Cette thèse s'intéresse aux réseaux bayésiens, aux filtres particulaires et à leur application aux communications numériques. Tout d'abord, nous donnons une construction rigoureuse et très générale des réseaux bayésiens et nous présentons l'algorithme de propagation de croyance dans ce contexte. Puis, nous introduisons un nouveau type de filtre particulaire, appelé "filtre particulaire à échantillonnage global", et nous constatons en effectuant des simulations numériques que ce nouvel algorithme se compare favorablement à l'état de l'art. Nous utilisons ensuite le filtrage particulaire pour calculer de façon approchée certains messages de l'algorithme de propagation de croyance. Nous obtenons ainsi un nouvel algorithme, combinant propagation de croyance et filtrage particulaire, que nous avons appelé "algorithme de turbo-filtrage particulaire». Enfin, nous utilisons ces différentes techniques afin de concevoir de façon méthodique un récepteur de communications numériques.

La sécurité des personnes et des équipements est un élément capital dans le domaine des transports routiers et ferroviaires. Depuis quelques années, les Passages à Niveau (PN) ont fait l'objet de davantage d'attention afin d'accroître la sécurité des usagers sur cette portion route/rail considérée comme dangereuse. Nous proposons dans cette thèse un système de vision stéréoscopique pour la détection automatique des situations dangereuses. Un tel système permet la détection et la localisation d'obstacles sur ou autour du PN. Le système de vision proposé est composé de deux caméras supervisant la zone de croisement. Nous avons développé des algorithmes permettant à la fois la détection d'objets, tels que des piétons ou des véhicules, et la localisation 3D de ces derniers. L'algorithme de détection d'obstacles se base sur l'Analyse en Composantes Indépendantes et la propagation de croyance spatio-temporelle. L'algorithme de localisation tridimensionnelle exploite les avantages des méthodes locales et globales, et est composé de trois étapes : la première consiste à estimer une carte de disparité à partir d'une fonction de vraisemblance basée sur les méthodes locales. La deuxième étape permet d'identifier les pixels bien mis en correspondance ayant des mesures de confiances élevées. Ce sous-ensemble de pixels est le point de départ de la troisième étape qui consiste à ré-estimer les disparités du reste des pixels par propagation de croyance sélective. Le mouvement est introduit comme une contrainte dans l'algorithme de localisation 3D permettant l'amélioration de la précision de localisation et l'accélération du temps de traitement.

L'encodage topologique de l'information quantique a attiré beaucoup d'attention, car c'est un modèle qui semble propice à résister aux erreurs locales. Tout d'abord, le modèle du calcul topologique est basé sur la statistique anyonique non-Abélienne universelle et sur son contrôle. Des anyons indésirables peuvent apparaître soudainement, en raison de fluctuations thermiques ou de processus virtuels. La présence de ces anyons peut corrompre l'information encodée, il est nécessaire de les éliminer: la correction consiste à fusionner les défauts tout en préservant la topologie du système. Ensuite, dans le cas des codes topologiques, on doit aussi protéger l'information encodée dans la topologie. En effet, dans ces systèmes, on n'a accès qu'à une fraction de l'information décrivant l'erreur. Elle est recueillie par des mesures et peut être interprétée en termes de particules. Ces défauts peuplent le code et doivent être annihilés adéquatement dans le but de préserver l'information encodée. Dans ce mémoire, nous proposons un algorithme efficace, appelé décodeur, pouvant être utilisé dans les deux contextes décrits ci-haut. Pour y parvenir, cet algorithme s'inspire de méthodes de renormalisation et de propagation de croyance. Il est exponentiellement plus rapide que les méthodes déjà existantes, étant de complexité [Caractères spéciaux omis] (l[indice supérieur 2] log l) en série et, si on parallélise, [Caractères spéciaux omis] (log l) en temps, contre [Caractères spéciaux omis] (l[indice supérieur]6) pour les autres décodeurs. Le temps étant le facteur limitant dans le problème du décodage, cette caractéristique est primordiale. De plus, il tolère une plus grande amplitude de bruit que les méthodes existantes; il possède un seuil de ~ 16.5% sur le canal dépolarisant surpassant le seuil déjà établi de ~ 15.5%. Finalement, il est plus versatile. En effet, en étant limité au code de Kitaev, on ne savait pas décoder les codes topologiques de manière générale (e.g. codes de couleur). Or, le décodeur proposé dans ce mémoire peut traiter la grande classe des codes topologiques stabiliseurs.

La sécurité des personnes et des équipements est un élément capital dans le domaine des transports routiers et ferroviaires. Depuis quelques années, les Passages à Niveau (PN) ont fait l’objet de davantage d'attention afin d'accroître la sécurité des usagers sur cette portion route/rail considérée comme dangereuse. Nous proposons dans cette thèse un système de vision stéréoscopique pour la détection automatique des situations dangereuses. Un tel système permet la détection et la localisation d'obstacles sur ou autour du PN. Le système de vision proposé est composé de deux caméras supervisant la zone de croisement. Nous avons développé des algorithmes permettant à la fois la détection d'objets, tels que des piétons ou des véhicules, et la localisation 3D de ces derniers. L'algorithme de détection d'obstacles se base sur l'Analyse en Composantes Indépendantes et la propagation de croyance spatio-temporelle. L'algorithme de localisation tridimensionnelle exploite les avantages des méthodes locales et globales, et est composé de trois étapes : la première consiste à estimer une carte de disparité à partir d'une fonction de vraisemblance basée sur les méthodes locales. La deuxième étape permet d'identifier les pixels bien mis en correspondance ayant des mesures de confiances élevées. Ce sous-ensemble de pixels est le point de départ de la troisième étape qui consiste à ré-estimer les disparités du reste des pixels par propagation de croyance sélective. Le mouvement est introduit comme une contrainte dans l'algorithme de localisation 3D permettant l'amélioration de la précision de localisation et l'accélération du temps de traitement. / Within the past years, railways undertakings became interested in the assessment of Level Crossings (LC) safety. We propose in this thesis an Automatic Video-Surveillance system (AVS) at LC for an automatic detection of specific events. The system allows automatically detecting and 3D localizing the presence of one or more obstacles which are motionless at the level crossing. Our research aims at developing an AVS using the passive stereo vision principles. The proposed imaging system uses two cameras to detect and localize any kind of object lying on a railway level crossing. The cameras are placed so that the dangerous zones are well (fully) monitored. The system supervises and estimates automatically the critical situations by detecting objects in the hazardous zone defined as the crossing zone of a railway line by a road or path. The AVS system is used to monitor dynamic scenes where interactions take place among objects of interest (people or vehicles). After a classical image grabbing and digitizing step, the processing is composed of the two following modules: moving and stationary objects detection and 3-D localization. The developed stereo matching algorithm stems from an inference principle based on belief propagation and energy minimization. It takes into account the advantages of local methods for reducing the complexity of the inference step achieved by the belief propagation technique which leads to an improvement in the quality of results. The motion detection module is considered as a constraint which allows improving and speeding up the 3D localization algorithm.

Les robots sont des agents artificiels qui peuvent agir dans le monde des humains grâce aux capacités de perception. Dans un contexte d'interaction homme-robot, les humains et les robots partagent le même espace de communication. En effet, les robots compagnons sont censés communiquer avec les humains d'une manière naturelle et intuitive: l'une des façons les plus naturelles est basée sur les gestes et les mouvements réactifs du corps. Pour rendre cette interaction la plus conviviale possible, un robot compagnon doit, donc, être doté d'une ou plusieurs capacités lui permettant de percevoir, de reconnaître et de réagir aux gestes humains. Cette thèse a été focalisée sur la conception et le développement d'un système de reconnaissance gestuelle dans un contexte d'interaction homme-robot. Ce système comprend un algorithme de suivi permettant de connaître la position du corps lors des mouvements et un module de niveau supérieur qui reconnaît les gestes effectués par des utilisateurs humains. De nouvelles contributions ont été apportées dans les deux sujets. Tout d'abord, une nouvelle approche est proposée pour le suivi visuel des membres du haut du corps. L'analyse du mouvement du corps humain est difficile, en raison du nombre important de degrés de liberté de l'objet articulé qui modélise la partie supérieure du corps. Pour contourner la complexité de calcul, chaque membre est suivi avec un filtre particulaire à recuit simulé et les différents filtres interagissent grâce à la propagation de croyance. Le corps humain en 3D est ainsi qualifié comme un modèle graphique dans lequel les relations entre les parties du corps sont représentées par des distributions de probabilité conditionnelles. Le problème d'estimation de la pose est donc formulé comme une inférence probabiliste sur un modèle graphique, où les variables aléatoires correspondent aux paramètres des membres individuels (position et orientation) et les messages de propagation de croyance assurent la cohérence entre les membres. Deuxièmement, nous proposons un cadre permettant la détection et la reconnaissance des gestes emblématiques. La question la plus difficile dans la reconnaissance des gestes est de trouver de bonnes caractéristiques avec un pouvoir discriminant (faire la distinction entre différents gestes) et une bonne robustesse à la variabilité intrinsèque des gestes (le contexte dans lequel les gestes sont exprimés, la morphologie de la personne, le point de vue, etc). Dans ce travail, nous proposons un nouveau modèle de normalisation de la cinématique du bras reflétant à la fois l'activité musculaire et l'apparence du bras quand un geste est effectué. Les signaux obtenus sont d'abord segmentés et ensuite analysés par deux techniques d'apprentissage : les chaînes de Markov cachées et les Support Vector Machine. Les deux méthodes sont comparées dans une tâche de reconnaissance de 5 classes de gestes emblématiques. Les deux systèmes présentent de bonnes performances avec une base de données de formation minimaliste quels que soient l'anthropométrie, le sexe, l'âge ou la pose de l'acteur par rapport au système de détection. Le travail présenté ici a été réalisé dans le cadre d'une thèse de doctorat en co-tutelle entre l'Université "Pierre et Marie Curie" (ISIR laboratoire, Paris) et l'Université de Gênes (IIT - Tera département) et a été labelisée par l'Université Franco-Italienne.

Les avancements des technologies de l'information et des systèmes de communication ont permis le développement d'une grande variété d'applications et de services de géolocalisation. Les systèmes de positionnement par satellites figurent parmi les solutions principales de localisation. Dans des environnements difficiles (par exemples, les canyons urbains ou à l'intérieur des bâtiments), ces solutions ne fournissent pas une bonne précision, ou même deviennent indisponibles. Afin d'offrir des solutions de localisation précises et disponibles quelque soit l'environnement, les systèmes de communication sans fil ont été utilisés, où plusieurs paramètres topo-dépendants des signaux transmis peuvent être mesurés et exploités (par exemple, le temps d'arrivée (ToA), la puissance du signal reçu (RSS)). Dans ce travail, la localisation dans les systèmes sans fil est étudié d¿un point de vue traitement statistique du signal, et en explorant deux axes. Le premier axe concerne la localisation coopérative appliquée aux réseaux ad-hoc, où les différents n¿uds effectuent des mesures de distance par paire (c.à.d. ToA ou RSS) afin d'estimer simultanément leurs positions. Les conditions de solvabilité unique sont étudiées en s'appuyant sur les deux approches de la rigidité graphique et la programmation semi-définie, et ainsi les conditions d'identifiabilité sont déduites. Les solutions d'estimation de la position sont considérées en se concentrant sur l'estimation probabiliste et son application dans des champs aléatoires de Markov et ce en utilisant l¿algorithme de propagation de croyance non-paramétrique (NBP). Le deuxième axe concerne la poursuite des terminaux mobiles en se basant sur des mesures RSS. Ces mesures sont affectées par un phénomène de masquage (shadowing). L'amélioration apportée à la précision de positionnement par la connaissance des cartes de shadowing est étudiée. La solution classique pour l'obtention de ces cartes est le fingerprinting, qui peut être coûteux en temps de collecte de mesures. Des solutions sont développées afin de surmonter ces difficultés. Plusieurs solutions sont proposées et étudiées par des simulations de Monte Carlo pour différents scénarios d'application et de déploiement, et plusieurs résultats théoriques et pratiques sont obtenus.

Les activités basées sur l'exploitation de données vidéo se sont développées de manière fulgurante ces dernières années. En effet, non seulement avons-nous assisté à une démocratisation de certaines de ces activités, telles que la vidéo-surveillance, mais également à une diversification importante des applications opérationnelles (e.g. suivi de ressources naturelles, reconnaissance aérienne et bientôt satellite). Cependant, le volume de données vidéo généré est aujourd'hui astronomique et l'efficacité des activités correspondantes est limitée par le coût et la durée nécessaire à l'interprétation humaine de ces données vidéo. Par conséquent, l'analyse automatique de flux vidéos est devenue une problématique cruciale pour de nombreuses applications. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse s'inscrivent dans ce contexte, et se concentrent plus spécifiquement sur l'analyse automatique de vidéos aériennes. En effet, outre le problème du volume de données, ce type de vidéos est particulièrement difficile à exploiter pour un analyste image, du fait des variations de points de vue, de l'étroitesse des champs de vue, de la mauvaise qualité des images, etc. Pour aborder ces difficultés, nous avons choisi de nous orienter vers un système semi-automatique permettant d'assister l'analyste image dans sa tâche, en suggérant des zones d'intérêt potentiel par détection de changements. Plus précisément, l'approche développée dans le cadre de cette thèse cherche à exploiter les données disponibles au maximum de leur potentiel, afin de minimiser l'effort requis pour l'utilisateur et de maximiser les performances de détection. Pour cela, nous effectuons une modélisation tridimensionnelle des apparences observées dans les vidéos de référence. Cette modélisation permet ensuite d'effectuer une détection en ligne des changements significatifs dans une nouvelle vidéo, en identifiant les déviations d'apparence par rapport aux modèles de référence. Des techniques spécifiques ont également été proposées pour effectuer l'estimation des paramètres d'acquisition ainsi que l'atténuation des effets de l'illumination. De plus, nous avons développé plusieurs techniques de consolidation permettant d'exploiter la connaissance a priori relative aux changements à détecter. L'intérêt de notre approche de détection de changements est démontré dans ce manuscrit de thèse, par la présentation des résultats issus de son évaluation minutieuse et systématique. Cette évaluation a été effectuée à l'aide de données réelles et synthétiques permettant d'analyser, d'une part la robustesse de l'approche par rapport à des perturbations réalistes (e.g. bruit, artefacts de compression, apparences et effets complexes, etc), et d'autre part la précision des résultats en conditions contrôlées.