Nous abordons le suivi d’objets dans des séquences d’images de scènes déformables selon deux axes de recherche. Il s’agit de déterminer les transformations d’un objet, d’une image à l’autre, lorsque celui-ci s’est éventuellement déformé ou déplacé et lorsque le point de vue de la caméra a éventuellement été modifié (déplacement, zoom...). Pour cela, nous nous sommes inspirés de l’algorithme de Jurie et Dhome qui permet de suivre un objet plan indéformable. D’une part, nous en améliorons les performances. D’autre part, nous le généralisons au cas d’objets déformables. Le premier axe de recherche consiste à améliorer les performances de l’algorithme de Jurie et Dhome en termes de précision et robustesse. Le suivi s’appuie sur un ensemble de points d’intérêt, dont dépendent fortement les performances. Ces points d’intérêt sont issus d’une sélection des points obtenus par des détecteurs reconnus, à savoir SIFT, KLT, SUSAN, HARRIS et MORAVEC. Nous avons étudié et mis en oeuvre, sur différentes classes d’images, des heuristiques de sélection fondées sur des approches statistique et algébrique. Nous montrons : – qu’il n’existe pas de détecteur universel, – que l’approche statistique est à privilégier dans tous les cas. Le second axe de recherche est une proposition d’un nouvel algorithme de suivi s’appuyant sur le maillage 2D des images de la séquence. Cet algorithme généralise celui de Jurie et Dhome aux scènes déformables. Il repose sur : – des transformations élémentaires (nodales) du maillage, directes et inverses, que nous avons caractérisées tant d’un point de vue géométrique qu’analytique, – l’utilisation des coordonnées barycentriques généralisées pour approcher la composition de deux transformations d’un maillage. Cet algorithme donne des résultats similaires à celui d’appariement hexagonal de Nakaya et Harashima tout en étant plus rapide. / We deal with object tracking in videos of non-rigid scenes with two main purposes. We aim at determining the transformations of an object, from one frame to the next, when it may be distorted or moved and when the camera focus may change (movement, zoom...). To do this, we were inspired by the Jurie and Dhome algorithm, which enables the tracking of plane rigid objects. On the one hand, we improve its performance. On the other hand, we generalize it to non-rigid objects. The first goal consists in improving the performance of the Jurie and Dhome algorithm, in terms of accuracy and robustness. The tracking is based on a set of interest points, which has a great effect on the algorithm’s performance. These interest points come from a selection among the points extracted with some common detectors: SIFT, KLT, SUSAN, HARRIS, and MORAVEC.With various pictures classes, we have studied and implemented some selection heuristics based on statistical or algebraic approaches. We show that : • there is no universal detector, • the statistical approach is the best in all cases. The second goal is a proposal of a new tracking algorithm based on a 2D mesh of the video frames. This algorithm generalizes the Jurie and Dhome one for non-rigid scenes. It is based on : • elementary (nodal), direct or inverse, mesh transformations that we geometrically and analytically characterize, • generalized barycentric coordinates to approximate the composition of two mesh transformations. This algorithm gives similar results to the hexagonal matching algorithm of Nakaya and Harashima while being faster.

Today’s society is earmarked by developments in technology so drastic, that our lives are continuously changed, impacted and remolded. When thinking about how many impressions one goes through during a single day, the results will be uncountable. And at an increasing pace, many of these impressions are shifting to the digital realm. This thesis acknowledges these rapid changes in the modern world of marketing, particularly the digital aspects of it. Yet while a great amount of research has been conducted to more closely understand digital marketing and how to conduct it, a significantly little amount of research has been spent focusing on the customer. This while the path that a customer takes from need to purchase may have grown to be more complex than ever. Not all the impressions that a customer gains on a certain product or brand come solely from the company behind it. As such, we decided to focus on exploring this customer journey – a relatively nascent theme in the field of marketing research. More specifically, we aim to answer the following research question: How is the customer purchasing decision affected by the customer’s interaction with touch points throughout the customer journey? Our main purpose was to arrive at a model as an answer to the research question, that could be used as a foundation for future research studies. We were intensely curious at gaining a better understanding of the customer journey and what the customers experience as they are touched by different influential channels during their travel from need to purchase. Our study shows that it is possible to synthesize the state of current research on the topic of the customer journey and support it with empirical data gathered from interviews with a variety of customers. Central to our thesis are the following two definitions that we have constructed based on current literature: The customer journey is the individual experience that a customer has when interacting with touch points in the path from a pre-purchase to a post-purchase setting. Touch points are moments of contact between customer and company that individually and collectively influence customer experience. The third critical element is that of the customer experience, which we don’t explicitly define, but implicitly construe as a distinct construct with a powerful impact by serving as the catalyst between touch points and customer actions and perceptions.The result is a conceptual model of the customer journey that we feel could be a foundation for future research on the customer journey to build upon and perhaps one day could serve as an overarching model for marketing as a whole.

L'imagerie par résonance magnétique (IRM) à haut champ offre un bénéfice certain en rapport signal-sur-bruit. De ce fait, les imageurs à 3T sont souvent utilisés en pratique clinique.Cependant, à haut champ, les images d'IRM sont entachées de pertes de signal et de contraste liées à la baisse de la longueur d’onde radiofréquence (RF) en deçà des dimensions de l'objet irradié. A 3T, où la longueur d'onde est de 30 cm environ dans les tissus humains, de tels artéfacts sont fréquents en imagerie abdominale, des seins ou encore des cuisses, ce qui peut expliquer la difficulté que rencontre l'IRM à haut champ à s'imposer comme référence dans les hôpitaux. Les imageurs 3T les plus récents disposent en général d'un système de transmission parallèle à deux canaux RF. Chaque canal peut en principe émettre des formes d'impulsion RF indépendantes. En pratique, sur la plupart des systèmes IRM cliniques, la méthode dite de shim RF statique est utilisée. Les différents canaux transmettent la même forme d’onde,en ajustant amplitude et phase de sorte à entraîner des motifs d’interférences pour contrer les inhomogénéités, mesurées au préalable sur le patient: cartes de champ RF et éventuellement de champ statique. Cette méthode fonctionne d’autant mieux qu’un grand nombre de canaux est disponible, mais montre ses limites lorsqu’il s’agit d’homogénéiser l’excitation sur un grand champ de vue. La méthode des points kT, développée à NeuroSpin pour l’IRM cérébrale à ultra-haut champ (7T) utilise une alternance d’impulsions RF rectangulaires et de gradients de champ statique pour moduler à dessein l’aimantation des spins et ainsi homogénéiser l’excitation malgré un champ RF inhomogène. Les impulsions ainsi créées sont d’autant plus efficaces qu’elles peuvent exploiter la transmission parallèle (huit canaux à 7T). Dans cette thèse, les points kT sont employés à 3T avec pour objectif d’en démontrer l’intérêt et l’applicabilité en routine clinique. Dans un premier temps, nous décrivons des modifications apportées à l’algorithme de conception de points kT et à la cartographie de champ statique permettant d’adapter la technique à l’imagerie du corps – foie, seins – où la présence des poumons et de la graisse entraîne des contraintes supplémentaires par rapport au cerveau.Dans un second temps, plusieurs études cliniques sont exposées. La première concerne l’IRM du sein en pondération T₂ sur un imageur à canal d’émission unique. Elle met en évidence que le mode d’émission par défaut fonctionne correctement et n’est que peu amélioré par les points kT. Une deuxième étude se penche sur l’imagerie dynamique du foie avec injection de produit de contraste, avec deux canaux. Des analyses quantitatives et qualitatives sont menées sur un grand nombre de patients pour comparer le shim RF statique avec les points kT. Ces derniers améliorent très nettement les images obtenues chez certains patients« difficiles », permettant ainsi d’offrir une qualité d’examen et de diagnostic plus homogène sur l’ensemble de la population. Enfin,une nouvelle technique est présentée, intitulée SmartPulse, qui s’appuie sur le concept d’impulsions universelles, développé à NeuroSpin pour l’imagerie du cerveau, et dont le principe est de concevoir des impulsions de type points kT qui, pour une application donnée, soient efficaces sur toute la population et permettent de se passer de calibration. En divisant la population en catégories pour lesquelles des impulsions différentes sont conçues,et en utilisant un algorithme de classification par apprentissage automatique, SmartPulse étend la portée des impulsions universelles au corps, et en particulier à l’abdomen, où la variabilité morphologique est importante. Par ces travaux de thèse, nous espérons donner un nouveau souffle à la gestion des inhomogénéités RF en routine clinique à 3T, et apporter des éléments permettant à terme de démocratiser l’imagerie des gros organes à ultra-haut champ. / High field magnetic resonance imaging (MRI) is often used in clinical practice, for the high signal-to-noise ratio it offers.However, at high field, the radiofrequency (RF) wavelength used for imaging is shorter, which can induce loss of signal and contrast when it is close to or shorter than the dimensions of the irradiated objects. At 3T, RF wavelength is about 30 cm in human tissues,and such artefacts are frequently observed in the abdomen, as well as in the thighs or in the breasts. This is certainly one of the main reasons why high field MRI has failed to establish itself as the gold standard in hospital, where 1.5T scanners are more frequent.Recent 3T scanners usually come with a two-RF-channel parallel transmission setup: in principle, each channel can transmit completely independent waveforms. However, this technology is not exploited fully in practice, as only the static RF shimming is implemented: a single waveform is used, with adjusted amplitude and phase on each channel. This allows to create interference patterns, calculated to counteract transmission inhomogeneities measured beforehand in the patient (RF and possibly static field).This method works best when many channels are available, but shows its limits when good homogeneity is expected over a large field of view. The kT-points method, developed at CEA-NeuroSpin for brain imaging at ultra-high field (7T) relies on a succession of short rectangular RF pulses interleaved with static gradient “blips” to modulate magnetisation at will, thus producing homogeneous excitation in spite of an imperfect RF field. Those composite pulses are even more effective as they can take advantage of parallel transmission (eight channels at 7T). In this thesis, the kT-points technique is applied at 3T. The objective is to demonstrate its usefulness and its compatibility with a clinical routine workflow. First, several changes made to the kT-points pulse design algorithm and to static field mapping in order to adapt them to body imaging (liver, breasts) are described. Indeed, the presence of lungs and fat add further constraints compared to the brain. Then, several clinical studies are detailed. The first one regards T₂-weighted breast MRI on a single-channel scanner. It shows that in that case the default transmit mode is satisfactory,and only slightly improved by kT-points. A second study focuses on T₁-weighted dynamic contrast-enhanced imaging of the liver,with two transmit channels. Static RF shimming and kT-points were compared on a large cohort. For some “difficult” patients,acquisitions were quantitatively and qualitatively better with kTpoints,which therefore offer a more uniform diagnostic quality among the population. Finally, a novel method is proposed:SmartPulse. It is based on the universal pulse concept, developed in NeuroSpin for brain imaging, whose principle is to design pulses (e.g. kT-points) for a given application, that homogenise excitation in the whole population, and not only for one subject.Thus, there is no more need for cumbersome mapping and inline pulse design. SmartPulse extends the range of universal pulses to body imaging, by adequately clustering the population, designing different pulses for each cluster, and applying a machine learning classifier to assign the most appropriate pulse to any new subject.Proof of concept was undertaken in abdominal imaging, whereinter-subject variability is considerable. We hope this thesis will give a new outlook on RF inhomogeneity handling in routine 3T MRI, and in the long run will help making body imaging moreaccessible at high and ultra-high field.

L’inférence du modèle de préférence à partir des jugements préférentiels fournis par le décideur, Élicitation des Préférences (EP), est fondamentale au sein de l’Aide Multicritère à la Décision (AMCD), car l’élaboration des recommandations à la fois plausibles, constructives et convaincantes requiert que l’analyste construise un modèle de préférence qui rende compte fidèlement du jugement du décideur. Cependant, l’EP est une mission délicate, parce qu’il s’agit d’attribuer des valeurs aux paramètres du modèle de préférence choisi. Dans ce cadre, plusieurs aspects sont étudiés. Puisque les modèles de préférence étant de plus en plus complexes, on fait alors appel à des algorithmes sophistiqués, et il faut d’autant plus tenir compte de l’aspect computationnel.Ce travail de thèse vise à concevoir des algorithmes afin d’inférer du modèle de préférence à partir des comparaisons par paire (possiblement incohérentes), et de considérer des données de (relativement) grande taille. En particulier, nous nous sommes intéressés à un modèle de rangement multicritère récemment proposé et faisant appel à un certain nombre de points de référence. Ce modèle fait référence à la méthode intitulée “Ranking with Multiple Profiles” (RMP). Plus précisément, nous considérons une version particulière, dite S-RMP. Nos contributions sont divisées en trois parties. Du point de vue théorique, nous nous adressons sur (1) l’interprètabilité des points de référence et (2) la discriminabilité du modèle S-RMP. En termes d’algorithmes, nous présentons, d’abord, (3) un nouveau programme linéaire pour inférer du modèle S-RMP en tenant compte les incohérences et (4) une version robuste améliorée; en outre, (5) une métaheuristique qui procède avec des données massives. (6) Nous menons alors les analyses numériques. (7) Le développement de deux services web est également inclus. En termes d’application, (8) nous présentons une étude de cas. / The inference of preference model from holistic statements provided by the decision maker (DM), namely, Preference Elicitation (PE), is fundamental to Multi-Criteria Decision Aid (MCDA). In order to conduct plausible, constructive and convincing recommendations, the decision analyst should always take the DM’s preference system into account. However, PE might be tricky, as it involves setting appropriately a series of parameter values of the considered model. Various aspects should be considered. Since the preference models are becoming more and more complicated, PE usually relies on sophisticated algorithms, whereas this brings additionally the computational aspect into consideration.This PhD thesis aims at developing new elicitation algorithms dealing with (possibly inconsistent) pairwise comparisons and processing with (relatively) large input datasets. In particular, a recently introduced multi-criteria ranking method making use of a certain number of reference points is considered. It is known as RMP method as abbreviated for Ranking with Multiple reference Points. More specifically, we are interested in one of its Simplified version, namely S-RMP method. Our contributions are divided into three parts. From the theoretical perspective, we are concerned about (1) the interpretation of reference points in such models and (2) the discriminability of S-RMP model. From the algorithmic perspective, we propose firstly (3) a new linear programming formulation for eliciting S-RMP models from inconsistent pairwise comparisons and also (4) an improved robust elicitation algorithm; besides, (5) a metaheuristic for learning S-RMP models from massive data. (6) Numerical analyses are then performed. (7) The development of two web services is also included. From the practical perspective, (8) we present a realistic case study.

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This project studies how bureaucratic behavior influences policy implementation. It presents a novel bureaucratic access points and leverage theory, which help us understand how policies are successfully implemented in the midst of bureaucratic challenges resulting from organizational roles and responsibilities and contrasting assessments. The concept of access points has traditionally involved lobbyists and interest groups accessing elected officials and their staffs. I ask what is the effect of bureaucrats accessing bureaucrats directly in the policy implementation process and its subsequent evaluation. I argue that bureaucrats leverage other bureaucrats during policy implementation proceedings, which adds the notion of power to access points theory. The focus of this investigation is the relationship between humanitarian assistance and disaster relief (HA/DR) agencies and associated Department of Defense (DOD) components, particularly DOD medical components providing wellness intervention. Bureaucratic access and leverage enables a more unified implementation of over-arching HA/DR policy by disparate agencies with unique missions, resources, capabilities, and assessment measures. The existing literature does not fully capture how such agency differences are mitigated and overcome in implementing policy that spans multiple entities. Bureaucratic access points and leverage theory offers bureaucrats the analytical capability to know who is controlling policy implementation. It also presents a tool they can use to maintain and increase their own influence and power within a policy domain. / text

published_or_final_version / Architecture / Master / Master of Architecture

Une des approches dominantes pour la reconnaissance d'objets est basée sur les caractéristiques locales. La méthode utilise la description locale calculée au voisinage de points d'intérêt. La détection de points d'intérêt est une première étape dans le processus de la mise en correspondance et de la reconnaissance. L'approche par apparences locales a permis d'améliorer et d'accélérer considérablement la recherche d'images dans des bases de données. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche pour la détection de points caractéristiques d'une image. Cette approche est invariante aux transformations géométriques et photométriques, qui apparaissent fréquemment entre les images prises dans des conditions différentes. Nous nous concentrons sur le problème d'invariance aux transformations affines. Cette transformation est particulièrement importante parce qu'elle permet de s'affranchir des problèmes de changements perspectives. Les approches précédentes apportent des solutions partielles, car certains paramètres de points d'intérêt ne sont pas estimés de façon invariante aux changements affines. Nous avons proposé une solution générique à ces problèmes. Notre méthode est réellement invariante aux transformations affines, y compris aux changements d'échelle importants. Les images sont caractérisées par des ensembles de descripteurs calculés en des points caractéristiques détectés automatiquement. Une mesure de ressemblance permet d'établir des correspondances entre les points. Ces correspondances sont ensuite utilisées pour calculer la géométrie qui lie les images. Dans le contexte de la recherche d'images les descripteurs sont utilisés pour retrouver des points similaires dans la base et par conséquent des images similaires aux images requêtes. Les résultats expérimentaux pour la mise en correspondance et la recherche d'images montrent que notre approche est très robuste et efficace même dans les cas de changements importants. Plusieurs études comparatives effectuées dans cette thèse montrent l'avantage de cette méthode par rapport aux approches existantes présentées récemment dans la littérature.