Trois expériences ont été menées dans le but de déterminer quels codes sous-tendant la représentation de l’organisation spatiale des composantes des formes complexes contribuent aux discriminations d’objets complexes. Les trois expériences ont utilisé une tâche d’appariement simultané d’objets complexes. Aux essais négatifs, les objets pouvaient avoir des différences catégorielles de configuration, des différences métriques de configuration, des différences métriques de configuration et du rôle des parties ou des différences du rôle des parties seulement. La distance angulaire 2D ou 3D entre les stimuli pouvait varier. À l’expérience 1, les stimuli étaient présentés avec stéréoscopie et avaient une surface avec un gradient de texture de haut contraste. L’expérience 2 constitue une réplication de l’expérience 1 hormis pour l’utilisation de stimuli dont le contraste était réduit. Le but de cette manipulation était de vérifier si les résultats de l’expérience 1 sont répliqués avec une tâche dont le niveau de difficulté est plus élevé. Les stimuli de la troisième expérience avaient une surface gris mat et étaient présentés sans stéréoscopie. Les trois expériences ont montré que des codes catégoriel et pertinent aux rôles des parties contribuent à la discrimination d’objets complexes. Toutefois, ces codes sont dépendants aux orientations 2D et 3D, et ce, peu importe la richesse de l’information de profondeur présente dans les stimuli. De plus, nos résultats démontrent une plus grande sensibilité aux différences catégorielles de configuration qu’aux différences métriques. Enfin, un code métrique contribue également aux discriminations. Toutefois, la contribution de ce code disparaît lorsque la quantité d’information de profondeur est réduite. / Tree experiments were conducted to determine which codes underlie the representation of the spatial organisation of the components of complex shapes. The tree experiments used a simultaneous matching task of complex objects. For the negative trials, the objects could have categorical differences of configuration, metric differences of configuration, metric difference along with differences in the role of parts, and differences in the role of parts only. The 2D or 3D angular distance between the stimuli could vary. In experiment 1, the stimuli were presented with stereopsis and had a surface with high contrast texture. Experiment 2 replicates the condition of experiment 1, except that the contrast of the stimuli was reduced. The goal of this manipulation was to verify if the results of experiment 1 were replicated if task difficulty is increased. In experiment 3, the stimuli were presented without stereopsis and without texture. The tree experiments showed that a categorical code, and a code relevant to the role of the parts contribute to the discrimination of complex objects and that these codes are dependent to 2D and 3D orientation, independently of depth cues. The results also show a greater sensitivity to categorical than to metric configuration differences. Finally, a metric code also contributes to complex shapes discrimination. However, the contribution of this code disappears when the quantity of depth cues is reduced.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Réalisé en cotutelle avec le laboratoire M2S de Rennes 2 / Cette thèse s’intéresse à définir de nouvelles méthodes cliniques d’investigation permettant de juger de l’impact de l’avance en âge sur la motricité. En particulier, cette thèse se focalise sur deux principales perturbations possibles lors de l’avance en âge : la chute et l’altération de la marche.Ces deux perturbations motrices restent encore mal connues et leur analyse en clinique pose de véritables défis technologiques et scientifiques. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes originales de détection qui peuvent être utilisées dans la vie courante ou en clinique, avec un minimum de contraintes techniques. Dans une première partie, nous abordons le problème de la détection de la chute à domicile, qui a été largement traité dans les années précédentes. En particulier, nous proposons une approche permettant d’exploiter le volume du sujet, reconstruit à partir de plusieurs caméras calibrées. Ces méthodes sont généralement très sensibles aux occultations qui interviennent inévitablement dans le domicile et nous proposons donc une approche originale beaucoup plus robuste à ces occultations. L’efficacité et le fonctionnement en temps réel ont été validés sur plus d’une vingtaine de vidéos de chutes et de leurres, avec des résultats approchant les 100% de sensibilité et de spécificité en utilisant 4 caméras ou plus. Dans une deuxième partie, nous allons un peu plus loin dans l’exploitation des volumes reconstruits d’une personne, lors d’une tâche motrice particulière : la marche sur tapis roulant, dans un cadre de diagnostic clinique. Dans cette partie, nous analysons plus particulièrement la qualité de la marche. Pour cela nous développons le concept d’utilisation de caméras de profondeur pour la quantification de l’asymétrie spatiale au cours du mouvement des membres inférieurs pendant la marche. Après avoir détecté chaque pas dans le temps, cette méthode réalise une comparaison de surfaces de chaque jambe avec sa correspondante symétrique du pas opposé. La validation effectuée sur une cohorte de 20 sujets montre la viabilité de la démarche. / This thesis is concerned with defining new clinical investigation method to assess the impact of ageing on motricity. In particular, this thesis focuses on two main possible disturbance during ageing : the fall and walk impairment. This two motricity disturbances still remain unclear and their clinical analysis presents real scientist and technological challenges. In this thesis, we propose novel measuring methods usable in everyday life or in the walking clinic, with a minimum of technical constraints. In the first part, we address the problem of fall detection at home, which was widely discussed in previous years. In particular, we propose an approach to exploit the subject’s volume, reconstructed from multiple calibrated cameras. These methods are generally very sensitive to occlusions that inevitably occur in the home and we therefore propose an original approach much more robust to these occultations. The efficiency and real-time operation has been validated on more than two dozen videos of falls and lures, with results approaching 100 % sensitivity and specificity with at least four or more cameras. In the second part, we go a little further in the exploitation of reconstructed volumes of a person at a particular motor task : the treadmill, in a clinical diagnostic. In this section we analyze more specifically the quality of walking. For this we develop the concept of using depth camera for the quantification of the spatial and temporal asymmetry of lower limb movement during walking. After detecting each step in time, this method makes a comparison of surfaces of each leg with its corresponding symmetric leg in the opposite step. The validation performed on a cohort of 20 subjects showed the viability of the approach.

La marche occupe un rôle important dans la vie quotidienne. Ce processus apparaît comme facile et naturel pour des gens en bonne santé. Cependant, différentes sortes de maladies (troubles neurologiques, musculaires, orthopédiques...) peuvent perturber le cycle de la marche à tel point que marcher devient fastidieux voire même impossible. Ce projet utilise l'application de Poincaré pour évaluer l'asymétrie de la marche d'un patient à partir d'une carte de profondeur acquise avec un senseur Kinect. Pour valider l'approche, 17 sujets sains ont marché sur un tapis roulant dans des conditions différentes : marche normale et semelle de 5 cm d'épaisseur placée sous l'un des pieds. Les descripteurs de Poincaré sont appliqués de façon à évaluer la variabilité entre un pas et le cycle complet de la marche. Les résultats montrent que la variabilité ainsi obtenue permet de discriminer significativement une marche normale d'une marche avec semelle. Cette méthode, à la fois simple à mettre en oeuvre et suffisamment précise pour détecter une asymétrie de la marche, semble prometteuse pour aider dans le diagnostic clinique. / Gait plays an important part in daily life. This process appears to be very easy and natural for healthy people. However, different kinds of diseases (neurological, muscular, orthopedic...) can impede the gait cycle to such an extent that gait becomes tedious or even infeasible. This project applied Poincare plot analysis to assess the gait asymmetry of a patient from a depth map acquired with a Kinect sensor. To validate the approach, 17 healthy subjects had to walk on a treadmill under different conditions : normal walk and with a 5 cm thick sole under one foot. Poincare descriptors were applied in such a way that they assess the variability between a step and the corresponding complete gait cycle. Results showed that variability significantly discriminates between a normal walk and a walk with a sole. This method seems promising for a clinical use as it is simple to implement and precise enough to assess gait asymmetry.

L’objectif de cette thèse est d’étudier les impacts de la régulation émotionnelle sur l’épuisement professionnel des soignants en gériatrie et plus particulièrement en mesurant les effets de la méthode Gineste et Marescotti. Lors d’une première étude, nous avons observé les états émotionnels psychologiques et physiologiques induits par deux séquences de film chez 25 sujets. Au cours de deux autres études, nous avons étudié les liens entre les régulations émotionnelles au travail, les variables de personnalité, les variables dispositionnelles et les variables contextuelles puis le rôle des régulations émotionnelles au travail dans la prédiction de la détresse psychologique chez 885 étudiants en IFSI et IFAS et dans la prédiction du burnout chez 157 professionnels en gériatrie. Enfin une quatrième étude nous a permis d’étudier les impacts de la méthode Gineste et Marescotti sur un échantillon de soignants en gériatrie. Les résultats montrent que la dissonance émotionnelle génère un stress signalé par une augmentation de la fréquence cardiaque. Le jeu en surface et le jeu en profondeur dépendent à la fois des caractéristiques de personnalité, des stratégies de régulations émotionnelles dispositionnelles et des prescriptions internes et externes, mais pas des stratégies de coping. De plus, le travail émotionnel contribue réellement à prédire le burnout mais pas la détresse psychologique. Enfin, la méthode agit sur les professionnels formés et satisfaits et plus spécifiquement sur le coping émotionnel, le jeu en surface, la demande psychologique, le burnout et le conflit de valeurs. La satisfaction associée à la capacité à mettre en œuvre la formation influence le burnout. / The objective of this thesis is to study the impact of emotion regulation on burnout in geriatric nursing, especially in measuring the effects of Gineste and Marescotti method. In a first study we observed the psychological and physiological emotional states induced by two movie clips in 25 subjects. In two other studies we investigated the relationship between emotional regulation at work, personality variables , dispositional variables and contextual variables and the role of emotional regulation at work in the prediction of psychological distress among 885 students IFSI and IFAS and the prediction of burnout among 157 professionals in geriatrics. Finally, a fourth study, we study the impacts of Gineste and Marescotti method on a sample of geriatric caregivers. The results show that emotional dissonance creates a stress indicated by an increase in heart rate. The surface acting and deep acting depend on both the characteristics of personality, emotional regulation strategies dispositional and internal and external requirements but not coping strategies. In addition, the emotional labour actually helps predict burnout but not psychological distress. Finally, the method is trained and satisfied on the level of emotional coping professionals, surface acting, psychological demand, burnout and conflict of values. Satisfaction associated with the ability to implement training influences burnout.

Plusieurs études récentes démontrent que la prolifération de la végétation dans le Nord a augmenté sous un climat en réchauffement lors des quatres dernières décennies, surtout dans la zone de transition entre toundra et taïga. L’accroissement des arbustes a un effet sur les propriétés de la neige et du bilan d’énergie de surface. L’objectif de cette recherche est d’améliorer la caractérisation de l’impact des arbustes sur l’évolution de la neige (accumulation et fonte) en utilisant des données terrains et la télédétection. La recherche a été réalisée sur le site d’Umiujaq, au Nunavik, représentatif de la zone de transition entre l’Arctique de basse latitude et les zones subarctiques. La profondeur de neige, mesurée le long de nombreux transects qui couvrent plusieurs types de végétation (toundra arbustive, toundra de lichen, forêt ouverte et forêt fermée d’épinettes) démontre l’effet d’emprisonnement de la neige dans la zone de transition entre une zone de toundra arbustive vers une zone de forêt d’épinettes. Cet effet est lié à la hauteur de la végétation et à la perte de densité (la profondeur de neige augmente par des facteurs de 2,5 à 3). De plus, des mesures de profondeur de neige en continue ont été prises par deux stations météorologiques situées l'une en zone de toundra arbustive et l'autre en zone de forêt. Les résultats montrent que la neige réagit de façons très différentes selon la couverture du sol, mais reste très dépendante des sites considérés. Des analyses spatiales à très haute résolution (Pléiades) et à moyenne résolution (Landsat et MODIS) suggèrent un délai dans la fonte entre les zones de forêts et les zones de toundra de lichen et arbustives. Une technique de mesure de profondeur de neige par télédétection à haute résolution est aussi discutée. / Abstract : Recent studies have shown that northern vegetation has been growing in relation to a warming climate over the last four decades, especially across the transition zone between tundra and taiga. Shrub growth affects snow properties and the surface energy budget, which must be better studied to quantify shrub-snow-climate feedbacks. The objective of this research is to improve the characterization of the impact of shrubs on snow evolution, from its accumulation to its melt, using in-situ and satellite measurements. The research is presented for the Umiujaq site, Nunavik, representative of the low Arctic – Subarctic transition zone. Snow depth, measured along numerous transects spanning different land cover types is found to increase by a factor 2.5 to 3 between tundra and forest, while snow density decreases. This illustrates the trapping effect of vegetation well. Complementary continuous snow depth measurements using weather stations from two sites (tundra with low shrubs and a small clearing with shrubs within the forest) show different site-dependent behaviors. Spatial analysis from high-resolution Pleiades images combined with Landsat (Normalized Difference Snow Index) and MODIS (Fractional Snow Cover) images suggest a slight delay in melt over open and dense forest areas compared to tundra and dense high shrubs. A technic to measure snow depth using high resolution is also discussed.

La thérapie de l'épilepsie par résection partielle exige l'identification des structures cérébrales qui sont impliquées dans la genèse des crises d'épilepsie focales. Plusieurs modalités telles que l'IRM, le PET SCAN, la sémiologie de la crise et l'électrophysiologie sont exploitées par les experts pour contribuer à la localisation de la zone épileptogène. L'EEG du scalp est la modalité qui procure la résolution temporelle à l'échelle des processus électrophysiologiques étudiés. Cependant du fait du positionnement des capteurs sur le scalp, sa résolution spatiale et, plus précisément, de profondeur est très médiocre. Dans certain cas (épilepsies pharmaco-résistantes), et pour palier à cette déficience spatiale, il est possible d'avoir recours à la SEEG. La SEEG permet des mesures électrophysiologiques intracérébrales : la résolution spatiale et donc anatomique est excellente dans l'axe de la microélectrode. La définition de la zone épileptogène, comme celle proposée par Talairach et Bancaud, est une définition électro-clinique basée sur les résultats d'enregistrements de SEEG intracérébraux. Elle tient compte non seulement de la localisation anatomique de la décharge épileptique partielle, mais également de l'évolution dynamique de cette décharge, c'est à dire les réseaux neurologiques actifs durant la période intercritique-critique et des symptômes cliniques. Récemment, il a été proposé une technique de diagnostic complémentaire de localisation de la zone épileptogénique employant la stimulation électrique cérébrale de profondeur (Deep Brain Stimulation). Cette source exogène peut activer les réseaux épileptiques et produire une réaction électrophysiologique telle qu'une crise d'épilepsie. Elle permet également de mettre en exergue les zones fonctionnelles cognitives. Cette source exogène est parfaitement définie spatialement et temporellement. Ainsi, la stimulation, couplée aux mesures SEEG, contribue à la modélisation de la propagation électrique cérébrale et, par voie de conséquence, à la compréhension du processus épileptique. De plus, ce travail sur le modèle de propagation directe apporte une aide à la résolution du problème inverse et donc à la localisation de sources. Les différentes tâches accomplies au cours de cette thèse sont les suivantes : création d'une base de données réelles à partir de 3000 stimulations et mesures SEEG pour 42 patients explorés ; extraction par séparation des signaux de propagation de la stimulation électrique (DBS) des mesures multidimensionnelles SEEG : 5 méthodes ont été développées ou adaptées et ont été validées au cours d'une première phase en simulation puis sur des signaux réels SEEG dans une seconde phase ; localisation des électrodes de SEEG dans le repère anatomique de l'IRM et du CT Scanner en y ajoutant une étape de segmentation de la matière grise et blanche, du liquide céphalorachidien et de l'os ; discussion sur de nombreux modèles de propagation réalistes ou non réalistes proposés dans la littérature, à la fois sur le plan du raffinement du modèle mais également sur les implantations numériques possibles : modèles de milieu, sphériques et réalistes infinis basés sur MRI et CT du patient ; comparaison entre les résultats générés par les modèles de sources et de milieux et les données obtenues après séparation de la stimulation électrique in vivo chez l'homme ; validation des modèles de tête FEM en intégrant les conductivités des milieux (CSF), gris et blancs céphalo-rachidiens et perspectives envisagées / The study of epilepsy requires the identification of cerebral structures which are involved in generation of seizures and connexion processes. Several methods of clinical investigation contributed to these studies : imaging (PET, MRI), electrophysiology (EEG, SEEG, MEG). The EEG provides a temporal resolution enough to analyze these processes. However, the localization of deep sources and their dynamical properties are difficult to understand. SEEG is a modality of intracerebral electrophysiological and anatomical high temporal resolution reserved for some difficult cases of pre-surgical diagnosis : drug-resistant epilepsy. The definition of the epileptogenic zone, as proposed by Talairach and Bancaud is an electro-clinical definition based on the results of intracerebral SEEG recordings. It takes into account not only the anatomical localization of partial epileptic discharge, but also the dynamic evolution of this discharge (active neural networks at the time of seizure) and clinical symptoms. Recently, a novel diagnostic technique allows an accurate localization of the epileptogenic zone using Depth Brain Stimulation (DBS). This exogenous source can activate the epileptic networks and generate an electrophysiological reaction. Therefore, coupling DBS with SEEG measurements is very advantageous : firstly, to contribute to the modeling and understanding of the (epileptic) brain and to help the diagnosis, secondly, to access the estimation of head model as an electrical conductor (conductive properties of tissues). In addition, supplementary information about head model improves the solution to the inverse problem (source localization methods) used in many applications in EEG and SEEG. The inverse solution requires repeated computation of the forward problem, i.e. the simulation of EEG and SEEG fields for a given dipolar source in the brain using a volume-conduction model of the head. As for DBS, the location of source is well defined. Therefore, in this thesis, we search for the best head model for the forward problem from real synchronous measurements of EEG and SEEG with DBS in several patients. So, the work of the thesis breaks up into different parts for which we need to accomplish the following tasks : Creation of database 3000 DBS measurements for 42 patients ; Extraction of DBS signal from SEEG and EEG measurements using multidimensional analysis : 5 methods have been developed or adapted and validate first in a simulation study and, secondly, in a real SEEG application ; Localization of SEEG electrodes in MR and CT images, including segmentation of brain matter ; SEEG forward modeling using infinite medium, spherical and realistic models based on MRI and CT of the patient ; Comparison between different head models and validation with real in vivo DBS measurements ; Validation of realistic 5-compartment FEM head models by incorporating the conductivities of cerebrospinal fluid (CSF), gray and white matters

L'identification d'appareils photos a récemment fait l'objet d'une grande attention en raison de son apport en terme sécurité et juridique. Établir l'origine d'un médias numériques, obtenus par un appareil d'imagerie est important à chaque fois que le contenu numériques est présente et utilise comme preuve devant un tribunal.L'identification d'appareils photos consiste à déterminer la marque, le modèle, ou le dispositif qui a été utilisé pour prendre une image.Notre première contribution pour l'identification du modèle d'appareil photo numérique est basée sur l'extraction de trois ensembles de caractéristiques puis l'utilisation d'apprentissage automatique. Ces caractéristiques sont la matrice de cooccurrences,des corrélations inter-canaux mesurant la trace laissée par l'interpolation CFA, et les probabilités conditionnelles calculées dans le domaine JPEG. Ces caractéristiques donnent des statistiques d'ordre élevées qui complètent et améliorent le taux d'identification. Les expériences prouvent la force de notre proposition, car la précision obtenue est supérieure à celle des méthodes basées sur la corrélation.La deuxième contribution est basée sur l'utilisation des CNNs. Contrairement aux méthodes traditionnelles, les CNNs apprennent simultanément les caractéristiques et la classification. Nous proposons d'ajouter une couche de pré-traitement (filtre passe-haut applique à l'image d’entrée) au CNN. Le CNN obtenu donne de très bonnes performances pour une faible complexité d'apprentissage. La méthode proposée donne des résultats équivalent à ceux obtenu par une approche en deux étapes (extraction de caractéristiques + SVM). Par ailleurs nous avons également examines les CNNs : AlexNet et GoogleNet. GoogleNet donne actuellement les meilleurs taux d'identification pour une complexité d'apprentissage plus grande / Source camera identification has recently received a wide attention due to its importantrole in security and legal issue. The problem of establishing the origin ofdigital media obtained through an imaging device is important whenever digitalcontent is presented and is used as evidence in the court. Source camera identification is the process of determining which camera device or model has been used to capture an image.Our first contribution for digital camera model identification is based on the extractionof three sets of features in a machine learning scheme. These featuresare the co-occurrences matrix, some features related to CFA interpolation arrangement,and conditional probability statistics computed in the JPEG domain.These features give high order statistics which supplement and enhance the identification rate. The experiments prove the strength of our proposition since it achieves higher accuracy than the correlation-based method.The second contribution is based on using the deep convolutional neural networks(CNNs). Unlike traditional methods, CNNs can automatically and simultaneouslyextract features and learn to classify during the learning process. A layer ofpreprocessing is added to the CNN model, and consists of a high pass filter which isapplied to the input image. The obtained CNN gives very good performance for avery small learning complexity. Experimental comparison with a classical two stepsmachine learning approach shows that the proposed method can achieve significantdetection performance. The well known object recognition CNN models, AlexNetand GoogleNet, are also examined.

Le Japon s’est doté du réseau sismologique à haute sensibilité (Hi-net) qui contient plus de 1000 stations permanentes, qui fournissent d’immenses ensembles des données continues au Japon. Dans le cadre d’un accord avec le NIED, nous bénéficions d’enregis- trements de fond de données à court et à long periodes pour analyser les variations de vitesse sismiques, afin de suivre l’évolution mécanique de la croûte temporelle avec une résolution temporelle mensuelle à quotidienne dans les différentes bandes de périodes. Les résultats de courte période nous aident à mieux comprendre la sismologie environnemen- tale sur les processus souterrains sous les impacts de certains forçages environnementaux environnants tels que l’hydrologie, la thermoelasticité et certains effets de charge directe. Les résultats de longues périodes montrent des réponses co- et post-sismiques différentes avec la profondeur. Il s’agit d’une méthode supplémentaire et directe pour révéler en profondeur le champ de contrainte/déformation, ce qui améliore la perception du mécanisme d’un tremblement de terre. Cette thèse comprend principalement les trois parties suivantes.La première partie est consacrée à la présentation de la relation entre la fonction de Green et les corrélations croisées. La simulation numérique à Hokkaido vérifie également l’établissement de la relation entre les deux.La seconde partie concerne l’analyse des variations transitoires de la vitesse des ondes sismiques dans la croûte provoquées par les perturbations environnementales. Les impacts des perturbations saisonnières environnementales sur la déformation de la croûte sont généralement suivis et discutés en fonction des observations géodésiques. Récemment, la surveillance du bruit sismique ambiant fournit de nouvelles informations sur la déformation continue de la croûte, révélée par les changements de vitesse sismiques temporels. Dans cette étude, nous identifions les différents facteurs environnementaux responsables des effets saisonniers locaux et montrons comment une meilleure compréhension de ces perturbations de la croûte causée par l’environnement améliore les observations des modifications des propriétés sismiques induites par la tectonique.La dernière partie consiste à étudier la réponse mécanique de la croûte aux grands séismes. La surveillance de la vitesse sismique basée sur le bruit peut directement son- der en permanence l’état mécanique de la croûte en profondeur. Dans ce travail, nous étudions la réponse de la croûte terrestre au séisme de Tohoku-oki Mw 9.0, 2011. Nous employons ici pour la première fois le réseau très dense de Hi-Net tiltmètre en tant que sismomètres de longue période (8 - 50 s) pour que la surveillance basée sur le bruit échantillonne la croûte à plus de 5 km en profondeur. L’évolution spatio-temporelle des changements de vitesse sismiques dans différentes bandes de périodes révèle une réponse sismique dépendant de la profondeur, qui est la limite pour les données des sismomètres courte période. Le résultat pourrait avoir des implications à la fois sur la réponse viscoélastique de la croûte aux grands déformations ou sur une réponse complexe des vitesses sismiques de la croûte à un ècoulement de fluide transitoire.Cette thèse s’inscrit dans le cadre d’une collaboration plus générale entre ISTerre- Universit Grenoble Aples et le Massachusetts Institute of Technology visant à développer des outils de surveillance dans des contextes naturels et industriels. / The Japanese High Sensitivity Seismograph Network (Hi-net) contains more than 1000 permanent stations, which provide large continuous data sets throughout Japan. In the framework of an agreement with NIED, we benefit from both short period and tilt meters data downhole recordings to analyze the seismic velocity variations, thus to follow the mechanical evolution of the crust in different time scales with a temporal re- solution from monthly to daily in different period ranges. The short period results help us better understanding the environmental seismology on the subsurface processes under the impacts of some surrounding environmental forcing such as hydrology, thermoelas- ticity, and some direct loading effects. The results from long periods show different co- and postseismic responses with depth. This is a supplementary and direct method to disclose the stress/strain field at depth improving the perception of the mechanism of an earthquake. This thesis mainly consists of the following three parts.The first part is devoted to the theoretical demonstration of the relationship between the Green’s function and cross-correlations. The numerical simulation in Hokkaido also verifies the establishment of the in-between connection.The second part is about the analysis of the transient changes of seismic wave velo- city in the crust caused by environmental perturbations. The impacts of environmental seasonal disturbances to crustal deformation are usually tracked and discussed based on geodetic observations. Recently, ambient seismic noise-based monitoring provides new insights into the continuous deformation in the crust as revealed by the temporal seismic velocity changes. In this study, we identify the different environmental factors in charge of the local seasonal effects and show how better understanding these environmentally induced crustal perturbations improves the observations of tectonic-induced seismic pro- perty changes.The last part is to study the mechanical response of the crust to large earthquakes.Noise-based seismic velocity monitoring can directly probe the mechanical state of the crust at depth continuously in time. In this work, we study the response of the crust to the Mw 9.0, 2011 Tohoku-oki earthquake. we employ here for the first time the very dense network of Hi-net tilt meters as long period (8 – 50 s) seismometers for the noise-based monitoring to sample the crust below 5 km depth. Spatio-temporal evolution of seismic velocity changes in different period bands reveals depth-dependent seismic response. The result could have implications of both nonelastic response of the crust to large strain changes or a complex response of crustal seismic velocities to transient fluid flow.This thesis is in the context of a more general collaboration between ISTerre- Universit Grenoble Aples, and the Massachusetts Institute of Technology aiming at developing tools for monitoring in natural and industrial contexts.

Ces dernières années, la biométrie a fait l’objet d’une grande attention en raison du besoin sans cesse croissant d’authentification d’identité, notamment pour sécuriser de plus en plus d’applications enlignes. Parmi divers traits biométriques, le visage offre des avantages compétitifs sur les autres, e.g., les empreintes digitales ou l’iris, car il est naturel, non-intrusif et facilement acceptable par les humains. Aujourd’hui, les techniques conventionnelles de reconnaissance faciale ont atteint une performance quasi-parfaite dans un environnement fortement contraint où la pose, l’éclairage, l’expression faciale et d’autres sources de variation sont sévèrement contrôlées. Cependant, ces approches sont souvent confinées aux domaines d’application limités parce que les environnements d’imagerie non-idéaux sont très fréquents dans les cas pratiques. Pour relever ces défis d’une manière adaptative, cette thèse porte sur le problème de reconnaissance faciale non contrôlée, dans lequel les images faciales présentent plus de variabilités sur les éclairages. Par ailleurs, une autre question essentielle vise à profiter des informations limitées de 3D pour collaborer avec les techniques basées sur 2D dans un système de reconnaissance faciale hétérogène. Pour traiter les diverses conditions d’éclairage, nous construisons explicitement un modèle de réflectance en caractérisant l’interaction entre la surface de la peau, les sources d’éclairage et le capteur de la caméra pour élaborer une explication de la couleur du visage. A partir de ce modèle basé sur la physique, une représentation robuste aux variations d’éclairage, à savoir Chromaticity Invariant Image (CII), est proposée pour la reconstruction des images faciales couleurs réalistes et sans ombre. De plus, ce processus de la suppression de l’ombre en niveaux de couleur peut être combiné avec les techniques existantes sur la normalisation d’éclairage en niveaux de gris pour améliorer davantage la performance de reconnaissance faciale. Les résultats expérimentaux sur les bases de données de test standard, CMU-PIE et FRGC Ver2.0, démontrent la capacité de généralisation et la robustesse de notre approche contre les variations d’éclairage. En outre, nous étudions l’usage efficace et créatif des données 3D pour la reconnaissance faciale hétérogène. Dans un tel scénario asymétrique, un enrôlement combiné est réalisé en 2D et 3D alors que les images de requête pour la reconnaissance sont toujours les images faciales en 2D. A cette fin, deux Réseaux de Neurones Convolutifs (Convolutional Neural Networks, CNN) sont construits. Le premier CNN est formé pour extraire les descripteurs discriminants d’images 2D/3D pour un appariement hétérogène. Le deuxième CNN combine une structure codeur-décodeur, à savoir U-Net, et Conditional Generative Adversarial Network (CGAN), pour reconstruire l’image faciale en profondeur à partir de son homologue dans l’espace 2D. Plus particulièrement, les images reconstruites en profondeur peuvent être également transmise au premier CNN pour la reconnaissance faciale en 3D, apportant un schéma de fusion qui est bénéfique pour la performance en reconnaissance. Notre approche a été évaluée sur la base de données 2D/3D de FRGC. Les expérimentations ont démontré que notre approche permet d’obtenir des résultats comparables à ceux de l’état de l’art et qu’une amélioration significative a pu être obtenue à l’aide du schéma de fusion. / In recent years, biometrics have received substantial attention due to the evergrowing need for automatic individual authentication. Among various physiological biometric traits, face offers unmatched advantages over the others, such as fingerprints and iris, because it is natural, non-intrusive and easily understandable by humans. Nowadays conventional face recognition techniques have attained quasi-perfect performance in a highly constrained environment wherein poses, illuminations, expressions and other sources of variations are strictly controlled. However these approaches are always confined to restricted application fields because non-ideal imaging environments are frequently encountered in practical cases. To adaptively address these challenges, this dissertation focuses on this unconstrained face recognition problem, where face images exhibit more variability in illumination. Moreover, another major question is how to leverage limited 3D shape information to jointly work with 2D based techniques in a heterogeneous face recognition system. To deal with the problem of varying illuminations, we explicitly build the underlying reflectance model which characterizes interactions between skin surface, lighting source and camera sensor, and elaborate the formation of face color. With this physics-based image formation model involved, an illumination-robust representation, namely Chromaticity Invariant Image (CII), is proposed which can subsequently help reconstruct shadow-free and photo-realistic color face images. Due to the fact that this shadow removal process is achieved in color space, this approach could thus be combined with existing gray-scale level lighting normalization techniques to further improve face recognition performance. The experimental results on two benchmark databases, CMU-PIE and FRGC Ver2.0, demonstrate the generalization ability and robustness of our approach to lighting variations. We further explore the effective and creative use of 3D data in heterogeneous face recognition. In such a scenario, 3D face is merely available in the gallery set and not in the probe set, which one would encounter in real-world applications. Two Convolutional Neural Networks (CNN) are constructed for this purpose. The first CNN is trained to extract discriminative features of 2D/3D face images for direct heterogeneous comparison, while the second CNN combines an encoder-decoder structure, namely U-Net, and Conditional Generative Adversarial Network (CGAN) to reconstruct depth face image from its counterpart in 2D. Specifically, the recovered depth face images can be fed to the first CNN as well for 3D face recognition, leading to a fusion scheme which achieves gains in recognition performance. We have evaluated our approach extensively on the challenging FRGC 2D/3D benchmark database. The proposed method compares favorably to the state-of-the-art and show significant improvement with the fusion scheme.