Le recalage est un problème classique en vision par ordinateur qui intervient notamment dans de nombreuses tâches d'analyse des images médicales. Le principe général d'un algorithme de recalage est d'optimiser un critère mesurant la correspondance entre deux images sur un espace prédéterminé de transformations spatiales. Le choix du critère, appelé mesure de similarité, conditionne de façon déterminante la précision et la robustesse de l'algorithme. Il existe aujourd'hui un dictionnaire de mesures de similarité dans lequel le concepteur d'un programme choisit, en se fiant le plus souvent à son intuition et à son expérience, celle qui est la mieux adaptée à son problème particulier. Afin de rendre plus objectif un tel choix, cette thèse propose une méthodologie pour construire des mesures de similarité en fonction de modèles probabilistes de formation d'images. En considérant d'abord un modèle simple de liaison fonctionnelle entre les intensités des images, nous définissons une nouvelle classe de mesures de similarité liée à la notion de rapport de corrélation. Nous montrons expérimentalement que cette classe est adaptée au recalage rigide multimodal d'images acquises par résonance magnétique (IRM), scanner et scintigraphie. La méthode du rapport de corrélation est ensuite étendue au cas du recalage multimodal non-rigide au prix de quelques adaptations pratiques. Enfin, nous formulons le recalage d'images comme un problème général d'estimation par maximum de vraisemblance, ce qui nous permet de prendre en compte des modèles de dépendance inter-images plus complexes que des modèles fonctionnels. Cette approche est appliquée au recalage rigide d'images ultrasonores 3D et IRM.

Ces travaux de recherche adressent le problème de la conception de systèmes de communication capables d'offrir fiabilité et hautes efficacités spectrales avec un lien de retour (partiel) du récepteur vers l'émetteur. De plus hauts débits peuvent être offerts grâce à une connaissance à l'émission du canal de transmission (CSIT) permettant d'exploiter au mieux ses propriétés ; cependant seule la fiabilité de cette information garantit réellement d'atteindre les débits théoriques promis. L'objectif de la thèse consiste à étudier les incertitudes sur le canal de retour, et plus particulièrement la quantification des informations à remonter à l'émetteur ou les erreurs subies lors de la transmission sur la voie de retour. Pour plusieurs degrés de CSIT imparfait, de nouvelles structures d'émission et de réception adaptés à ces imperfections ont été proposées ainsi qu'une caractérisation des limites d'une transmission fiable. La perte d'efficacité spectrale lors de la prise en compte des schémas de modulation et codage (MCS) conduit à s'intéresser à la réduction du bruit de quantification dû aux entrées discrètes. L'attribution des MCS étant établie sur l'information mutuelle, il convient de caractériser les limites théoriques de la communication suite à la prise en compte des erreurs du CSI induites par l'estimation de canal imparfaite et à la quantification du CSI. En cherchant enfin à modéliser les événements d'erreurs survenant sur le lien de retour, un nouveau modèle de voie de retour bruitée est proposé. De plus en raffinant l'information par niveaux successifs (feedback multi-niveaux), le CSI à l'émission peut être utilisé au fur et à mesure de sa réception.

Dans le cadre du recalage d'images basé sur l'information d'intensité, l'Information Mutuelle (IM) est couramment utilisée comme mesure de similarité. Cette mesure est en outre particulièrement adaptée au recalage d'images médicales multimodales tri-dimensionnelles. Cependant, les estimateurs de l'IM ont en général une variance élevée et induisent des temps de calcul importants. Au cours de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux outils statistiques que sont les cumulants pour construire de nouvelles approximations de l'IM basée sur un développement d'Edgeworth tronqué, le développement d'Edgeworth permettant d'approximerune densité de probabilité à partir de ces cumulants. L'estimée de ces approximations comme mesure de similarité a été évaluée sur données synthétiques et réelles, dans le cadre du recalage rigide et non-rigide d'images médicales multimodales et a été comparée aux estimateurs de référence de l'IM.

Les coefficients d'autodiffusion, le coefficient de diffusion mutuelle ainsi que la conductivité sont des propriétés de transport des ions en solution pouvant être déterminées expérimentalement, par des calculs analytiques ou par simulation de dynamique brownienne.<br />Nous avons comparé ces méthodes pour trois électrolytes en solution aqueuse : le tungtosilicate de sodium avec ou sans sulfate de sodium ajouté, les chlorures de cryptate de potassium et de baryum ; le chlorure de potassium.<br />La voltammétrie à signaux carrés de potentiel a permis de mesurer le coefficient d'autodiffusion de l'ion tungstosilicate. La RMN impulsionnelle avec gradient de champ a été le moyen de mesurer le coefficient d'autodiffusion des cryptates. La conductivité a été mesurée classiquement par une cellule conductimétrique,<br />Les systèmes ont été modélisés et leurs propriétés simulées par dynamique brownienne dont les principes sont exposés. Nous montrons comment il est possible d'obtenir les différents coefficients de transport, en particulier le coefficient de diffusion mutuelle qui n'avait pas été calculé jusque là par cette méthode.<br />Nous avons montré que l'ion tungstosilicate était un bon modèle de particule brownienne et avons déterminé son coefficient d'autodiffusion à dilution infinie en solution aqueuse. Les ions cryptate sont plus difficiles à modéliser. Le calcul du coefficient de diffusion mutuelle par dynamique brownienne a fourni un résultat correct pour le système simple chlorure de potassium et pourrait être étendu à des systèmes plus complexes.

Texte remanié de: Diss.--Philosophische Fakultät--Dresden--Technische Universität, 1999. Titre de soutenance : Die Aussenhandelspolitik der DDR im Bereich des Rates für Gegenseitige Wirtschaftshilfe 1963-1976. / Bibliogr. p. 362-382. Index.

Thèse pour le doctorat--Sciences de l'information et de la communication--Paris 3, 1998. / Répertoire des documents p. [417]-444. Bibliogr. p. [402]-415.

Thesis (M.A.)--University of Manitoba, 2001. / Includes bibliographical references.

Nous présentons dans cette thèse une approche probabiliste pour déterminer les valeurs manquantes des objets incomplets pendant leur classement dans les arbres de décision. Cette approche est dérivée de la méthode d'apprentissage supervisé appelée Arbres d'Attributs Ordonnées (AAO) proposée par Lobo et Numao en 2000, qui construit un arbre de décision pour chacun des attributs, selon un ordre croissant en fonction de l'Information Mutuelle entre chaque attribut et la classe. Notre approche étend la méthode de Lobo et Numao, d'une part en prenant en compte les dépendances entre les attributs pour la construction des arbres d'attributs, et d'autre part en fournissant un résultat de classement d'un objet incomplet sous la forme d'une distribution de probabilités (au lieu de la classe la plus probable). <br />Nous expliquons notre méthode et nous la testons sur des bases de données réelles. Nous comparons nos résultats avec ceux donnés par la méthode C4.5 et AAO. <br /><br />Nous proposons également un algorithme basé sur la méthode des k plus proches voisins qui calcule pour chaque objet de la base de test sa fréquence dans la base d'apprentissage. Nous comparons ces fréquences avec les résultats de classement données par notre approche, C4.5 et AAO. Finalement, nous calculons la complexité de construction des arbres d'attributs ainsi que la complexité de classement d'un objet incomplet en utilisant notre approche, C4.5 et AAO.

Inaug. _ Diss.: Rechts-und wirtschaftswissenschaftliche Fakultat: Bern: 1976. Bibliogr p. 193-204.

Les systèmes à grande échelle comme les Grilles ou les Nuages (Clouds) mettent à disposition pour les utilisateurs des ressources informatiques hétérogènes. Dans les Nuages, les accès aux ressources sont orchestrés par des contrats permettant de définir un niveau de qualité de service (temps de réponse, disponibilité ...) que le fournisseur doit respecter. Ma thèse a donc contribué à concevoir de nouveaux algorithmes distribués de verrouillage de ressources dans les systèmes large échelle en prenant en compte des notions de qualité de service. Dans un premier temps, mes travaux de thèse se portent sur des algorithmes distribués de verrouillage ayant des contraintes en termes de priorités et de temps. Deux algorithmes d'exclusion mutuelle ont été proposés : un algorithme prenant en compte les priorités des clients et un autre pour des requêtes avec des dates d'échéance. Dans un second temps, j'ai abordé le problème de l'exclusion mutuelle généralisée pour allouer de manière exclusive plusieurs types de ressources hétérogènes. J'ai proposé un nouvel algorithme qui réduit les coûts de synchronisation en limitant la communication entre processus non conflictuels. Tous ces algorithmes ont été implémentés et évalués sur la plateforme nationale Grid 5000. Les évaluations ont montré que nos algorithmes satisfaisaient bien les contraintes applicatives tout en améliorant de manière significative les performances en termes de taux d'utilisation et de temps de réponse. / Distributed large-scale systems such as Grids or Clouds provide large amounts of heterogeneous computing resources. Clouds manage ressource access by contracts that allow to define a quality of service (response time, availability, ...) that the provider has to respect. My thesis focuses on designing new distributed locking algorithms for large scale systems that integrate notions of quality of service. At first, my thesis targets distributed locking algorithms with constraints in terms of priorities and response time. Two mutual exclusion algorithms are proposed: a first algorithm takes into account client-defined priorities and a second one associates requests with deadlines. I then move on to a generalized mutual exclusion problem in order to allocate several types of heterogeneous resources in a exclusive way. I propose a new algorithm that reduces the cost of synchronization by limiting communication between non-conflicting processes.All algorithms have been implemented and evaluated over the national platform Grid 5000. Evaluations show that our algorithms satisfy applicative constraints while improving performance significatively in terms of resources use rate and response time.