Dans cette thèse, nous avons adapté trois versions d'une chaine d'algorithmes de reconnaissance biométrique par l'iris appelés OSIRIS V2, V3, V4 qui correspondent à différentes implémentations de l'approche de J. Daugman pour les besoins d'une implémentation logicielle / matérielle. Les résultats expérimentaux sur la base de données ICE2005 montrent que OSIRIS_V4 est le système le plus fiable alors qu'OSIRIS_V2 est le plus rapide. Nous avons proposé une mesure de qualité de l'image segmentée pour optimiser en terme de compromis coût / performance un système de référence basé sur OSIRIS V2 et V4. Nous nous sommes ensuite intéressés à l'implémentation de ces algorithmes sur des plateformes reconfigurables. Les résultats expérimentaux montrent que l'implémentation matériel / logiciel est plus rapide que l'implémentation purement logicielle. Nous proposons aussi une nouvelle méthode pour le partitionnement matériel / logiciel de l'application. Nous avons utilisé la programmation linéaire pour trouver la partition optimale pour les différentes tâches prenant en compte les trois contraintes : la surface occupée, le temps d'exécution et la consommation d'énergie

Dans cette thèse, nous avons adapté trois versions d'une chaine d'algorithmes de reconnaissance biométrique par l’iris appelés OSIRIS V2, V3, V4 qui correspondent à différentes implémentations de l’approche de J. Daugman pour les besoins d’une implémentation logicielle / matérielle. Les résultats expérimentaux sur la base de données ICE2005 montrent que OSIRIS_V4 est le système le plus fiable alors qu’OSIRIS_V2 est le plus rapide. Nous avons proposé une mesure de qualité de l’image segmentée pour optimiser en terme de compromis coût / performance un système de référence basé sur OSIRIS V2 et V4. Nous nous sommes ensuite intéressés à l’implémentation de ces algorithmes sur des plateformes reconfigurables. Les résultats expérimentaux montrent que l’implémentation matériel / logiciel est plus rapide que l’implémentation purement logicielle. Nous proposons aussi une nouvelle méthode pour le partitionnement matériel / logiciel de l’application. Nous avons utilisé la programmation linéaire pour trouver la partition optimale pour les différentes tâches prenant en compte les trois contraintes : la surface occupée, le temps d’exécution et la consommation d’énergie / In this thesis, we adapted three versions of a chain of algorithms for biometric iris recognition called OSIRIS V2, V3, V4, which correspond to different implementations of J. Daugman approach. The experimental results on the database ICE2005 show that OSIRIS_V4 is the most reliable when OSIRIS_V2 is the fastest. We proposed a measure of quality of the segmented image in order to optimize in terms of cost / performance compromise a reference system based on OSIRIS V2 and V4. We focused on the implementation of these algorithms on reconfigurable platforms. The experimental results show that the hardware / software implementation is faster than the software implementation. We propose a new method for partitioning hardware / software application. We used linear programming to find the optimal partition for different tasks taking into account the three constraints : the occupied area, execution time and energy consumption

Les technologies numériques ont engendré depuis peu, des volumes de données importants, qui peuvent receler des informations utiles. Ceci a donné naissance à l'extraction de connaissances à partir des données qui désigne le processus d'extraction d'informations implicites, précédemment inconnues et potentiellement utiles enfouies dans les données. La fouille de données comprend cinq phases dont la principale est l'extraction de modèles. Nous nous intéressons aux connaisances exprimées sous la forme de règles de dépendance et à la qualité de ces règles. Une règle de dépendance est une implication conditionnelle entre ensembles d'attributs. Les algorithmes standard ont pour but de rechercher les meilleurs modèles. Derrière ces processus se cache en fait une véritable problématique d'optimisation. Nous considérons la recherche des règles de dépendance les plus intéressantes comme étant un problème d'optimisation dans lequel la qualité d'une règle est quantifiée par des mesures. Ainsi, il convient d'étudier les espaces de recherche induits par les mesures ainsi que les algorithmes de recherche dans ces espaces. Il ressort que la plupart des mesures observées présentent des propriétés différentes suivant le jeu de données. Une approche analytique n'est donc pas envisageable dans fixer certains paramères. Nous observons les variations relatives de mesures évaluées simultanément ; certaines d'entre elles sont antagonistes ce qui ne permet pas d'obtenir "la" meilleure règle ; il faut alors considérer un ensemble de compromis satisfaisants. Nous apportons des solutions par le biais des algorithmes génétiques.

Dans cette thèse, on étudie la structuration des phases de la transformée de Fourier d'images naturelles, ce qui, du point de vue applicatif, débouche sur plusieurs mesures de netteté ainsi que sur des algorithmes rapides pour la synthèse de texture par l'exemple. Le Chapitre 2 présente dans un cadre unifié plusieurs modèles de champs aléatoires, notamment les champs spot noise et champs gaussiens, en prêtant une attention particulière aux représentations fréquentielles de ces champs aléatoires. Le Chapitre 3 détaille l'utilisation des champs à phase aléatoire à la synthèse de textures peu structurées (microtextures). On montre qu'une microtexture peut être résumée en une image de petite taille s'intégrant à un algorithme de synthèse très rapide et flexible via le modèle spot noise. Aussi on propose un algorithme de désocclusion de zones texturales uniformes basé sur la simulation gaussienne conditionnelle. Le Chapitre 4 présente trois mesures de cohérence globale des phases de la transformée de Fourier. Après une étude théorique et pratique établissant leur lien avec la netteté d'image, on propose un algorithme de déflouage aveugle basé sur l'optimisation stochastique de ces indices. Enfin, dans le Chapitre 5, après une discussion sur l'analyse et la synthèse directe de l'information de phase, on propose deux modèles de textures à phases cohérentes qui permettent la synthèse de textures plus structurées tout en conservant quelques garanties mathématiques simples. / This thesis deals with the Fourier phase structure of natural images, and addresses no-reference sharpness assessment and fast texture synthesis by example. In Chapter 2, we present several models of random fields in a unified framework, like the spot noise model and the Gaussian model, with particular attention to the spectral representation of these random fields. In Chapter 3, random phase models are used to perform by-example synthesis of microtextures (textures with no salient features). We show that a microtexture can be summarized by a small image that can be used for fast and flexible synthesis based on the spot noise model. Besides, we address microtexture inpainting through the use of Gaussian conditional simulation. In Chapter 4, we present three measures of the global Fourier phase coherence. Their link with the image sharpness is established based on a theoretical and practical study. We then derive a stochastic optimization scheme for these indices, which leads to a blind deblurring algorithm. Finally, in Chapter 5, after discussing the possibility of direct phase analysis or synthesis, we propose two non random phase texture models which allow for synthesis of more structured textures and still have simple mathematical guarantees.

Dans cette thèse, on étudie la structuration des phases de la transformée de Fourier d'images naturelles, ce qui, du point de vue applicatif, débouche sur plusieurs mesures de netteté ainsi que sur des algorithmes rapides pour la synthèse de texture par l'exemple. Le Chapitre 2 présente dans un cadre unifié plusieurs modèles de champs aléatoires, notamment les champs spot noise et champs gaussiens, en prêtant une attention particulière aux représentations fréquentielles de ces champs aléatoires. Le Chapitre 3 détaille l'utilisation des champs à phase aléatoire à la synthèse de textures peu structurées (microtextures). On montre qu'une microtexture peut être résumée en une image de petite taille s'intégrant à un algorithme de synthèse très rapide et flexible via le modèle spot noise. Aussi on propose un algorithme de désocclusion de zones texturales uniformes basé sur la simulation gaussienne conditionnelle. Le Chapitre 4 présente trois mesures de cohérence globale des phases de la transformée de Fourier. Après une étude théorique et pratique établissant leur lien avec la netteté d'image, on propose un algorithme de déflouage aveugle basé sur l'optimisation stochastique de ces indices. Enfin, dans le Chapitre 5, après une discussion sur l'analyse et la synthèse directe de l'information de phase, on propose deux modèles de textures à phases cohérentes qui permettent la synthèse de textures plus structurées tout en conservant quelques garanties mathématiques simples. / This thesis deals with the Fourier phase structure of natural images, and addresses no-reference sharpness assessment and fast texture synthesis by example. In Chapter 2, we present several models of random fields in a unified framework, like the spot noise model and the Gaussian model, with particular attention to the spectral representation of these random fields. In Chapter 3, random phase models are used to perform by-example synthesis of microtextures (textures with no salient features). We show that a microtexture can be summarized by a small image that can be used for fast and flexible synthesis based on the spot noise model. Besides, we address microtexture inpainting through the use of Gaussian conditional simulation. In Chapter 4, we present three measures of the global Fourier phase coherence. Their link with the image sharpness is established based on a theoretical and practical study. We then derive a stochastic optimization scheme for these indices, which leads to a blind deblurring algorithm. Finally, in Chapter 5, after discussing the possibility of direct phase analysis or synthesis, we propose two non random phase texture models which allow for synthesis of more structured textures and still have simple mathematical guarantees.

Dans cette thèse, on étudie la structuration des phases de la transformée de Fourier d'images naturelles, ce qui, du point de vue applicatif, débouche sur plusieurs mesures de netteté ainsi que sur des algorithmes rapides pour la synthèse de texture par l'exemple. Le Chapitre 2 présente dans un cadre unifié plusieurs modèles de champs aléatoires, notamment les champs spot noise et champs gaussiens, en prêtant une attention particulière aux représentations fréquentielles de ces champs aléatoires. Le Chapitre 3 détaille l'utilisation des champs à phase aléatoire à la synthèse de textures peu structurées (microtextures). On montre qu'une microtexture peut être résumée en une image de petite taille s'intégrant à un algorithme de synthèse très rapide et flexible via le modèle spot noise. Aussi on propose un algorithme de désocclusion de zones texturales uniformes basé sur la simulation gaussienne conditionnelle. Le Chapitre 4 présente trois mesures de cohérence globale des phases de la transformée de Fourier. Après une étude théorique et pratique établissant leur lien avec la netteté d'image, on propose un algorithme de déflouage aveugle basé sur l'optimisation stochastique de ces indices. Enfin, dans le Chapitre 5, après une discussion sur l'analyse et la synthèse directe de l'information de phase, on propose deux modèles de textures à phases cohérentes qui permettent la synthèse de textures plus structurées tout en conservant quelques garanties mathématiques simples. / This thesis deals with the Fourier phase structure of natural images, and addresses no-reference sharpness assessment and fast texture synthesis by example. In Chapter 2, we present several models of random fields in a unified framework, like the spot noise model and the Gaussian model, with particular attention to the spectral representation of these random fields. In Chapter 3, random phase models are used to perform by-example synthesis of microtextures (textures with no salient features). We show that a microtexture can be summarized by a small image that can be used for fast and flexible synthesis based on the spot noise model. Besides, we address microtexture inpainting through the use of Gaussian conditional simulation. In Chapter 4, we present three measures of the global Fourier phase coherence. Their link with the image sharpness is established based on a theoretical and practical study. We then derive a stochastic optimization scheme for these indices, which leads to a blind deblurring algorithm. Finally, in Chapter 5, after discussing the possibility of direct phase analysis or synthesis, we propose two non random phase texture models which allow for synthesis of more structured textures and still have simple mathematical guarantees.