects. The proposed method adopts the new superpixel-based descriptor to identify carried object-like candidate regions using human shape modeling. Using spatio-temporal information of the candidate regions, consistency of recurring carried object candidates viewed over time is obtained and serves to detect carried objects. Last, the detected carried object regions are refined by integrating information of their appearances and their locations over time with a spatio-temporal extension of GrabCut. This final stage is used to accurately segment carried objects in frames. Our methods are fully automatic, and make minimal assumptions about a person, carried objects and videos. We evaluate the aforementioned methods using two available datasets PETS 2006 and i-Lids AVSS. We compare our detector and segmentation methods against a state-of-the-art detector. Experimental evaluation on the two datasets demonstrates that both our carried object detection and segmentation methods significantly outperform competing algorithms.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal. / En tant qu'urbanistes, nos préoccupations des modes d'occupation de l'espace nous amène à nous intéresser aux rapports entre formes urbaines et valeurs sociales. Nous avons choisi d'examiner ces rapports dans la ville d'Alep (Syrie) dont l'espace urbain a deux caractéristiques : espace évolutif et de longue durée. À la lumière d'une analyse des différentes étapes de l'évolution de cet espace urbain, à différentes échelles, nous avons pu rendre claires ces rapports entre formes urbaines et valeurs sociales sujets aux rythmes de changement de ces dernières. Dans notre examen de la forme de la ville d' Alep au cours de son évolution, que nous lions aux valeurs socioculturelles, nous nous penchons sur deux domaines de l'espace liés l'un à l'autre: l'habitat et le quartier et leurs rapports mutuels, et leur transformation sur une période s'échelonnant du début du xvr siècle jusqu'à nos jours. Nous examinons, d'une part, leur sensibilité aux changements qui se produisent dans le système de valeurs de la société, dont les rythmes furent plus ou moins variés, et comment ces changements ont modelé leur configuration dans l'espace. D'autre part, nous explorons le rôle de l'habitat dans la définition de la structure et de l'identité du quartier et sur lequel nous portons une attention plus particulière. Sa spécificité liée à sa capacité de refléter sensiblement, dans chaque quartier et dans différentes phases du développement de la ville, les valeurs du groupe social ou de la communauté qui l'ont produit. Son rôle émane de la particularité de la société alépine traditionnellement marquée par la ségrégation entre ses différentes communautés marquant l'occupation de l'espace et manifestant à travers l'aspect architectural dont chacune d'elle projette sur sa part de l'ensemble urbain, voire son quartier. La spécificité de l'habitat sera examinée en vue de déterminer dans quelles conditions l'habitat peut jouer un rôle si déterminant dans la configuration de l'espace du quartier et, par conséquent, de la ville, et comment sa matérialité comme objet permet au modèle culturel d'y opérer ses effets. Nous examinons, dans un premier temps, les dispositions essentielles de l'habitat et du quartier, voire leurs morphologies, dans leur contexte socio-économique au cours de différentes périodes, et le type de rapports qui lient les différents éléments à l'intérieur de chacun des deux systèmes spatiaux. Dans un deuxième temps, nous examinons dans ses plans successifs et à partir de son plan initial, la forme de la ville à travers l'agencement de ses dispositifs élémentaires. Notre objectif est de déceler la logique par laquelle la forme de la ville évolue, sa permanence ou sa rupture, et d'identifier les forces matrices qui résistent aux changements et autour desquelles se dessinent les transformations au cours de différentes époques, qui contribuent à perpétuer un certain dessin de la ville et à reproduire plus ou moins le même type d'espace. Après avoir constaté une permanence de la forme à différentes échelles de la ville, qui sous-tend une cohérence dans le type de rapports entre les différents éléments du système spatial, nous dégageons les éléments à travers lesquels se manifestent ses différents caractères. Le caractère cosmique qui permet la production dans l'espace des formes, y compris les formes symboliques à l'échelle de la ville et celle de l'habitat, et le caractère cyclique qui consiste dans la production, à travers des mécanismes propres à l'organisme, d'un espace dynamique et harmonieux dont chaque partie est distincte, mais fonctionne avec l'ensemble. Ce caractère permet de générer d'autres types d'espaces sans affecter le fonctionnement de l'ensemble de la ville dont les parties restent liées par des rapports de hiérarchie, de juxtaposition, de complémentarité, qui résultent des caractéristiques de l'espace, sa ségrégation et sa spécialisation. Dans un troisième temps, nous examinons les traits du modèle culturel en matière d'aménagement dans la société alépine, les moments de rupture ou de permanence de ce modèle et les aspects socioculturels et leurs changements qui ont favorisé ces moments. Le repérage d'une part, des éléments d'architecture dans l'habitat traditionnel alépin incompatibles avec l'Islam, religion de la majorité, tels la coupole et le plan cruciforme de la grande salle, et d'autre part d'une particularité du système de l'organisation spatiale de cet habitat soumettant ses différents éléments à une hiérarchie nettement perceptible tant au niveau de la dimension ou du traitement architectural de chaque élément, espaces fermés et espaces ouverts, selon l'importance de la fonction assignée à chaque espace, nous amène à examiner la signification de ces éléments architecturaux et de cet ordre hiérarchique de l'espace habité et sa cohérence avec l'idée de l'espace et du cosmos dans la chrétienté. La permanence de l'habitat traditionnel avec ces dispositions pendant au moins quatre siècles nous amène ensuite à examiner les conditions qui ont permis aux premières communautés chrétiennes la diffusion de leurs idées sur l'espace qui sont celles d'une minorité et son inclusion dans un système plus général de représentation de la ville. Nous entamons à la fin de cette étude une brève analyse de la structure urbaine de la ville d' Alep à partir d'une analyse de son «irnagibilité» inspirée de la méthode proposée par Lynch (1971). Cette méthode nous éclairera un aspect important du rapport entre la structure urbaine et la structure sociale. Autrement dit, les rapports entre les propriétés syntaxiques de l'espace et les pratiques habitantes.

L’intelligence artificielle est un domaine de recherche relativement récent. Grâce à lui, plusieurs percées ont été faites sur une série de problèmes qui étaient autrefois considérés comme très difficiles. La classification fine est l’un de ces problèmes. Cependant, même si résoudre cette tâche pourrait représenter des avancées tant au niveau scientifique qu’au niveau industriel, peu de recherche y a été effectué. Dans ce mémoire, nous abordons la problématique de l’application de la classification fine sur des problèmes concrets, soit la classification d’essence d’arbres uniquement grâce à des images de l’écorce et la classification visuelle des moisissures en culture. Nous commençons par présenter plusieurs concepts sur lesquels se basent l’apprentissage profond, à la base de notre solution ainsi que plusieurs expériences qui ont été menées afin de tenter de résoudre le problème de classification d’essence d’arbres à partir d’images de l’écorce. Par la suite, nous détaillons le jeu de données nommé BarkNet 1. 0 que nous avons construit dans le cadre de ce projet. Grâce à celui-ci, nous avons été en mesure de développer une méthode permettant d’obtenir une précision de 93,88% en utilisant une seule crop aléatoire dans une image et une précision de 97,81% en utilisant un vote de majorité sur toutes les images d’un arbre. Finalement, nous concluons en démontrant la faisabilité d’appliquer notre méthode dans d’autres contextes en montrant quelques applications concrètes sur lesquelles nous l’avons essayée, soit la classification d’essence d’arbres en industrie et la classification de moisissures. / Artificial intelligence is a relatively recent research domain. With it, many breakthroughs were made on a number of problems that were considered very hard. Fine-grained classification is one of those problems. However, a relatively small amount of research has been done on this task even though itcould represent progress on a scientific, commercial and industrial level. In this work, we talk about applying fine-grained classification on concrete problems such as tree bark classification and mould classification in culture. We start by presenting fundamental deep learning concepts at the root of our solution. Then, we present multiple experiments made in order to try to solve the tree bark classification problem and we detail the novel dataset BarkNet 1.0 that we made for this project. With it, we were able to develop a method that obtains an accuracy of 93.88% on singlecrop in a single image, and an accuracy of 97.81% using a majority voting approach on all the images of a tree. We conclude by demonstrating the feasibility of applying our method on new problems by showing two concrete applications on which we tried our approach, industrial tree classification and mould classification.