L'essor des systèmes mobiles pose de nouvelles problématiques dans le domaine de vision par ordinateur. Les techniques de ré-identification s'appuyant sur un réseau de caméras fixes doivent être repensées afin de s'adapter à un décor changeant. Pour répondre à ces besoins, cette thèse explore, dans le cadre du corps humain, l'utilisation d'un modèle structurel habituellement employé pour de la reconnaissance faciale. Il s'agit de l'alignement d'un modèle à distribution de points (Point Distribution Model ou PDM). L'objectif de ce pré-traitement avant la ré-identification est triple, segmenter la personne du décor, améliorer la robustesse vis-à-vis de sa pose et extraire des points clés spatiaux pour construire une signature basée sur son comportement.Nous concevons et évaluons un système complet de ré-identification, découpé en trois modules mis en séquence. Le premier de ces modules correspond à la détection de personnes. Nous proposons de nous baser sur une méthode de l'état de l'art utilisant les Channel Features avec l'algorithme AdaBoost.Le second module est l'alignement du PDM au sein de la boîte englobante fournie par la détection. Deux approches sont présentées dans cette thèse. La première s'appuie sur une formulation paramétrique du modèle de forme. L'alignement de ce modèle est guidé par la maximisation d'un score d'un modèle d'apparence GentleBoost utilisant des caractéristiques locales de type histogrammes de gradients orientés. La seconde approche exploite une technique de cascade de régressions de forme. L'idée principale est le regroupement de déformations homogènes en clusters et la classification de ces derniers dans le but d'aligner le PDM itérativement.Enfin, le troisième module est celui de la ré-identification. Nous montrons que l'utilisation d'un PDM en support permet d'améliorer les résultats de ré-identification. Nos expérimentations portent sur des signatures d'apparence classique, les histogrammes de couleurs, et sur un descripteur de forme, le Shape Context. L'évaluation de ce dernier fournit des résultats encourageants pour une perspective d'utilisation des PDM au sein d'une reconnaissance de démarches. / The emergence of mobile systems brings new problematics in computer vision. Static camera-based methods for re-identification need to be adapted in this new context. To deal with dynamical background, this thesis proposes to employ the well known Point Distribution Model (PDM), usually applied for face alignment, on the human body. Three advantages come from this pre-processing before re-identification, segment the person from background, enhance robustness to the person pose and extract spatial key points to build a behavioural-based signature.We implement and evaluate a complete framework for re-identification, divided in three sequential modules. The first one corresponds to the pedestrian detection. We use an efficient method of the state of the art employing the Channel Features with the algorithm AdaBoost.The second one is the PDM alignment within the bounding box provided by the detection step. Two distinct approaches are presented in this thesis. The first method relies on a parametric formulation to describe the shape, similar to the ASM or AAM. To fit this shape model, we maximize the score of an appearance model defined by GentleBoost, which employs local histograms of oriented gradients. The second approach is based on the cascade regression shape scheme. The main idea is the approximation for each step into a classification of homogeneous deformations, grouped by unsupervised clustering.The third module is the re-identfication one. We show that employing a PDM as a structural support improves re-identification results. We experiment classic appearance-based signatures, color histograms and the shape descriptor Shape Context. The results are encouraging for application perspective of PDM for the gait recognition.

Cette thèse présente une étude de la dynamique des plages sableuses ouvertes dominées par la houle, au travers d’une base de données originale, couvrant une période de 29 mois, et composée de 150 levés DGPS couvrant 750m de linéaire côtier, donnant accès à la morphodynamique du site de Biscarrosse à différentes échelles de temps. Dans un premier temps, l’analyse du jeu de données à l’échelle des événements (tempêtes et successions de tempêtes appelées clusters) nous a permis de montrer que la réponse des plages sableuses aux clusters ne résulte pas de la somme des impacts induits par chaque tempête d’un cluster. Ainsi, l’effet cumulé des clusters, rapporté sur d'autres sites dans la littérature, n’est ici pas vérifié. L'impact de l’enchainement des tempêtes a également été étudié et il en résulte que lors d’un cluster, un changement des conditions hydrodynamique, à savoir, une augmentation des hauteurs de vagues et/ou du niveau d’eau, est nécessaire pour que la tempête suivante ait un impact érosif significatif sur le système. Dans un second temps, nous avons étudié la dynamique saisonnière du système plage/dune, que ce soit la saison hivernale ou estivale, dans le but de mettre en relief les principaux processus impliqués à cette échelle. Nos travaux montrent que la réponse hivernale de la plage ne dépend pas uniquement des conditions énergétiques et du profil pré-hivernal de la plage, mais également du séquençage des événements, comme lors d'un cluster. Mes travaux confirment également la nécessité de prendre en compte de nombreux paramètres dans l’étude de la dynamique hivernale des littoraux sableux : les conditions hydrodynamiques, le séquençage des évènements érosifs mais également reconstructifs, en particulier le ré-engraissement post-évènement, les transports sédimentaires cross-shore et longshore, ainsi que la position de la barre interne et des courants d’arrachements. La saison estivale est, quant-à-elle, marquée par la reconstruction de berme. Elle semble être liée à la fois aux conditions hydrodynamiques et aux caractéristiques des barres sableuses. L’étude de deux étés et deux hivers successifs a ainsi permis d’identifier les interactions entre les saisons et l’impact de la saison hivernale sur l’estivale, et l’influence de la dynamique événementielle sur la dynamique saisonnière. Elle a aussi permis de mettre en relief l’impact de l’urbanisme et des stratégies d’aménagement dans la réponse du système, à différentes échelles de temps. / This thesis presents a study of an open sandy beach wave-dominated, based on an original dataset, covering 29 months and composed by 150 DGPS surveys recorded along 750m of sandy shore, giving an access to the morphodynamic of Biscarrosse beach at different timescales. In a first time, event scale analysis showed that sandy beach response to clusters is not the result of the sum of the impact generated by each storm of a cluster on the system. Thus, the cumulated effect of clusters, described in the literature is not verified here. The storm sequencing has also been studied: during a cluster, changes in hydrodynamics conditions (rising of the water level and/or wave height) are necessary to provoke a significant erosion of the system by the second storm. In a second time, we studied the seasonal scale dynamic of the beach/dune system (winter and summer seasons) with the purpose to highlight dominant processes involved at this timescale. Beach response to winter seasons not only depends on hydrodynamic conditions and previous beach profile, but also on erosion/recovery event sequencing, post-storm recovery, cross-shore and longshore sediment transport, the barline characteristics and RIP current positions. Summer seasons are here defined by the berm reconstruction. Recovery periods are both linked to hydrodynamic conditions and barline characteristics (e.g. position and shape).The study of successive winters and summers allowed us to identify interactions between seasons, and the influence of short-scale dynamics on the seasonal one. It also emphasizes the impact of urbanism and coastal management strategies on the system’s response, at different timescales.

Dans le cadre de l’analyse de signaux mécaniques ou biomécaniques les outils d’aide à la décision reposent sur des hypothèses statistiques fortes: loi de probabilité normale, stationnarité des variables, variables centrées, variables indépendantes,…Or ces hypothèses sont parfois non vérifiées et engendrent des décisions erronées. Ce travail a pour objectif de proposer des méthodes qui font abstractions de certaines hypothèses et notamment de la stationnarité et de la gaussiannité des variables aléatoires. Dans cette thèse, nous avons revisité certaines méthodes de ré échantillonnages statistiques et de bootstrap et développé d’autres en incluant la cyclostationnarité des signaux. Ensuite, nous avons appliqué ces méthodes pour l’analyse de signaux biomécaniques provenant de coureurs expérimentés et d’une population de personnes âgées. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence des changements significatifs dans le contenu fréquentiel du second ordre des signaux étudiés. Ces changements ont été des indicateurs très pertinents pour la description et la caractérisation de la fatigue d’un coureur professionnel, d’une part, et pour la compréhension du mécanisme complexe de la marche à pied simple et avec tâche cognitive chez les personnes âgées d’autre part / In mechanical and biomechanical signal analysis field, the decision support tools are based on strong statistical assumptions such as: normality, stationarity of variables, independence... However, these assumptions are very often unverified, consequently, wrong decisions could be taken. This work aims to propose new methods that make abstractions of such assumptions, including the stationarity and gaussianity of variables. In this thesis, we revisited some statistical resampling methods and developed new bootstrap approaches with including the cyclostationary nature of signals. Next, we applied these methods to the analysis of biomechanical signals from experienced runners and a population of elderly people. The obtained results allowed us to demonstrate significant changes in the second order frequency content of the signals under study. These changes were very relevant indicators for the description and characterization of the fatigue of a high level professional runner. Moreover, these changes helped us to understand the mechanism of normal walking and under a cognitive task condition (double task walking) in elderly

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vidéo surveillance et s'intéresse à la ré-identification de personnes dans un réseau de caméras à champs disjoints. La ré-identification consiste à déterminer si une personne quitte le champ d'une caméra et réapparait dans une autre. Elle est particulièrement difficile car l'apparence de la personne change de manière significative à cause de différents facteurs. Nous proposons d'exploiter la complémentarité de l'apparence de la personne et son style de mouvement pour la décrire d'une manière appropriée aux facteurs de complexité. C'est une nouvelle approche car la ré-identification a été traitée par des approches d'apparence. Les contributions majeures proposées concernent: la description de la personne et l'appariement des primitives. Nous étudions deux scénarios de ré-identification : simple et complexe. Dans le scénario simple, nous étudions la faisabilité de deux approches : approche biométrique basée sur la démarche et approche d'apparence fondée sur des points d'intérêt (PI) spatiaux et des primitives de couleur. Dans le scénario complexe, nous proposons de fusionner des primitives d'apparence et de mouvement. Nous décrivons le mouvement par des Pis spatio-temporels et l'apparence par des PIs spatiaux. Pour l'appariement, nous utilisons la représentation parcimonieuse comme méthode d'appariement local entre les PIs. Le schéma de fusion est fondé sur le calcul de la somme pondérée des votes des PIs et ensuite l'application de la règle de vote majoritaire. Nous proposons également une analyse d'erreurs permettant d'identifier les sources d'erreurs de notre système pour dégager les pistes d'amélioration les plus prometteuses / This thesis focuses on the problem of hu man re-identification through a network of cameras with non overlapping fields of view. Human re-identification is defined as the task of determining if a persan leaving the field of one camera reappears in another. It is particularly difficult because of persons' significant appearance change within different cameras vision fields due to various factors. In this work, we propose to exploit the complementarity of the person's appearance and style of movement that leads to a description that is more robust with respect to various complexity factors. This is a new approach for the re-identification problem that is usually treated by appearance methods only. The major contributions proposed in this work include: person's description and features matching. First we study the re-identification problem and classify it into two scenarios: simple and complex. In the simple scenario, we study the feasibility of two approaches: a biometric approach based on gait and an appearance approach based on spatial Interest Points (IPs) and color features. In the complex scenario, we propose to exploit a fusion strategy of two complementary features provided by appearance and motion descriptions. We describe motion using spatiotemporal IPs, and use the spatial IPs for describing the appearance. For feature matching, we use sparse representation as a local matching method between IPs. The fusion strategy is based on the weighted sum of matched IPs votes and then applying the rule of majority vote. Moreover, we have carried out an error analysis to identify the sources of errors in our proposed system to identify the most promising areas for improvement

Cette thèse porte sur le développement d'une méthode non-paramétrique pour l'apprentissage supervisé de règles d'ordonnancement à partir de données étiquetées de façon binaire. Cette méthode repose sur le partitionnement récursif de l'espace des observations et généralise la notion d'arbre de décision au problème de l'ordonnancement, les règles de score produites pouvant être représentées graphiquement par des arbres binaires et orientés. Afin de proposer une méthode d'apprentissage flexible, nous introduisons une procédure permettant, à chaque itération de l'algorithme, de scinder l'espace des observations selon diverses règles, adaptatives et complexes, choisies en fonction du problème considéré. De plus, pour lutter contre le phénomène de sur-apprentissage, nous proposons deux procédures de sélection de modèle, fondées sur la maximisation de l'ASC empirique pénalisée par une mesure de la complexité du modèle. Enfin, dans le but de réduire l'instabilité des arbres d'ordonnancement, inhérente à leur mode de construction, nous adaptons deux procédures d'agrégation de règles de prédiction ré-échantillonnées : le bagging (Breiman, 1996) et les forêts aléatoires (Random Forests, Breiman, 2001). Une étude empirique comparative entre différentes configurations de l'algorithme et quelques méthodes de l'état de l'art est présentée, ainsi que l'application à la problématique industrielle de l'objectivation des prestations d'un véhicule automobile. De plus, nous exploitons cette méthode de scoring pour introduire une heuristique de test d'homogénéité entre deux populations, permettant de généraliser les tests de rangs au cas multi-dimensionnel.

La réutilisation à grande échelle de composants logiciels se révèle être un challenge pour la conception de nouvelles applications. Dans la grande majorité des cas, pour être intégrés à une application, les composants disponibles ont besoin d'être adaptés afin de faire face à la multiplicité des environnements de déploiement dotés de caractéristiques variables. Ainsi, pour éviter le redéveloppement de nouveaux composants et favoriser la réutilisation, de nombreuses approches ont proposé des techniques permettant d'adapter le comportement de composants existants. Cependant, adapter le comportement de composants n'est pas suffisant pour permettre leur réutilisation : il faut également adapter leur structure. Or, aucune approche existante ne permet de répondre pleinement à ces besoins en adaptation structurelle. Ainsi, notre objectif est de proposer une approche, appelée Scorpio, permettant d'adapter la structure de composants. Nous nous focalisons plus particulièrement sur des composants existants. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à l'adaptation structurelle de composants existants en proposant un processus permettant leur ré-ingénierie vers de nouvelles structures. Puis, pour répondre aux besoins liés à une adaptation sans interruption de l'exécution, nous avons proposé des mécanismes permettant de prendre en charge l'adaptation dynamique de ces composants. Partant du constat qu'un certain nombre d'environnements, tels que les environnements ubiquitaires, nécessite une automatisation du processus d'adaptation, nous avons proposé alors de prendre en charge ces besoins à travers une approche permettant l'auto-adaptation structurelle de composants logiciels. Enfin, nos propositions ont été mises en œuvre d'une part par la réalisation du prototype Scorpio-Tool implémenté en Fractal et d'autre part, par la définition et le développement d'un scénario ubiquitaire permettant l'expérimentation de ces propositions.

Ce travail de thèse sur les problèmes de ré-ordonnancement dans un système de transport de bus concerne la mise en oeuvre d'un système d'aide (SAD) pour les régulateurs des exploitants dans leurs tâches de prise de décision lorsque se produisent des perturbations dans le fonctionnement du réseau de transport. Dans ce contexte, nous avons développé un SAD qui repose sur un module de dimensionnement et un module des stratégies de régulation pour aider les régulateurs dans le processus de planification en temps réel et pour diminuer les influences des perturbations. Les approches par l'algorithme génétique et l'algorithme du recuit simulé sont utilisées pour la régulation en tenant compte des diverses contraintes imposées au système et en particulier des contraintes de capacité des autobus. Un nouveau codage et de nouveaux opérateurs de croisement et de mutation ont été proposés pour permettre de respecter les contraintes du problème. Ainsi, nous avons construit une application en Visual C Sharp du SAD proposé afin de prouver son efficacité en cas de perturbation sur le réseau de transport public d'autobus.

La ré-identification de véhicules permet d’estimer deux paramètres clés en gestion dynamique de trafic : les temps de parcours et les matrices origine-destination. Dans cette thèse, nous avons choisi d'effectuer cette ré-identification par analyse des signatures magnétiques mesurées par des capteurs tri-axiaux placés sur la chaussée. La signature magnétique est générée par l'aimantation du véhicule : elle est alors susceptible de varier en fonction de l'orientation du véhicule par rapport au champ magnétique terrestre (à cause de l'aimantation induite dans le plan horizontal), et en fonction de sa position latérale relative par rapport aux capteurs. Les expérimentations que nous avons menées nous ont permis d'obtenir une base de données de signatures magnétiques, et ainsi d'évaluer les performances des deux méthodes de ré-identification que nous avons élaborées.La première méthode consiste à comparer directement des paires de signatures magnétiques mesurées par les capteurs. Les calculs de distances entre les paires sont effectués avec des algorithmes classiques comme la distance euclidienne. Les résultats obtenus sont très bons, et baissent peu lorsque le véhicule change d'orientation. Toutefois, ils sont très sensibles à la déformation des signaux due au décalage latéral du véhicule, et nécessitent donc de positionner un capteur tous les 0.20m sur toute la largeur de la voie.Dans un second temps, nous proposons une méthode de ré-identification qui compare des paires de modèles magnétiques de véhicules. Ces modèles sont composés de plusieurs dipôles, et sont calculés à partir des signatures mesurées. La modélisation a pour but de s’affranchir du décalage latéral du véhicule, en remontant à la position relative du véhicule par rapport aux capteurs. Avec deux fois moins de capteurs que la méthode précédente, les résultats obtenus sur signaux réels sont également très bons, même s'ils sont un peu plus sensibles au changement d'orientation du véhicule. De plus, une simulation nous permet d'extrapoler qu'il est effectivement possible de s'affranchir du décalage latéral avec cette méthode. / Vehicle re-identification gives access to two essential data for dynamic traffic management: travel times and origin-destination matrices. In this thesis, we chose to re-identify vehicles by analysing their magnetic signatures measured with several 3-axis magnetic sensors located on the road. A magnetic signature is created by the vehicle magnetization. Therefore, the vehicle orientation to the Earth’s magnetic field (which determines the induced magnetization) and the variation of the lateral position of the vehicle relative to the sensors’ one might both have an impact on the magnetic signature. We gathered our experiments’ results into a database of magnetic signatures that we used to evaluate the performances of the two vehicle re-identification methods we developed.The first method is a direct comparison of pairs of magnetic signatures measured by the sensors. Distances between pairs of signatures are computed using classic algorithms such as the Euclidean distance. This method’s results are very positive and the vehicle change of orientation has only a slight impact on them. However, the distortion of signals due to a lateral offset in the vehicle position has a strong impact on the results. As a consequence, sensors have to be placed every 0.20m over the road’s entire width.The second proposed method compares pairs of vehicles’ magnetic models. Those models are composed of several magnetic dipoles and are determined from the measured signatures. Magnetic modelling aims to suppress the influence of the vehicle lateral position on the results by assessing the relative position of the vehicle above the sensors. Although the vehicle orientation has slightly more impact on the performances than with the first method, the overall results are more promising. This method also allows us to divide by two the number of sensors used.

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vidéosurveillance "intelligente", et s'intéresse à la supervision de réseaux de caméras à champs disjoints, contrainte classique lorsque l'on souhaite limiter l'instrumentation du bâtiment. Il s'agit là de l'un des cas d'application du problème de la ré-identification de personnes. À ce titre, la thèse propose une approche se démarquant de l'état de l'art qui traite classiquement le problème sous l'aspect description, via la mise en correspondance de signatures image à image. Nous l'abordons ici sous l'aspect filtrage : comment intégrer la ré-identification de personne dans un processus de suivi multi-pistes, de manière à maintenir des identités de pistes cohérentes, malgré des discontinuités dans l'observation. Nous considérons ainsi une approche suivi et mises en correspondance, au niveau caméra et utilisons ce module pour ensuite raisonner au niveau du réseau. Nous décrivons dans un premier temps les approches classiques de ré-identification, abordées sous l'aspect description. Nous proposons ensuite un formalisme de filtrage particulaire à états continus et discret pour estimer conjointement position et identité de la cible au cours du temps, dans chacune des caméras. Un second étage de traitement permet d'intégrer la topologie du réseau et les temps d'apparition pour optimiser la ré-identification au sein du réseau. Nous démontrons la faisabilité de l'approche en grande partie sur des données issues de réseaux de caméras déployés au sein du laboratoire, étant donné le manque de données publiques concernant ce domaine. Nous prévoyons de mettre en accès public ces banques de données.

Dans un cadre géographique limité, celui de la vallée du Rimbach, cette thèse étudie de façon exhaustive tous les aspects d'une évolution économique et sociale marquée par le phénomène de l'industrialisation du XVIIIe siècle à nos jours. Cette thèse a donc permis de connaître un espace régional d'industrialisation qui renforce la diversité du développement économique de la France. Cette recherche se limite au vallon du Rimbach mais, en nous préoccupant de replacer le territoire dans l'ensemble alsacien, nous apportons des informations nouvelles concernant la pré-industrialisation, le processus d'industrialisation et sa spécificité par rapport à la grande industrie haut-rhinoise, l'évolution économique face aux problèmes de frontière de par leurs déplacements en 1870, 1919, 1939 et 1945, la grande mutation industrielle depuis 1945 mais aussi les bouleversements sociaux, les conséquences politiques et l'impact environnemental. La vallée du Rimbach, à une échelle réduite, a été le théâtre de toutes ces évolutions. Cette thèse apporte l'implacable démonstration qu'un microcosme à tel point miniaturisé se montre le reflet des tribulations de l'industrialisation. Les apports de cette thèse sont donc indéniables dans la connaissance plus fine de l'économie d'une vallée sous-vosgienne aux spécificités bien réelles. Du point de vue de l'histoire économique elle met en lumière des modalités de pérennité productives à une échelle micro locale, qui prouvent des capacités de territorialité d'action souvent masquées par des tendances globalisantes. Enfin, elle casse cette vision monolithique et linéaire d'une Europe qui s'industrialise, se désindustrialise et se réindustrialise sur de nouvelles formes en montrant l'importance des transitions.La vallée de Rimbach a donc sa place dans cette grande histoire industrielle européenne, une place particulière à certains égards.